Datenintegration für KI: Top-Anwendungsfälle und Schritte zum Erfolg

Die wichtigsten Erkenntnisse:

• Vertrauenswürdige Daten sind entscheidend für KI-Erfolg. Datenintegration sorgt dafür, dass Ihre KI-Initiativen mit vollständigen, relevanten und Echtzeit-Unternehmensdaten versorgt werden, wodurch Fehler und unzuverlässige Ergebnisse minimiert werden, die Ihrem Unternehmen schaden könnten.
• Datenintegration löst wichtige Geschäftsherausforderungen. Sie ermöglicht schnellere Entscheidungsfindung, steigert die Effizienz und reduziert Kosten, indem sie Self-Service-Zugang zu Daten für KI-Modelle bereitstellt.
• Befolgen Sie fünf wesentliche Schritte zum Erfolg, um Ihre Daten mit Datenintegration KI-bereit zu machen. Definieren Sie klare Ziele, bewerten Sie Ihre Datenlandschaft, wählen Sie die richtigen Tools, stellen Sie Datenqualität und Governance sicher und optimieren Sie kontinuierlich Ihre Integrationsprozesse.

Datenintegration für KI – ultimatives Beispiel für “garbage in / garbage out”

Richtig vorbereitet ist KI absolut transformativ – sie ermöglicht schnellere Entscheidungsfindung, hyper-personalisierte Kundenerlebnisse und beispiellose betriebliche Effizienz. Andererseits kann enormer Schaden anwachsen, wenn Initiativen unsachgemäß gehandhabt werden.

Der Erfolg Ihrer KI-Initiativen hängt von einem kritischen, oft vernachlässigten Faktor ab: Vertrauenswürdigen Daten. KI-Modelle sind auf hochwertige, relevante Daten angewiesen, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren. Ohne sie riskieren Sie fehlerhafte Vorhersagen, die z.B. Halluzinationen oder Verzerrungen enthalten und wertvolle Chancen verpassen lassen.

Hier kommt Datenintegration ins Spiel. Datenintegration bricht Datensilos auf, indem sie Benutzern Zugriff auf Unternehmensdaten gewährt, was sicherstellt, dass Ihre KI-Initiativen mit vollständigen, relevanten und aktuellen Informationen versorgt werden.

Folgend betrachten wir einige der wichtigsten realen Anwendungen von Datenintegration für KI, wo sie in praktischen Anwendungsfällen brilliert – und wir beleuchten die fünf wesentlichen Schritte, wie Sie Ihre Daten für erfolgreiche KI-Anwendungen vorbereiten.

Datenintegration für KI: Lösung der wichtigsten Herausforderungen

Jedes Unternehmen ist einzigartig und Sie werden mit speziellen Hürden konfrontiert sein, die die Effektivität Ihrer KI behindern können. Datenintegration spielt eine zentrale Rolle bei der Bewältigung vieler dieser Herausforderungen. Hier sind nur einige Beispiele.

Herausforderung: Langsame Entscheidungen in einem schnellen Markt

Märkte entwickeln sich schneller als je zuvor – und Ihre Fähigkeit, Schritt zu halten, ist alles.

Ohne prädiktive Analytik und schnelle, verlässliche und datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können, riskieren Sie, hinter Ihren Wettbewerbern zurückzubleiben. Verzögerungen können zu verpassten Chancen, trägen Reaktionen auf Marktveränderungen und der Unfähigkeit führen, aufkommende Trends zu nutzen.

Lösung: Stellen Sie sicher, dass Echtzeit-Erkenntnisse und prädiktive Analytik sowohl genau als auch umsetzbar sind – mit Datenintegration. Um eine intelligentere Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz zu ermöglichen, benötigen Ihre Geschäftsanwender, Analysten und Data Scientist Zugriff auf Echtzeitdaten aus dem gesamten Unternehmen.

Herausforderung: Unzuverlässige KI-Ergebnisse

Schlechte Datenqualität – ungenaue, unvollständige oder inkonsistente Daten – macht selbst die fortschrittlichsten KI-Modelle unwirksam.

Schlechte Daten können Kundenbeziehungen schädigen oder Ihr Unternehmen Compliance-Risiken aussetzen und damit Zeit als auch Geld verschwenden. Ganz zu schweigen davon, dass ein beschädigtes internes Vertrauen in diese Technologien die weitere Akzeptanz behindern kann.

Lösung: Um KI das volle Spektrum korrekter und relevanter Informationen zur Verfügung zu stellen, müssen Sie Ihre umfassendsten Datensätze integrieren. Wenn Ihre KI Zugang zu all diesen hochwertigen Daten hat, gewinnen Sie relevante Erkenntnisse, die Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und Vertrauen in KI-Ergebnisse zu fördern.

Herausforderung: Druck zur Kostenreduzierung und Effizienzsteigerung

Wenn Ihre Konkurrenz effizienter wird, entsteht Druck: Druck, Abläufe zu optimieren und Ausgaben zu kürzen – Sie werden reaktiv. KI erlaubt Ihnen aktiv zu handeln, indem sie manuelle Prozesse automatisiert, Ineffizienzen identifiziert und Anomalien erkennt, die die Kosten in die Höhe treiben können.

Lösung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Benutzer Self-Service-Zugang zu Daten aus allen geschäftskritischen Systemen haben. Dieser Zugang und diese Sichtbarkeit bedeuten, dass sie bisher verborgene Ineffizienzen entdecken, Ausfallzeiten minimieren und Ressourcen effektiver zuweisen können – was Ihnen hilft, Kosten in Ihren gesamten Abläufen zu senken.

Anwendungsfälle: Datenintegration als Treibstoff für erfolgreiche KI-Projekte

Integrierte Daten sind ein grundlegender Bestandteil für erfolgreiche KI-Initiativen über alle Branchen hinweg. Was sind Ihre Ziele mit KI? Hier sind vier Anwendungsfälle, die Sie in Betracht ziehen sollten:

Personalisierte Empfehlungen

Integrierte Daten aus Kundensurf-Verhalten, Kaufhistorien, Präferenzen und darüber hinaus ermöglichen es KI, individuell maßgeschneiderte Empfehlungen zu erstellen, die die Wünsche & Erwartungen Ihrer Kunden und Interessenten treffen.

Wenn Sie beispielsweise eine E-Commerce-Plattform sind, können Sie den Umsatz steigern und die Kundenabwanderung reduzieren, indem Sie Produkte basierend auf kombinierten Datenpunkten vorschlagen. Ähnlich könnten Sie als Streaming-Dienst ein stärkeres Nutzerengagement fördern, indem Sie personalisierte Inhaltsvorschläge basierend auf der Analyse von Sehgewohnheiten und Präferenzen anbieten.

Betrugserkennung und -prävention

Betrugserkennung erfordert schnelle und genaue Analyse komplexer Datensätze. Bei Erfolg bedeutet dies besseren Schutz Ihrer Unternehmenswerte, stärkere Compliance und gestärktes Verbrauchervertrauen.

Datenintegration stellt sicher, dass KI in der Lage ist, unterschiedliche & komplexe Daten aus dem gesamten Unternehmen zu verarbeiten – was die Echtzeit-Identifizierung selbst subtiler Anomalien ermöglicht. Das Ergebnis? Ein insgesamt proaktiver statt reaktiver Ansatz.

Legacy-System-Modernisierung

Es kann kostspielig und zeitaufwändig für Sie sein, auf Daten aus Ihren komplexen Legacy-Systemen – wie Mainframe und IBM i – zuzugreifen, sie zu integrieren und in Ihre Cloud-Umgebung und Anwendungen zu migrieren. Sie sollten in der Lage sein, Daten aus Ihren komplexen On-Premises-Plattformen freizusetzen und gleichzeitig die betrieblichen Kosten und Leistungsengpässe zu reduzieren, die mit der Wartung dieser Systeme verbunden sind.

Der Abbau von Datensilos und die Ermöglichung eines Echtzeit-Self-Service-Zugriffs auf diese komplexen Daten kann dazu beitragen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer KI-Modelle zu verbessern. Die Integration von Daten aus Supply-Chain-Management-Systemen kann beispielsweise dazu beitragen, Ihre Prognosen zu verbessern und Lagerkosten zu senken.

Chatbots

Kundendienst-Chatbots können Ihrem Unternehmen helfen, Kosten zu senken, indem sie Antworten auf Anfragen automatisieren. Diese Chatbots müssen jedoch mit großen Mengen genauer Daten trainiert werden, um konsistente und relevante Antworten zu liefern.

Datenintegration stellt sicher, dass diese KI-Systeme mit aktuellen Kundenprofilen, Kaufhistorien und früheren Interaktionen versorgt werden, sodass sie Kundenanfragen schneller lösen, personalisierte Empfehlungen geben und die Arbeitsbelastung für Ihre Support-Teams reduzieren können.

Fünf Schritte zur Datenintegration für KI

Bisher haben wir einige der wichtigsten Anwendungsfälle und Herausforderungen behandelt, bei denen der Wert der Datenintegration für KI offensichtlich wird. Jetzt ist es Zeit zu handeln und eine Grundlage für KI-Erfolg mit Datenintegration zu entwickeln.

Es läuft auf fünf wesentliche Schritte hinaus:

1. Definieren Sie Ihre Ziele und den Umfang
2. Bewerten Sie Ihre aktuelle IT-Landschaft und identifizieren Sie Datenquellen
3. Wählen Sie den richtigen Ansatz, die richtigen Tools und Partner
4. Stellen Sie Qualität und Governance im gesamten Prozess sicher
5. Überwachen und optimieren Sie Leistung und Ergebnisse

Schauen wir uns jetzt diese Punkte genauer an.

1. Definieren Sie Ziele und Umfang

Niemand möchte eine Datenintegrationspipeline nur um ihrer selbst willen aufbauen. Beginnen Sie damit, Ihre Datenintegration an Ihren übergeordneten Geschäfts- und KI-Zielen auszurichten, damit Sie wichtige, aber weniger aufwändige Anwendungsfälle angehen können. Welche spezifischen Geschäftsprobleme lösen Sie? Welche Ergebnisse erwarten Sie? Diese Antworten helfen Ihnen, den Umfang Ihres Projekts zu definieren und klare Erwartungen sowohl bei Teammitgliedern als auch bei Stakeholdern zu setzen.

Zu den Aktionspunkten gehören:

• Identifizieren von Geschäfts- und KI-Zielen, damit Sie Ihre Integrationsinitiativen an den Zielen Ihrer Organisation ausrichten können.
• Bewertung potenzieller Herausforderungen, wie Ressourcenbeschränkungen oder bestehende Datensilos.
• Festlegung von Erfolgskennzahlen, wie verbesserte Effizienz oder Umsatzwachstum.

Dieser erste Schritt stellt sicher, dass Ihre Integrationsanstrengungen fokussiert und erreichbar sind.

2. Bewerten Sie Ihre aktuelle Datenlandschaft und identifizieren Sie Datenquellen

Sobald Sie die Ziele und den Umfang Ihres Projekts kennen, ordnen Sie Ihre aktuelle IT-Landschaft Ihren Projektanforderungen zu. So identifizieren Sie wichtige Datenspeicher und Repositories, in denen Ihre kritischsten und relevantesten Daten liegen.

Zu den Aktionspunkten gehören:

• Inventarisierung von Datenquellen: Dokumentieren Sie alle relevanten Datensätze, einschließlich ihrer Standorte und Formate.
• Bewertung der Datenqualität und Vollständigkeit: Identifizieren Sie Lücken oder Probleme wie Duplikate, fehlende Einträge oder Inkonsistenzen.
• Bewertung der Zugänglichkeit: Ermitteln Sie, ob Datensilos oder Datenschutzbedenken den Zugang behindern.

3. Wählen Sie den richtigen Ansatz, die richtigen Tools und Partner

Datenintegration ist ein sehr komplexes Feld und die Entwicklung der Unternehmen Richtung Cloud macht es nicht einfacher. Die Wahl des richtigen Ansatzes, der richtigen Tools und Partner, die Teil Ihres Teams sein werden – im Gegensatz zu nur einem Anbieter – ist daher entscheidend.

Mit dieser Überlegung stellen Sie sicher, dass Sie eine skalierbare UND Compliance-kompatible Architektur entwerfen und implementieren können.

Zu den wichtigen Faktoren gehören:

• Techniken: Wählen Sie Methoden wie ETL (Extract-Transform-Load), ELT (Extract-Load-Transform), CDC (Change Data Capture) oder Datenvirtualisierung.
• Umgebung: Entscheiden Sie sich für Cloud-, On-Premise- oder Hybrid-Lösungen basierend auf Ihren Skalierbarkeitsanforderungen.
• Partner: Stellen Sie sicher, dass Sie Anbieter wählen, die Sie als Partner sehen und mit Ihnen zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Sie die richtige Lösung haben – und nicht solche, die nur ihre Produkte verkaufen wollen.

4. Sichern Sie Qualität und Governance im gesamten Prozess

KI-Anwendungen sind auf vollständige, relevante und Echtzeit-Daten angewiesen – was bedeutet, dass Datenqualität und Governance an keinem Punkt im Datenintegrationsprozess vernachlässigt werden dürfen. Dies gilt sowohl für die Entwicklungsqualität und Leistungsmerkmale Ihrer Datenpipelines als auch für die Datenqualität und die übergeordnete Governance für diesen Prozess.

Die Aufrechterhaltung von Qualität und Governance von der Datenquelle bis zum Datenziel verbessert die Zuverlässigkeit, Nutzbarkeit und den Wert Ihrer Daten und steigert die Einhaltung von Datenvorschriften und -standards.

Zu den Best Practices gehören:

• Sicherstellen, dass Ihre Datenpipelines gut definiert und getestet sind, damit sie im Produktionsbetrieb skalieren können.
• Definieren von Rollen und Verantwortlichkeiten für Datenqualität und Governance, einschließlich Dateneigentümer, Stewards und Analysten.
• Implementieren von Tools und Techniken für Datenqualität und Governance, wie Datenprofilierung, -bereinigung, -anreicherung, -validierung und -überwachung.

5. Überwachen und optimieren Sie Leistung und Ergebnisse

Datenintegration ist eine fortlaufender Prozess, der sich mit Ihren Geschäftsanforderungen weiterentwickeln wird. Deshalb ist es entscheidend, Architektur und Datenpipelines regelmäßig zu überprüfen, Engpässe zu identifizieren, Effizienz zu erhöhen und sicherzustellen, dass sie den Wert liefern, den Sie benötigen.

Dann können Sie auch weitere Unternehmensdaten identifizieren und nutzen, die Ihre KI-Fähigkeiten, Zuverlässigkeit und Wettbewerbsfähigkeit verbessern können.

Zu den Aktionspunkten gehören:

• Verfolgen von Metriken rund um Latenz, Tabellenstatistiken, Datenabgleich – wobei Fehler oder Anomalien auf dem Weg identifiziert werden.
• Iteration: Überprüfen, Bewerten und bei Bedarf Verfeinern – wenn Ihr Unternehmen wächst und sich die Bedürfnisse ändern, stellen Sie sicher, dass Sie Ihren Fortschritt überprüfen und Ihre Ziele und den Umfang entsprechend anpassen.
• Dokumentieren und Kommunizieren von Erkenntnissen und Best Practices, um Ressourcen einschließlich Dokumentation, Schulung oder Wissensaustausch bereitzustellen.

Sichern Sie vertrauenswürdige KI mit Datenintegration

Von der Bewältigung von Marktherausforderungen bis hin zur Implementierung transformativer Anwendungsfälle – Datenintegration sichert Ihnen den vollen Wirkungsgrad von KI-Anwendungen, um schneller bessere Entscheidungen treffen zu können. Wenn Ihre Daten vollständig, relevant und in Echtzeit dort verfügbar sind, wo Sie sie benötigen, verbessern Sie die Zuverlässigkeit Ihrer KI-Ergebnisse und vermeiden das Risiko von Fehlern und Verzerrungen.

Was sind Ihre Ziele mit KI, und wie kann der Self-Service-Datenzugriff Ihnen helfen, diese Ziele zu erreichen und zu übertreffen?

Die hier behandelten Anwendungsfälle und Schritte zum Erfolg sollen Ihnen Inspiration zu umsetzbaren Erkenntnissen geben.

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