Das Yin und Yang von KI und Datenmanagement
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Das Yin und Yang von KI und Datenmanagement
KI und Datenmanagement passen zusammen wie Yin und Yang - zwei Kräfte, die das Potenzial der jeweils anderen beflügeln. KI ist immens leistungsfähig, aber nur so aufschlussreich wie die Daten, aus denen sie lernt. Eine solide Datenpraxis wiederum erst ermöglicht es Unternehmen, die Fähigkeiten der KI wirklich zu maximieren. Wer daher ein harmonisches Gleichgewicht zwischen bahnbrechenden KI-Anwendungsfällen und soliden Datengrundlagen schafft, setzt einen positiven Kreislauf in Gang: KI verbessert Datenprozesse, während hochwertige Daten gleichzeitig zu aussagekräftigeren KI-Erkenntnissen führen.
Die Praxis sieht jedoch anders aus, denn in den meisten Unternehmen klafft zwischen beiden Polen eine Lücke. Nach Angaben der International Data Corporation (IDC) geben nur 14 Prozent der Beschäftigten an, dass die bei ihrer täglichen Arbeit gewonnenen Datenerkenntnisse verwertbar sind. Von Symbiose ist also wenig zu spüren – was tun?
Datenqualität überwachen
Das Fundament, auf dem KI-Systeme aufgebaut werden, ist die Datenqualität. Schließlich kann es nicht sein, dass eine KI wichtige Entscheidungen auf der Grundlage fehlerhafter oder inkonsistenter Daten trifft. Durch die Integration von KI in die Überwachung der Datenqualität können Unternehmen die Erkennung von Anomalien, Fehlern und Unstimmigkeiten in ihren Datenbeständen automatisieren.
Dies funktioniert folgendermaßen: KI-Modelle werden so trainiert, dass sie Muster und Regeln erlernen, welche die richtige Datenqualität für das Unternehmen definieren. Nach der Bereitstellung überwachen diese Modelle kontinuierlich den Datenfluss und melden alle Verstöße oder Anomalien zur Überprüfung –, in etwa so, als hätte man rund um die Uhr ein zusätzliches Augenpaar für seinen Datenbestand. Der manuelle Aufwand für die Datenverwaltung reduziert sich dadurch deutlich. Probleme lassen sich frühzeitig erkennen, noch bevor sie sich weiter ausbreiten. Der Mensch kann sich dann auf deren Behebung konzentrieren, mit dem Ergebnis qualitativ hochwertigerer Datenpipelines.
Intelligente Datenzuordnung und -integration
Datenintegrationsprojekte sind oft mit viel monotoner Mapping-Arbeit verbunden, bei der Daten aus verschiedenen Quellen in eine einheitliche Ansicht gebracht werden müssen. KI kann – durch Einsatz maschinellen Lernens – diesen Prozess der Datenzuordnung und -integration um ein Vielfaches beschleunigen.
KI-Modelle werden dabei auf der Datenarchitektur, den Metadaten und bestehenden Mappings des Unternehmens trainiert. Werden neue Datenquellen eingeführt, schlagen die Modelle Mapping-Regeln und Transformationen vor. Aspekte des Mapping-Prozesses lassen sich derart automatisieren, dass man die semantischen Beziehungen zwischen Datenfeldern in verschiedenen Quellen versteht. Diese intelligente Automatisierung ergänzt das Fachwissen des Teams, um Integrationsprojekte zu rationalisieren. Neue Datenquellen werden schnell eingebunden, gleichzeitig reduziert sich der manuelle Mapping-Aufwand.
Automatisierte Datenklassifizierung
Ein solider Überblick über die eigene Datenlandschaft ist entscheidend für eine effektive Data Governance und KI-Fähigkeit. Doch die manuelle Katalogisierung und Klassifizierung von Datenbeständen ist eine Herkulesaufgabe. Hier kann KI durch automatisierte Datenklassifizierung helfen. KI-Modelle lassen sich darauf trainieren, die Datentaxonomie, Metadatenkonventionen und Geschäftsglossare einer Organisation zu verstehen. Sobald sie implementiert sind, untersuchen sie automatisch neue Datenquellen, klassifizieren sie auf der Grundlage von Typ, Inhalt und Beziehungen und versehen sie mit entsprechenden Metadaten-Tags.
KI-gesteuerte Datenklassifizierung bietet einen umfassenderen und aktuelleren Überblick über den Datenbestand eines Unternehmens. Die derart verbesserte Data Governance bildet gleichzeitig die solide Grundlage, die für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungsfällen erforderlich ist.
Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnen
Die Daten der meisten Unternehmen liegen in unstrukturierter Form vor, in Form von Dokumenten, E-Mails, Bildern etc. Diese Quellen dürfen nicht ungenutzt bleiben, denn sie enthalten eine Fülle von Erkenntnissen, die zu einer besseren Entscheidungsfindung beitragen. Sie werden aber aufgrund ihrer Komplexität oft vernachlässigt. Die Herausforderung liegt darin, aus einem Ozean an Informationen das Sinnvolle herauszufiltern.
Hierbei hilft Künstliche Intelligenz. Mit Techniken wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing = NLP) und Computervision analysieren KI-Modelle die unstrukturierten Datenspeicher automatisch und identifizieren in ihnen wichtige Entitäten, Themen, Stimmungen und andere relevante Metadaten. Damit schließt sich die Lücke zwischen strukturierten Analysesystemen und unstrukturierten Datenspeichern. Die bislang ungenutzten Datenquellen können endlich in die Analyse- und Entscheidungsabläufe des Unternehmens einbezogen werden.
Überwachung auf Compliance-Verstöße
Datenschutz und ethische KI-Praktiken sind für jedes verantwortungsbewusste Unternehmen von größter Bedeutung. Mit den automatisierten Überwachungsfunktionen einer KI ist sichergestellt dass das Datenmanagement und KI-Modellverhalten konform und unvoreingenommen bleiben.
KI überwacht Datenströme kontinuierlich, erkennt sensible personenbezogene Daten und sorgt dafür, dass sie gemäß Vorschriften wie der DSGVO behandelt werden. Techniken wie die KI-Erklärbarkeit ermöglichen einen Blick in die „Black Box“, um potenzielle Quellen für Voreingenommenheit, Diskriminierung oder andere ethische Risiken zu identifizieren. Mit einem solchen proaktiven Vorgehen lassen sich Gefahren rechtzeitig erkennen, bevor sie sich zu größeren Problemen auswachsen. Wer ein wachsames KI-Auge auf seine Datenpraktiken und sein Modellverhalten wirft, ist gefeit vor Compliance-Verstößen.
Intelligente Datenvorbereitung für Cloud-Migrationen
Viele Unternehmen stehen heute vor dem Schritt, Anwendungen und Prozesse entweder teilweise oder gleich komplett in die Cloud zu verlagern. Die Vorbereitung und Umstrukturierung ihrer Daten für die Cloud ist oft der Punkt, an dem solche Initiativen in manueller Arbeit und Fehlern stecken bleiben. KI kann dazu beitragen, diesen Datenvorbereitungsprozess zu beschleunigen und zu rationalisieren.
Dazu werden Modelle so trainiert, dass sie die Daten für die Cloud-Migration auf intelligente Weise profilieren, abbilden und transformieren. Dies umfasst die Automatisierung von Aufgaben wie Schemakonvertierungen, Kodierungsänderungen, Datenmapping und andere Transformationen. Künstliche Intelligenz übernimmt aufwändige Routinearbeiten und reduziert den manuellen Aufwand. Unternehmen werden dadurch in die Lage versetzt, komplexe Migrationsprojekte durchzuführen, die andernfalls arbeitsintensiv wären und Probleme mit der Datenqualität verursachen würden.
Zeit für Harmonisierung? Datenverwaltungspraktiken, durch die KI erst glänzt
KI und Datenmanagement haben eine gemeinsame, voneinander abhängige Yin-Yang-Dynamik. Diese leistungsstarke Kombination schafft einen positiven Kreislauf, der beide Kräfte kontinuierlich steigert, wenn sie durch verantwortungsvolle Praktiken und Governance harmonisiert werden. Auf der einen Seite erweitert KI die Datenverwaltungsprozesse, indem sie Aufgaben automatisiert, neue Erkenntnisse liefert und die Datenqualität verbessert. Auf der anderen Seite ermöglichen robuste Datengrundlagen den KI-Systemen, ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
Über Semarchy
Semarchy, ein führendes Unternehmen in den Bereichen Datenintegration und Stammdatenmanagement, ermöglicht es Unternehmen, aus ihren Daten rasch geschäftlichen Nutzen zu ziehen. Mit seiner einheitlichen Plattform lassen sich Informationen, die über verschiedene Anwendungen verstreut sind, schnell entdecken, verwalten, integrieren und visualisieren. Semarchy ist als On-Prem-Lösung verfügbar und kann auf den gängigen Cloud-Marktplätzen wie Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) und Google Cloud Platform (GCP) eingesetzt werden. Semarchy wird auch als Service verwaltet und von einem umfangreichen Ökosystem von Software-as-a-Service (SaaS) und professionellen Servicepartnern unterstützt. Der Hauptsitz von Semarchy befindet sich in Phoenix, USA, mit Niederlassungen in London, UK, Lyon, Frankreich, und Mexiko-Stadt, Mexiko. www.semarchy.com.
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55 ter Avenue René Cassin
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Youssra El Harrab, Senior Director Marketing EMEA
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