Durch Cloud-Plattformen ist es deutlich einfacher geworden, neue Technologien zu implementieren und integrierte Tools zu verwenden und so die Produktivität des Datenteams zu steigern. Allerdings leiden diese Umgebungen nach wie vor unter Datensilos, Integritätsproblemen und dem hohen Aufwand für die Verwaltung zu vieler Tools. Zudem erfordern sie eine strikte Kostenkontrolle, um unerwartete Ausgaben bei wachsender Arbeitslast zu vermeiden. Um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen integrierte Datenplattformen mit eingebetteten KI-Funktionen nutzen, um diese Architekturen zu vereinfachen und Probleme in Bezug auf Datenmanagement und -integration zu lösen. Ebenso wichtig ist die Weiterbildung des IT-Personals, damit Teams effizient mit neuen Technologien arbeiten und die Wertschöpfung durch KI beschleunigen können.

Integrierte Plattformen

Eine integrierte Plattform ist ein vereinheitlichtes Technologie-Ökosystem, das Daten, Analytik, Governance und KI-Funktionen in einer zentralen, nahtlosen Basis zusammenführt, um Komplexität zu reduzieren, Kosten zu kontrollieren und Geschäftsinnovationen zu beschleunigen. Wenn Unternehmen die aktuellen Herausforderungen von IT-Landschaften – komplexe Integrationsprobleme, inkonsistente Governance und höhere Betriebskosten – meistern wollen, bedarf es einer integrierten Plattform. Ein solcher Ansatz trägt dazu bei, dass Anwendungen mehr Geschäftsprozesse mit einer einzigen Datenkopie unterstützen, und ermöglicht gleichzeitig eine nachhaltige Modernisierung und Governance.

Business Data Fabric

Mit Data-Fabric-Lösungen können Sie alle Daten, einschließlich Transaktions- und Analysedaten, in Echtzeit über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg verknüpfen und verwalten. Geschäftsdaten werden jedoch aus ihrem Zusammenhang gerissen, wenn sie über mehrere Systeme hinweg dupliziert werden. Diesen Kontext für Analysen wiederherzustellen, kostet viel Zeit und Aufwand. Ein Business Data Fabric – die Zukunft für Daten und KI – optimiert die Data-Fabric-Architektur, weil die Geschäftslogik und der Kontext in den Daten erhalten bleiben. Dadurch erlangen Stakeholder schnell und zuverlässig Zugriff auf umfassende Daten.

Native KI-Funktionen

Für Unternehmen, die mit mehr Intelligenz, Agilität und Vertrauen arbeiten möchten, werden die nativen KI-Funktionen einer modernen Datenplattform immer wichtiger. Integrierte Funktionen wie maschinelles Lernen, Wissensgraphen und Agentic AI, die mit Schnittstellen für die Ein- und Ausgabe in natürlicher Sprache und Copiloten direkt in die Plattform integriert sind, können den Erkenntnisgewinn beschleunigen und Geschäftsprozesse optimieren, ohne auf isolierte Prozesse angewiesen zu sein. Diese integrierten Funktionen ermöglichen es den Nutzern, mit gutem Gefühl auf Basis hochwertiger, vertrauenswürdiger Daten zu arbeiten.

Datenqualität und -integrität

In fragmentierten IT-Landschaften, in denen sich Schatten-IT über ganze Geschäftsbereiche hinweg ausbreitet, sind Datenqualität und -integrität nach wie vor große Herausforderungen. Die Nutzung mehrerer Tools und Systeme führt zu Duplizierung, und Inkonsistenzen haben häufig blinde Flecken in puncto Governance zur Folge. Vereinfachte Architekturen reduzieren diese Risiken, weil sie die Anzahl der Datenerstellungs- und Transformationspunkte begrenzen. Gelingt es Unternehmen, die Fragmentierung zu reduzieren, erreichen sie Folgendes: Sie verbessern die Datenqualität, sorgen für eine höhere Datenkompetenz bei den Mitarbeitenden und schaffen besser planbare Abläufe. Dadurch können sie KI flächendeckend einführen – und zwar auf zuverlässigere und sicherere Art und Weise.

Prozesseffizienz

Durchgängige Prozesstransparenz und Automatisierungsbereitschaft leiden, wenn Systeme über zahlreiche Integrationspunkte hinweg kommunizieren müssen. Agentic AI hilft dabei, die Workflow-Ausführung zu optimieren und manuelle Eingriffe zu reduzieren. Integrierte Plattformen unterstützen einen konsistenten Datenfluss, was sich mit schnelleren und besser vorhersagbaren Prozessen bezahlt macht. Mit sinkender Reibung steigt die geschäftliche Agilität. Teams können dann besser auf die Kundennachfrage reagieren, die Automatisierung wird skalierbar, die langfristige digitale Transformation einfacher. Ein globaler Einzelhändler kann dann beispielsweise Risiken in der Lieferkette in Echtzeit automatisch erkennen, Bestandsengpässe prognostizieren und automatisch E-Mails mit Empfehlungen an Planer senden – all dies gestützt auf KI, die nativ auf der Datenplattform ausgeführt wird. Das Ergebnis: schnellere Entscheidungen, geringere Betriebskosten und eine bessere Customer Experience.

Planbare Infrastruktur- und Betriebskosten

Tool-Wildwuchs erhöht die Lizenzkosten, den Infrastrukturverbrauch und den Verwaltungsaufwand. Integrierte Plattformen bündeln Funktionen und reduzieren den Bedarf an einzelnen Abonnements. Infrastruktur wird effizienter, wenn Workloads in gemeinsam genutzten Umgebungen ausgeführt werden. Oft benötigen Teams eine größere Transparenz über den Infrastrukturverbrauch, um unvorhersehbare Betriebskosten zu vermeiden und langfristig stabile Kosten zu gewährleisten. Die Notwendigkeit der ständigen Planung und Überwachung des Verbrauchs schränkt die Produktivität der Endbenutzer ein und bremst letztlich Innovationen aus. KI-Initiativen erfordern Plattformen mit vorhersagbaren Kosten und geringem Betriebsaufwand, damit sie sich unter dynamischen Marktbedingungen effektiv skalieren lassen.

Fachkräftebedarf und technische Altlasten

Der Bedarf an Fachkräften und die damit verbundenen Kosten steigen erheblich, wenn Unternehmen mehrere Tools mit sich überschneidenden Funktionen unterhalten. Jedes System hat seinen eigenen Wartungsbedarf, ein eigenes Lebenszyklusmanagement und bringt neue potenzielle Ausfallpunkte mit sich. Integrierte Plattformen reduzieren die technischen Altlasten, weil redundante Komponenten und Integrationen eliminiert werden. Eine schlankere Systemlandschaft ermöglicht es IT-Teams, sich auf Innovationen zu konzentrieren, statt ständig reaktiven Support leisten zu müssen.

Eine vereinfachte Architektur ist kein nettes Extra mehr. Sie ist unerlässlich für die Schaffung einer nachhaltigen und vertrauenswürdigen Grundlage für KI-fähige IT-Umgebungen. Sie erfordert integrierte Datenplattformen mit nativen KI-Funktionen, um Business Data Fabrics mit transparenten, kosteneffizienten Betriebsmodellen bereitzustellen. Mit diesen Funktionen können Unternehmen die Bereitstellung, Skalierung und Governance von KI-Lösungen über Daten, Anwendungen und Geschäftsprozesse hinweg beschleunigen.