Im Zeitalter der KI sind Daten nicht nur ein Vermögenswert, sondern das Lebenselixier für Innovationen. Dennoch kämpfen viele Unternehmen mit isolierten Systemen, Compliance-Risiken und einer wachsenden Lücke zwischen den Personen, die die Daten pflegen, und denen, die sie nutzen. Die Lösung? Eine konvergente Datenstrategie, die Daten in großem Maßstab integriert, steuert und schützt.

Im Folgenden finden Sie zentrale Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen:

Datenmanagement von fragmentierten, verteilten Daten

Der klassische ERP-Ansatz hat das Problem der Datenfragmentierung einst durch die Zentralisierung von Unternehmensdaten gelöst. Heute stehen Unternehmen jedoch vor einer völlig neuen Herausforderung, nämlich der rasanten Zunahme an vielfältigen, verteilten und in Echtzeit entstehenden Daten – intern wie extern, über Cloud-, Edge- und Hybridumgebungen hinweg. Cloudnative Anwendungen haben diese Datenfragmentierung zusätzlich verstärkt, sodass geschäftskritische Daten oft über isolierte Systeme verteilt sind. Ein Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen nutzt KI für die Bedarfsprognose. Sind die relevanten Daten jedoch auf veraltete ERP-, Cloud-CRM- und externe Logistiksysteme verteilt, erstellt das KI-Modell unzuverlässige Prognosen. Ein einheitliches Data Fabric sorgt hingegen dafür, dass bereinigte Echtzeit-Daten zur Verfügung stehen, und ermöglicht so präzise Prognosen und Kosteneinsparungen.

Warum ist ein einheitliches Business Data Fabric so wichtig?

• Abbau von Datensilos, indem strukturierte und unstrukturierte Daten über die gesamte Anwendungslandschaft und externe Quellen integriert werden
• Echtzeit-Zugriff auf Daten über eine zentrale, kontrollierte Analyse- und KI-Schicht
• Unterstützung von Hybrid- und Multi-Cloud-Architekturen, wodurch ein reibungsloser Datenfluss zwischen den Umgebungen entsteht

Sich wandelnde Rollen: von der Datenpflege zur Datennutzung

Daten spielen bei der Unternehmenstransformation eine wichtige Rolle und müssen genau wie andere geschäftskritische Ressourcen – ob Personal, Finanzen, Materialien, Anlagen, Immobilien oder Kunden – verwaltet und gepflegt werden. Beim Datenmanagement stehen vor allem zwei Gruppen im Fokus: diejenigen, die die Daten pflegen (z. B. Data Stewards, Dateningenieure, Datenmodellierer und Unternehmensarchitekten) sowie die Personen, die die Daten nutzen (z. B. Analysefachkräfte, Data Scientists und Fachbereiche). Gerade auf Nutzungsseite haben sich die Anforderungen rasant weiterentwickelt. Neben klassischen Anwendungen wie Unternehmenssoftware, BI-Reports und Dashboards müssen mittlerweile auch die Anforderungen von KI, Agentic AI und durchgängigen End-to-End-Prozessen erfüllt werden. Dazu werden aktuelle, vielfältige und gut verwaltete Daten benötigt. Diese Entwicklung bringt neue Herausforderungen mit sich, da Unternehmen mit dem wachsenden Volumen, der schnelleren Verfügbarkeit und der zunehmenden Vielfalt von Daten Schritt halten und gleichzeitig Datenqualität, Sicherheit, Compliance sowie den Zugriff auf bereinigte, vertrauenswürdige und relevante Informationen sicherstellen müssen. In vielen Unternehmen erfüllt die bestehende Art der Datenpflege nicht mehr die Anforderungen derjenigen, die diese Daten benötigen – weshalb sich letztere häufig mit eigenen Lösungen behelfen, wodurch die Divergenz und Fragmentierung der Datenlandschaft weiter verstärkt wird.

Um dieser Entwicklung gerecht zu werden, sollten Unternehmen auf Lösungen setzen, die:

• automatisierte Funktionen für Datenermittlung, Katalogisierung, Nachverfolgung der Datenherkunft und Governance bereitstellen, um manuellen Aufwand zu reduzieren und das Vertrauen in die Daten zu stärken.
• einen Selfservice-Datenmarktplatz mit hochwertigen Datenprodukten bieten, sodass Daten nicht nur leicht zu finden und sicher sind, sondern auch direkt genutzt werden können.
• sicherstellen, dass KI- und ML-Modelle mit bereinigten, konformen Daten versorgt werden.

Wert und Risiko: Chancen nutzen und gleichzeitig Vorschriften einhalten

Mit dem steigenden Wert von Daten im KI-Zeitalter nehmen auch die Risiken zu. Bereits kurzfristige Nachlässigkeiten bei Datenschutz und Datensicherheit können zu erheblichen finanziellen Verlusten und Imageschäden führen. Gleichzeitig verschärfen sich die regulatorischen Anforderungen an den Datenschutz und definieren immer detaillierter, wie personenbezogene Daten rechtmäßig verwendet werden dürfen. In einer zunehmend erlebnisorientierten Wirtschaft, in der Vertrauen eine wichtige Rolle spielt, gewinnt zudem die ethische Dimension an Bedeutung: Wofür sollten welche Daten benutzt werden? Diese Frage wird umso relevanter, da Geschäftsprozesse durch KI und Agentic AI immer autonomer werden. Und damit nicht genug: Unternehmen sehen sich sowohl internen als auch externen Bedrohungen ausgesetzt. In einer hypervernetzten Welt verlieren klassische Schutzmechanismen an Wirksamkeit, während Themen wie Halluzinationen die Macht falscher Daten und das Potenzial für den Missbrauch von KI- und ML-Technologien demonstrieren. Datenmanagement entwickelt sich damit zu einem neuen strategischen Handlungsfeld.

Suchen Sie nach einer Lösung, die diese Risiken reduziert und folgende Vorteile bietet:

• Integration von Governance, Sicherheit und Compliance in das Data Fabric
• Unterstützung ethischer KI durch transparente und überprüfbare Daten-Pipelines
• Schutz vor Bedrohungen durch integrierte Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Anomalieerkennung

Eine intelligente, integrierte und sichere Datenstrategie für die Zukunft

Im Zeitalter von KI benötigen Unternehmen eine neue Datenstrategie – eine, die Daten integriert, steuert und schützt, gleichzeitig KI-gestützte Innovationen ermöglicht und Datenfachkräften Selfservice-Tools an die Hand gibt, die Agilität und Kontrolle in Einklang bringen. Die Datenzukunft ist intelligent, integriert und sicher. Ist Ihr Unternehmen darauf vorbereitet? Beginnen Sie damit, Risiken durch Datenfragmentierung zu bewerten, Governance-Lücken zu identifizieren und sich über konvergente Datenplattformen zu informieren, die Ihre KI- und Geschäftsziele unterstützen.