Bevor Unternehmen ihre Investitionen in Künstliche Intelligenz weiter ausbauen, lohnt sich laut Fivetran und dbt Labs zunächst ein Blick auf das Datenfundament. Ein Katalog mit acht Fragen soll Unternehmen bei der Bestandsaufnahme ihrer Datenarchitektur unterstützen.
Der Sommer wird traditionell für Check-ups genutzt – etwa am Auto vor der Urlaubsfahrt oder am Fahrrad vor der nächsten Tour. Nach Einschätzung von Fivetran und dbt Labs lohnt sich in der aktuellen Diskussion über den Einsatz Künstlicher Intelligenz ein vergleichbarer Blick auf die eigene Dateninfrastruktur. Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit intensiv mit KI-Anwendungen, dabei scheitern Projekte nach Beobachtung des Anbieters jedoch seltener an den eingesetzten Modellen als an einer fehlenden konsistenten, aktuellen und flexibel nutzbaren Datenbasis. Tobias Knieper, Senior Manager EMEA Marketing bei Fivetran + dbt Labs, hat deshalb acht Fragen zusammengestellt, mit denen Unternehmen ihre Datenarchitektur einer ersten Standortbestimmung unterziehen können.
Die erste Frage betrifft die Datenkonsistenz: Arbeiten alle Teams mit denselben, verlässlichen Daten, oder kursieren mehrere Kopien? Laut Knieper führen unterschiedliche Datenversionen zu widersprüchlichen Analysen und zusätzlichem Verwaltungsaufwand. Moderne Datenarchitekturen sollten Daten deshalb möglichst einmal bereitstellen und mehrfach nutzbar machen.
Zweitens stellt sich die Frage nach der Offenheit der Datenplattform. Unternehmen sollten prüfen, ob ihre Daten tatsächlich ihnen gehören oder von der jeweiligen Plattform bestimmt werden. Offene Datenformate und interoperable Architekturen – im Fachjargon als Open Data Infrastructure (ODI) bezeichnet – sollen laut Fivetran das Risiko eines Vendor-Lock-ins verringern. Der Anbieter hat dazu eine sogenannte „Data Access Scorecard“ veröffentlicht, die bewerten soll, wie einfach sich Daten aus gängigen Cloud-Anwendungen nutzen und übertragen lassen.
Die dritte und vierte Frage betreffen die Aktualität und Integrationsgeschwindigkeit von Daten. Für belastbare KI-Ergebnisse benötigten Unternehmen aktuelle und vollständige Daten; verzögerte Bereitstellung mindere den Wert von Analysen. Auch die Anbindung neuer Datenquellen – etwa aus CRM-, ERP- oder SaaS-Systemen – sollte nach Einschätzung von Fivetran zügig und mithilfe vorgefertigter Konnektoren erfolgen, damit Integrationsprojekte nicht zum Innovationshemmnis werden.
Fünftens rückt der Aufwand für die Wartung von Datenpipelines in den Fokus: Data Engineers verbringen laut Fivetran häufig noch viel Zeit mit API-Änderungen und fehleranfälligen Pipelines – Zeit, die dann für Analytics- oder KI-Projekte fehlt. Automatisierte, standardisierte Integrationslösungen sollen diesen Aufwand reduzieren.
Die sechste Frage zielt auf die Skalierbarkeit: Generative KI und agentenbasierte Anwendungen erzeugten deutlich höhere Daten- und Abfragelasten als klassische BI-Systeme. Offene Architekturen mit entkoppeltem Compute und Storage könnten laut Fivetran helfen, Infrastrukturkosten bei steigenden Workloads besser zu kontrollieren.
Siebtens verweist Knieper auf die Bedeutung eines semantischen Layers: KI-Agenten benötigten nicht nur Datenzugriff, sondern auch Kontext, um Tabellen, Felder und Geschäftsbegriffe korrekt zu interpretieren. Eine Abstraktionsschicht zwischen Rohdaten und KI-Modellen könne die Qualität KI-gestützter Analysen verbessern.
Die achte Frage betrifft die Nachvollziehbarkeit von Daten. Mit Blick auf DSGVO, EU AI Act und interne Governance-Vorgaben werde Data Lineage zunehmend verpflichtend. Unternehmen sollten jederzeit belegen können, woher ihre Daten stammen und wie sie verarbeitet wurden.
Nach Einschätzung von Fivetran und dbt Labs hängt der Erfolg von KI-Projekten nicht allein von der Leistungsfähigkeit der eingesetzten Modelle ab, sondern maßgeblich von einer offenen und flexiblen Dateninfrastruktur, die auf künftige Anforderungen ausgelegt ist. Das Konzept der Open Data Infrastructure gewinne daher nach Beobachtung des Anbieters branchenweit an Bedeutung, da es Unternehmen erlaube, Daten herstellerunabhängig zu nutzen, neue Technologien zeitnah zu integrieren und Innovationsvorhaben langfristig abzusichern. Weiterführende Informationen zu den acht Fragen sowie zur „Data Access Scorecard“ von Fivetran stellt das Unternehmen auf seiner Website bereit.
Dr. Jakob Jung ist Chefredakteur Security Storage und Channel Germany. Er ist seit mehr als 20 Jahren im IT-Journalismus tätig. Zu seinen beruflichen Stationen gehören Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (Storage und Datacenter) sowie ChannelBiz. Darüber hinaus ist er für zahlreiche IT-Publikationen freiberuflich tätig, darunter Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider und ZDnet. Seine Themenschwerpunkte sind Channel, Storage, Security, Datacenter, ERP und CRM.
Kontakt – Contact via Mail: jakob.jung@security-storage-und-channel-germany.de