In der heutigen datengetriebenen Welt können Unternehmen, die ihre Daten optimal nutzen, Wettbewerbsvorteile erzielen und fundierte Entscheidungen treffen. Doch in vielen Unternehmen liegen Daten isoliert in sogenannten Datensilos – getrennte Systeme, die Informationen speichern, aber nicht untereinander kommunizieren. Diese Silos behindern den freien Informationsfluss und stellen eine erhebliche Hürde für erfolgreiche KI-Projekte dar. In diesem Artikel beleuchten wir, wie die Auflösung von Datensilos und die Integration von Datenquellen den Weg für effiziente und erfolgreiche KI-Lösungen ebnet.
Was sind Datensilos und warum entstehen sie?
Datensilos entstehen meist als Folge einer dezentralen Systemstruktur. Die Abteilungen und Teams haben im Laufe der Zeit separate Systeme eingerichtet, die ihren spezifischen Bedürfnissen dienen. Das Finanzteam verwendet beispielsweise ein System zur Verwaltung von Finanzdaten, während die Produktion ihre eigenen Systeme zur Überwachung von Produktionsabläufen nutzt. Jede Abteilung sammelt wertvolle Daten, aber diese bleiben oft innerhalb des jeweiligen Systems und sind für andere Bereiche nur schwer zugänglich.
Wie Datensilos den Erfolg von KI-Lösungen behindern
Um erfolgreich zu sein, müssen KI-Modelle auf umfassende und vielfältige Daten zugreifen. Isolierte Datenquellen verhindern jedoch, dass das Modell ein vollständiges Bild erhält, was die Genauigkeit und Effizienz der KI erheblich beeinträchtigt. Hier sind die Hauptprobleme, die durch Datensilos für KI-Projekte entstehen:
- Datengrundlage mit Lücken
Ein KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, die es zur Verfügung hat. Wenn relevante Informationen in isolierten Systemen verbleiben, ist die Datengrundlage unvollständig, und die KI trifft Entscheidungen basierend auf einem begrenzten Datensatz. Das kann zu falschen Vorhersagen oder Empfehlungen führen und die Gesamtleistung der Lösung negativ beeinflussen. Wichtig ist hierbei zunächst, den Zugriff auf die Daten zu gewährleisten. Das kann das zunächst auch nur ein Datenexport sein. Im weiteren Verlauf der Entwicklung wird dann der Einfluss der einzelnen Merkmale (Features) auf die Vorhersagen evaluiert – mit dem Ziel, die für die Lösung relevantesten Informationen gezielt zu nutzen. Das verbessert die Leistung des Modells, reduziert die Fehleranfälligkeit und schont die Ressourcen. - Doppelte und redundante Datenprozesse
Datensilos führen oft dazu, dass Unternehmen doppelte Datensätze und redundante Prozesse entwickeln. Dies kann zu Inkonsistenzen in den Daten und zu einer Vielzahl manueller Arbeitsschritte führen, um Daten von einem System zum anderen zu übertragen. Diese inkonsistenten Daten verringern die Qualität der Analyse und damit auch die Qualität der KI-Ergebnisse. - Verlangsamte Entscheidungsprozesse
Datensilos erfordern oft langwierige Prozesse, um Daten zu extrahieren, zu kombinieren und zu analysieren, bevor sie eine Entscheidungsgrundlage bilden können. Dieser zeitliche Verzug verhindert, dass Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden, und mindert den Nutzen von KI-Lösungen, die schnelle Reaktionen erfordern.
Die Zukunft der KI basiert auf der Qualität und Verfügbarkeit von Daten. Datensilos behindern Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und ihre KI-Initiativen erfolgreich umzusetzen. Durch die Auflösung von Datensilos und die Integration aller relevanten Datenquellen schaffen Unternehmen eine solide Grundlage für erfolgreiche und effiziente KI-Lösungen. Die Macht der Datenintegration liegt darin, Unternehmen eine 360-Grad-Sicht auf ihre Prozesse, Kunden und Märkte zu ermöglichen – und so datengestützte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Oryks unterstützt Unternehmen dabei, Datensilos zu überwinden und maßgeschneiderte Integrationslösungen zu entwickeln, die den Anforderungen moderner KI-Anwendungen gerecht werden. So können Unternehmen den Weg zur datengestützten Transformation erfolgreich beschreiten und ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern.