Wie ein fundamentales Missverständnis zwischen Daten- und Solution-Architektur digitale Transformation blockiert
Wer glaubt, Datenarchitektur sei lediglich ein Teilbereich der Solution-Architektur, verkennt die wahre Dynamik dateninspirierter Unternehmensführung. Die Technik darf nicht der Maßstab für die Organisation von Prozessen und Daten sein – sondern muss sich ihnen unterordnen. Nur wenn die Datenflüsse und Kernprozesse eines Unternehmens klar definiert sind, kann eine technische Infrastruktur entstehen, die echte Transformation ermöglicht. Das Dogma „Daten folgen der Technik“ hat mehr Digitalisierungs-, KI- und Dateninitiativen scheitern lassen als jede veraltete Software. Wer erfolgreich sein will, muss endlich umdenken: Nicht die Datenarchitektur folgt der IT-Strategie, sondern die IT-Strategie muss sich an der Datenstrategie orientieren – strategisch, strukturell und architektonisch.
- Data Management & AI-
Feiert die versteckten Heldinnen und Helden, die für ein gutes Datenfundament sorgen, damit AI erfolgreich sein kann. Feiert nicht nur die AI Heldinnen und Helden.
THE DATA ECONOMIST
Die moderne Architektur für Daten- und KI-orientierte Unternehmen
Einleitung
Die zunehmende Bedeutung von Daten und künstlicher Intelligenz (KI) stellt Unternehmen vor die Herausforderung, ihr Data Management nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und strategisch neu auszurichten. Das Data Management Model 5.0 bietet einen zeitgemäßen, ganzheitlichen Rahmen, der die Integration von Daten, Governance, KI und Wertschöpfung in einem klar strukturierten Gesamtbild abbildet.
The modern architecture for data- and AI-oriented companies.
Introduction
The increasing importance of data and artificial intelligence (AI) is challenging companies to realign their data management not only technically, but also organisationally and strategically. The Data Management Model 5.0 offers a contemporary, holistic framework that maps the integration of data, governance, AI and value creation in a clearly structured overall picture.
Schneller Zugriff auf relevantes Wissen entscheidet heute über Effizienz, Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit. Doch in vielen Unternehmen bleibt dieses Potenzial ungenutzt – Informationen sind verteilt, schwer auffindbar oder veraltet. Smarte KI-Anwendungen setzen genau hier an: Sie verbinden künstliche Intelligenz mit menschlicher Expertise und werden zur zentralen Schnittstelle für ein modernes, leistungsfähiges Wissensmanagement – inklusive automatisierter Lerninhalte, die Weiterbildung neu definieren.
How artificial intelligence drastically reduces the effort required for data preparation and creates new scope for strategic decisions
Artificial intelligence (AI) has made tremendous strides in recent years and is increasingly influencing all areas of technology and business. One of the most important areas of application in which AI will bring about major changes is data preparation – an often underestimated but critical process in the work of data engineers and data analysts.
Umfassende Daten-Strategie, -Governance und -Managment: Ein Fahrplan für die Zukunft
Im digitalen Zeitalter haben Daten einen hohen Stellenwert erlangt neben den Faktoren Mensch und Technologie. Doch wertvoll sind sie nur dann, wenn sie richtig verwaltet werden und der Wert sich dann in qualitativ hochwertigen Produkten manifestiert. Eine effektive Datenstrategie und -governance sind entscheidend für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, Innovationen zu fördern und Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Die Infografik (s.u.) bietet einen detaillierten Überblick darüber, wie Unternehmen ihre Datenstrategie, Data Governance und das Data Management harmonisiert strukturieren können.
Data Cleansing vs. Data Observability
Datenbereinigung ist keine Lösung, sondern ein Symptom einer mangelhaft aufgestellten Datenstrategie sowie ineffizienter, nicht gut funktionierender Prozesse. Viele Unternehmen investieren erhebliche Ressourcen in kontinuierliche Bereinigungsmaßnahmen – ohne die eigentlichen Ursachen der schlechten Datenqualität nachhaltig zu beseitigen. Doch wer ständig nur putzt, ohne das Leck in der Leitung zu schließen, wird nie trocken arbeiten können.
Daten als Fundament: Warum der Erfolg von AI auf einer soliden Datenstrategie beruht
In den letzten Jahren hat Künstliche Intelligenz (AI), besonders GenAI (generative Artificial Intelligence), enorm an Aufmerksamkeit gewonnen. Die Verheißungen von autonomen Fahrzeugen, intelligenten Assistenten und maschinellem Lernen haben eine Welle von Begeisterung und Interesse in der Geschäftswelt ausgelöst. Doch während AI oft als die Zukunft der Technologie gefeiert wird, gibt es einen entscheidenden Aspekt, der häufig übersehen wird: Die Daten, die diese Technologien antreiben.
Data as a foundation: Why the success of AI relies on a solid data strategy
In recent years, artificial intelligence (AI), particularly generative AI (GenAI), has gained a lot of attention. The promises of autonomous vehicles, intelligent assistants, and machine learning have sparked a wave of enthusiasm and interest in the business world. However, while AI is often celebrated as the future of technology, there is one crucial aspect that is often overlooked: the data that powers these technologies.
