Aufbau einer KI-fähigen Plattform mit Iceberg, Delta und Hudi

KI hat die Art und Weise verändert, wie Unternehmen über Datenplattformen denken.

Es geht nicht mehr nur um Analysen und Berichte. Die Daten müssen in Echtzeit, interoperabel und vertrauenswürdig genug sein, um GenAI-Systeme zu speisen, ohne Kosten- oder Compliance-Risiken einzugehen. Aus diesem Grund stehen offene Tabellenformate wie Apache Iceberg, Delta Lake und Apache Hudi jetzt im Mittelpunkt.

Anstelle einer weiteren Welle proprietärer Beschränkungen setzen Unternehmen auf offene Standards und modulare Stacks, die ihnen Flexibilität und Kontrolle bieten. Aber es reicht nicht aus, die Namen dieser Technologien zu kennen. Es kommt darauf an, wie sie zusammenkommen, um eine KI-fähige Grundlage zu schaffen.

Warum sich offene Tischformate durchsetzen

Jahrelang befanden sich die Unternehmen in einem Tauziehen zwischen Data Lakes und Data Warehouses. Data Lakes boten ihnen Größenvorteile, aber keine Struktur. Warehouses gaben ihnen Struktur, aber zu hohen Kosten. Tabellenformate wie Iceberg, Delta und Hudi überbrücken diese Lücke, indem sie Schema, Versionierung und Governance auf einen kostengünstigen, skalierbaren Speicher aufsetzen.

Das Ergebnis:

• Konsistenz der Daten über Streaming- und Batch-Pipelines hinweg.
  
  
• Interoperabilität zwischen verschiedenen Tools, so dass Sie nicht an das Ökosystem eines Anbieters gebunden sind.
  
  
• Governance in die Tabellenebene integriert, mit Funktionen wie Prüfpfaden und Zeitreisen.
  
  

Dieser Wandel ist für die KI besonders wichtig. Modelle brauchen nicht nur viele Daten, sondern auch qualitativ hochwertige, gut verwaltete Daten, die nachverfolgt und kontinuierlich aktualisiert werden können.

Der Stellenwert des Streaming

Tabellenformate lösen die eine Hälfte des Problems. Die andere ist Geschwindigkeit. KI-Agenten und Copiloten benötigen Echtzeit-Inputs, egal ob es sich um Transaktionsdaten, Compliance-Regeln oder Kundenaktualisierungen handelt. Aus diesem Grund führen Unternehmen Lakehouse- und Streaming-Stacks zusammen.

Moderne Pipelines kombinieren Iceberg/Delta/Hudi mit Technologien wie Kafka, Flink oder Spark Structured Streaming. Gemeinsam bieten sie:

• Frische so dass die Modelle nie auf der Grundlage veralteter Daten arbeiten.
  
  
• Verlässlichkeit mit Schemaentwicklung und Fehlerbehandlung.
  
  
• Skalierbarkeit um Nachfragespitzen zu bewältigen, ohne dass nachgelagerte Systeme zusammenbrechen.
  
  

Für KI-gesteuerte Unternehmen ist dies kein Nice-to-have. Es ist der Unterschied zwischen einem Assistenten, der hilft, und einem, der teure Fehler macht.

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Die Governance-Ebene: Über die Einhaltung von Vorschriften hinaus

Die Einführung von KI hat die Governance ins Rampenlicht gerückt. Die Regulierungsbehörden fragen zunehmend, wie Unternehmen Trainings- und Inferenzdaten verwalten, und die Kunden erwarten Transparenz. Offene Tabellenformate ermöglichen die Nachvollziehbarkeit auf der Speicherebene, aber die Governance hört damit nicht auf.

Zukunftsorientierte Unternehmen fügen hinzu:

• Einheitliche Kataloge die eine einheitliche Sicht auf die Datenbestände im gesamten Seehaus bieten.
  
  
• Semantische und metrische Schichten die standardisieren, wie Daten definiert und genutzt werden.
  
  
• Zugangskontrollen die sich auf Geschäftsrollen beziehen, nicht nur auf technische Berechtigungen.
  
  

Diese Kombination stellt sicher, dass die Verantwortlichen, wenn ein KI-Modell Daten abruft, wichtige Fragen beantworten können: Woher stammen die Daten? Wem gehören sie? Sind sie in diesem Kontext sicher zu verwenden?

Eine andere Perspektive: Kosteneffizienz

Offene Formate bieten nicht nur Genauigkeit und Konformität, sondern auch etwas, das Finanzverantwortlichen sehr wichtig ist: Vorhersagbarkeit. Durch die Trennung von Datenverarbeitung und Speicherung und die Einführung offener Standards können Unternehmen die Bindung an einen bestimmten Anbieter vermeiden und die kostengünstigsten Lösungen auswählen.

Diese Flexibilität wird immer wichtiger, da KI-Workloads die Budgets sprengen. Die Speicherung umfangreicher Trainingssätze oder die Bereitstellung von Inferenzen in großem Umfang erfordert eine Datenplattform, die die Kosten nicht jedes Mal in die Höhe treibt, wenn die Nutzung in die Höhe schießt. Iceberg, Delta und Hudi sind Teil der Lösung, aber nur, wenn sie mit Blick auf die Kostenkontrolle implementiert werden.

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Worauf sich Führungskräfte jetzt konzentrieren sollten

Wenn Sie CFO, CIO oder Chief Data Officer sind, besteht die Herausforderung nicht nur darin, das richtige Format zu wählen. Es geht darum, eine Plattform aufzubauen, die sich mit der zunehmenden Verbreitung von KI weiterentwickeln kann. Drei Schritte können dabei helfen:

1. Standardisierung auf ein offenes Tabellenformat. Egal, ob Sie sich für Iceberg, Delta oder Hudi entscheiden, entscheiden Sie sich für eine und setzen Sie diese als unternehmensweiten Standard durch. Die Fragmentierung wird Sie nur ausbremsen.
   
   
2. Investieren Sie in Echtzeit-Pipelines. Batch ist nicht mehr genug. Bevorzugen Sie Streaming-first-Architekturen, die sich nahtlos in Ihr Lakehouse integrieren lassen.
   
   
3. Verankerung der Governance vom ersten Tag an. Kataloge, semantische Schichten und rollenbasierte Zugriffskontrollen müssen Teil Ihrer Kernarchitektur sein, keine Add-ons.
   
   

Mit diesen Prioritäten wird Ihr Unternehmen nicht nur mit der KI Schritt halten, sondern auch in der Lage sein, sie verantwortungsvoll zu nutzen.