Aufbau einer KI-fähigen Datengrundlage: Warum offene Tabellenformate die Unternehmensstrategie prägen

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

Das Ziel ist nicht mehr auf Analysen und Berichte beschränkt. Daten müssen jetzt in Echtzeit, interoperabel und vertrauenswürdig genug sein, um generative KI-Systeme zu speisen, ohne unnötige Kosten oder Compliance-Risiken zu verursachen. Aus diesem Grund sind offene Tabellenformate wie Apache Iceberg, Delta Lake und Apache Hudi für moderne Datenarchitekturen unerlässlich geworden.

Statt einer weiteren Welle proprietärer Bindungen setzen Unternehmen auf offene Standards und modulare Stacks, die ihnen Flexibilität und Kontrolle bieten. Es reicht jedoch nicht aus, die Namen dieser Technologien zu kennen. Die eigentliche Chance liegt darin, zu verstehen, wie sie zusammenpassen, um eine KI-fähige Grundlage zu schaffen, die ein Gleichgewicht zwischen Governance, Kosten und Skalierbarkeit schafft.

Warum sich offene Tischformate durchsetzen

Jahrelang saßen Unternehmen zwischen Data Lakes und Data Warehouses fest. Data Lakes boten Größenvorteile, aber es fehlte ihnen an Struktur. Warehouses boten Struktur, aber zu viel höheren Kosten. Offene Tabellenformate wie Iceberg, Delta und Hudi überbrücken nun diese Kluft, indem sie Schema, Versionierung und Governance auf einen erschwinglichen, skalierbaren Speicher aufsetzen.

Das Ergebnis ist eine Datenplattform, die etwas leistet:

• Konsistenz in Streaming- und Batch-Pipelines

   

• Interoperabilität zwischen Tools und Plattformen zur Vermeidung von Herstellerabhängigkeit

   

• Integrierte Governance durch Funktionen wie Prüfpfade und Zeitreisen

   

Diese Entwicklung ist für die KI besonders wichtig. Modelle benötigen nicht nur große Datenmengen, sondern auch Daten, die genau, nachvollziehbar und ständig aktualisiert sind. Mit offenen Tabellenformaten können Unternehmen den Modellen die strukturierten, überprüfbaren Informationen zur Verfügung stellen, die sie für eine zuverlässige Entscheidungsfindung benötigen.

Der Stellenwert des Streaming

Tabellenformate lösen das Strukturproblem, aber KI verlangt auch nach Geschwindigkeit. Agenten, Copiloten und KI-Assistenten benötigen Zugang zu Echtzeit-Inputs, egal ob diese aus Transaktionssystemen, Compliance-Rahmenwerken oder Kundeninteraktionen stammen. Aus diesem Grund verschmelzen viele Unternehmen jetzt ihre Lakehouse- und Streaming-Stacks.

Moderne Datenarchitekturen kombinieren Iceberg, Delta oder Hudi mit Technologien wie Kafka, Flink oder Spark Structured Streaming:

• Aktuelle Daten, damit die Modelle immer mit den neuesten Informationen arbeiten

   

• Zuverlässigkeit durch Schemaentwicklung und intelligente Fehlerbehandlung

   

• Skalierbarkeit zur Bewältigung von Nachfrageschüben ohne Unterbrechung der nachgelagerten Systeme

   

Für jedes Unternehmen, das in KI investiert, sind Echtzeitdaten kein Luxus mehr, sondern eine Voraussetzung für Genauigkeit und Vertrauen.

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Die Governance-Ebene: Über die Einhaltung von Vorschriften hinaus

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI entwickelt sich die Governance von einem regulatorischen Kästchen zu einem wettbewerbsrelevanten Unterscheidungsmerkmal. Die Regulierungsbehörden fragen, wie Unternehmen sowohl Trainings- als auch Inferenzdaten verwalten, während die Kunden zunehmend Transparenz bei der Datennutzung erwarten.

Offene Tabellenformate sorgen für Nachvollziehbarkeit auf der Speicherebene, aber wirksame Governance geht noch weiter. Zukunftsorientierte Unternehmen implementieren jetzt:

• Einheitliche Datenkataloge die eine einzige, unternehmensweite Ansicht der Vermögenswerte liefern

   

• Semantische und metrische Schichten die Definitionen und die Verwendung in verschiedenen Teams vereinheitlichen

   

• Rollenbasierte Zugriffskontrollen die Berechtigungen der geschäftlichen Verantwortung zuordnen

   

Gemeinsam sorgen diese Komponenten dafür, dass Unternehmensleiter beim Zugriff auf Daten durch KI-Systeme wichtige Fragen beantworten können: Woher stammen diese Daten? Wer ist für sie verantwortlich? Sind sie für die Verwendung in diesem spezifischen Kontext geeignet?

Bei einer starken Governance geht es nicht nur um Compliance, sondern auch um das Vertrauen in jede KI-Entscheidung Ihres Unternehmens.

Eine andere Perspektive: Kosteneffizienz

KI und fortschrittliche Analysen schaffen einen immensen Wert, bringen aber auch neue finanzielle Belastungen mit sich. Wenn KI-Arbeitslasten skaliert werden, können die Schulungs- und Servicekosten schnell steigen. Offene Tabellenformate bieten eine Möglichkeit, diese Kosten vorhersehbar zu halten.

Durch die Trennung von Rechen- und Speicherleistung und die Einführung offener Standards können Unternehmen die kostengünstigsten Dienste auswählen, ohne an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein. Diese Flexibilität ist von entscheidender Bedeutung, wenn Unternehmen große Trainingsdatensätze verarbeiten und Inferenzen in großem Umfang durchführen.

Wenn sie strategisch eingesetzt werden, können Iceberg, Delta und Hudi Unternehmen helfen, sowohl Flexibilität als auch Kostenkontrolle zu wahren. Um dieses Gleichgewicht zu erreichen, sind jedoch Datenexperten erforderlich, die sowohl die FinOps-Prinzipien als auch die Best Practices der Datentechnik verstehen.

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Worauf sich Führungskräfte jetzt konzentrieren sollten

Für CFOs, CIOs und Chief Data Officers geht die Herausforderung weit über die Technologieauswahl hinaus. Der Aufbau einer KI-fähigen Plattform bedeutet, von Anfang an Skalierbarkeit, Interoperabilität und kontinuierliche Governance zu planen. Die folgenden Schritte können Führungskräften dabei helfen, ihre Organisationen auf den Erfolg vorzubereiten:

1. Standardisierung auf ein offenes Tabellenformat. Ob Sie sich für Iceberg, Delta oder Hudi entscheiden, machen Sie es zum Unternehmensstandard. Fragmentierte Umgebungen verlangsamen den Fortschritt und führen zu unnötiger Komplexität.

    

2. Investieren Sie in Echtzeit-Pipelines. Die Stapelverarbeitung allein wird den Geschwindigkeitsanforderungen der KI nicht mehr gerecht. Setzen Sie auf Streaming-First-Architekturen, die sich nahtlos in Ihr Lakehouse integrieren.

    

3. Verankerung der Governance von Anfang an. Bauen Sie Kataloge, semantische Schichten und Zugriffskontrollen von Anfang an in Ihre Architektur ein, anstatt sie als nachträgliche Ideen zu behandeln.

    

Mit diesen Prioritäten können Unternehmen KI-Systeme aufbauen, die skalierbar, transparent und finanziell nachhaltig sind.

Da KI in den Mittelpunkt der Unternehmensstrategie rückt, werden sich Führungskräfte, die eine offene Dateninfrastruktur mit den richtigen Talenten kombinieren, von anderen Unternehmen abheben.