Data Governance und Echtzeit-Datenprodukte: Antworten auf Ihre KI-Fragen

In dem Maße, in dem KI und Agenten von Pilotprojekten in die Produktion übergehen, stellen sich den Führungskräften neue Fragen.

Modelle sind nicht mehr der einzige Schwerpunkt. Die Führungskräfte wollen wissen, wie die Daten verwaltet werden, wie die Qualität aufrechterhalten wird und wie die Informationen in Echtzeit bereitgestellt werden können.

Werfen wir einen Blick auf einige der häufigsten Fragen und die Antworten, die Unternehmensleiter beachten sollten.

Warum ist Data Governance für KI wichtig?

Governance ist das Rückgrat einer sicheren und gesetzeskonformen KI. Sie stellt die Regeln und die Verantwortlichkeit bereit, die erforderlich sind, um nachzuvollziehen, woher die Daten stammen, wie sie verwendet werden und wer Zugang zu ihnen hat. Andernfalls riskieren Unternehmen Geldstrafen aufgrund von Vorschriften wie dem EU-KI-Gesetz, das Transparenz und Rückverfolgbarkeit vorschreibt.

Bei starken Governance-Rahmenwerken geht es nicht nur darum, Strafen zu vermeiden. Sie schaffen das Vertrauen, das Kunden, Aufsichtsbehörden und Partner benötigen, um KI-Initiativen von Unternehmen zu unterstützen. 

Dieses Vertrauen wächst nur, wenn qualifizierte Fachleute für die Entwicklung und Durchsetzung von Governance-Richtlinien vorhanden sind. Tenth Revolution Group verbindet Unternehmen mit Compliance-erfahrenen Daten- und KI-Spezialisten die sich sowohl mit Regulierung als auch mit Technologie auskennen und dafür sorgen, dass die Governance-Rahmenbedingungen einer genauen Prüfung standhalten.

Wie wirkt sich die Datenqualität auf die Modellleistung aus?

Modelle sind nur so gut wie die Informationen, auf denen sie trainiert und ausgeführt werden. Daten von schlechter Qualität führen zu Halluzinationen, ungenauen Prognosen und unzuverlässigen Entscheidungen. Im Gegensatz dazu geben saubere, validierte und angereicherte Daten den Modellen den Kontext, den sie für eine gute Leistung benötigen.

Unternehmen, die ihre Kundendaten systemübergreifend standardisieren, erzielen beispielsweise messbare Verbesserungen bei Empfehlungsmaschinen und der Serviceautomatisierung. Qualität ist nicht nur ein technisches Problem - sie ist ein direkter Treiber für die Geschäftsergebnisse. Führungskräfte, die die KI-Leistung verbessern möchten, sollten sich Gedanken über die Teams machen, die für die Beschaffung, Bereinigung und Anreicherung von Daten verantwortlich sind. Die Tenth Revolution Group bietet vertrauenswürdige Technologie-Talente die dafür sorgen können, dass die Pipelines genau und zuverlässig sind und die KI-Systeme konsistente Ergebnisse liefern.

Welche Rolle spielen Echtzeit-Datenprodukte?

KI-Agenten arbeiten kontinuierlich und treffen Entscheidungen oft in Bruchteilen von Sekunden. Batch-verarbeitete Daten können mit diesem Tempo nicht mithalten. Echtzeit-Datenprodukte sorgen dafür, dass Modelle und Agenten immer auf die neuesten Informationen zugreifen können. Das reicht von aktuellen Lagerbeständen bis hin zu aktuellen Compliance-Regeln.

Ohne Echtzeit-Pipelines könnte ein Agent eine Entscheidung auf der Grundlage veralteter Informationen treffen, was das Vertrauen und die Effizienz untergräbt.

Welche Technologien machen Echtzeitdaten möglich?

Wenn Sie möchten, dass KI-Systeme und Agenten sowohl genau als auch reaktionsschnell sind, benötigen Sie Datenarchitekturen, die mit der schnellen Entscheidungsfindung Schritt halten können. Herkömmliche Warehouses und Pipelines haben oft Probleme mit Geschwindigkeit, Konsistenz und Governance im großen Maßstab. Aus diesem Grund überdenken viele Unternehmen ihre Datengrundlagen und setzen neue Ansätze ein, die Flexibilität und Kontrolle in Einklang bringen.

Vor allem drei Bereiche gewinnen an Bedeutung:

• Plattformen des Seehauses kombinieren die Skalierbarkeit von Seen mit der strukturierten Zuverlässigkeit von Warehouses und erleichtern so die Ausführung von Analyse- und KI-Workloads auf der gleichen Datengrundlage.
  
  
• Datengitter verlagert die Verantwortung auf die Domänen-Teams und sorgt gleichzeitig für eine unternehmensweite Governance. Dadurch werden die Daten leichter zugänglich, ohne dass der Überblick verloren geht.
  
  
• Semantische Schichten komplexe technische Daten in geschäftsfreundliche Begriffe zu übersetzen, so dass sowohl Menschen als auch KI-Systeme sie zuverlässig nutzen und darauf reagieren können.
  
  

Gemeinsam helfen diese Ansätze Unternehmen, Datenprodukte zu liefern, die konsistent, zugänglich und ständig aktualisiert sind - genau die Bedingungen, auf die moderne KI angewiesen ist.

Wie verändert dies die Arbeitsweise von Organisationen?

Die Zunahme von Governance-, Qualitäts- und Echtzeit-Datenprodukten zeigt, dass der Erfolg von KI ebenso sehr von der Kultur wie von der Technologie abhängt. Daten sind nicht mehr nur eine IT-Angelegenheit. Die Geschäftsbereiche müssen ihre Daten selbst verwalten und dabei unternehmensweite Standards einhalten. Compliance-Teams müssen mit Ingenieuren zusammenarbeiten, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Produktteams müssen Daten als einen Vermögenswert betrachten, der kontinuierliche Investitionen erfordert.

Durch diese kulturelle Anpassung wird die Governance von einer Einschränkung zu einer Erleichterung.

Welche Prioritäten sollten Sie also jetzt setzen?

Führungskräfte sollten sicherstellen, dass die Investitionen in KI mit Investitionen in Daten einhergehen. Das bedeutet die Schaffung von Governance-Rahmenwerken, die Einbettung von Qualitätsprüfungen im gesamten Lebenszyklus und die Schaffung von Echtzeit-Pipelines, die durch Lakehouse-, Mesh- und semantische Technologien unterstützt werden. Diese Schritte schaffen die Grundlage für KI-Systeme, die nicht nur leistungsstark, sondern auch sicher, genau und widerstandsfähig sind.