Jenseits von Pipelines (German Edition)

Kapitel 2. Eine KI-fähige Datenbasisentwerfen

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Kapitel 1 hat aufgezeigt, wie die fragmentierten Datenumgebungen von Unternehmen verhindern, dass KI über Pilotprojekte hinaus skaliert werden kann. Die steigenden Kosten durch isolierte Systeme, uneinheitliche Datenqualität und organisatorische Silos zwingen Unternehmen dazu, sich zwischen Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit zu entscheiden.

In diesem Kapitel verlagert sich der Fokus von der Problemerkennung hin zur Lösungsfindung. Unternehmen, die agentische KI erfolgreich in großem Maßstab einsetzen, bauen eine sogenannte einheitliche Datenbasis auf. Dieser konzeptionelle, strategische Architekturansatz ermöglicht einen nahtlosen, bidirektionalen Datenfluss zwischen Analyse- und Betriebssystemen. Aus dieser Grundlage entsteht eine einheitliche Datenarchitektur: die technischen Plattformen, Integrationsfunktionen und Orchestrierungstools, die einen nahtlosen Datenfluss ermöglichen.

Aktuelle Architekturmuster wie Data Mesh und Data Fabric haben versucht, die Fragmentierung durch Konzepte wie Datenprodukte und föderierte Rechen-Governance zu beheben. Diese Ansätze sind zwar wertvoll, bleiben aber weitgehend analytischer Natur – optimiert für Business Intelligence und Berichterstattung statt für operative Entscheidungsfindung. Was agentische KI benötigt, sind echte operative Datenprodukte: in Echtzeit ...