Data Fabric als Grundlage für KI in KMUs — Data Fabric & Mesh

Data Fabric ermöglicht effektive KI-Integration in KMU

Die Nutzung von Data Fabric bietet KMUs die Möglichkeit, Künstliche Intelligenz effizient zu integrieren. Dieses flexible Datenmanagement-Framework erleichtert den Zugriff auf disparate Datenquellen und fördert datengetriebene Entscheidungen.

Vorteile von Data Fabric für KMU

Data Fabric erlaubt Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und zu harmonisieren. Dies erleichtert die Integration von KI-Tools, da eine einheitliche Datenbasis geschaffen wird. Ein mittelständisches Produktionsunternehmen beispielsweise kann mit Data Fabric sowohl Sensordaten von Maschinen als auch Verkaufsdaten nutzen, um präzise Bedarfsprognosen zu erstellen. Durch den durchgängigen Zugriff auf aktuelle, konsistente Daten sind KI-Anwendungen in der Lage, Echtzeitanalysen durchzuführen und Entscheidungshilfen zu bieten.

Probleme bei der KI-Integration ohne Data Fabric

Ohne Data Fabric sehen sich viele KMUs mit isolierten Datensilos konfrontiert, die eine ganzheitliche KI-Analyse erschweren. Die Verwaltung und Harmonisierung dieser unterschiedlichen Datenquellen stellt eine erhebliche Herausforderung dar. Insbesondere bei heterogenen IT-Infrastrukturen kann dies zu Inkonsistenzen und Verzögerungen bei der Datenbereitstellung führen, was oft die Effizienz der KI-Anwendungen mindert.

Fehler bei der Einführung von Data Fabric

Ein weitverbreiteter Fehler ist der unstrukturierte Ansatz bei der Implementierung von Data Fabric. Ein KMU könnte versuchen, sämtliche Datenquellen gleichzeitig zu integrieren, ohne eine klare Priorisierung vorzunehmen. Besser ist es, zunächst jene Datenquellen zu integrieren, die für die KI-Anwendungsfälle am wichtigsten sind. Ein weiterer Fehler besteht darin, die Schulung der Mitarbeiter zu vernachlässigen. Mitarbeitende müssen verstehen, wie sie die neue Infrastruktur zur Verbesserung der Datenanalyse nutzen können. Ein dritter Fehler liegt in der unzureichenden Berücksichtigung der Datenschutzrichtlinien, was zu rechtlichen Problemen führen kann. Eine strikte Einhaltung von Datenschutzbestimmungen ist unabdingbar.

14–30-Tage-Handlungsanleitung

Tag 1–3: Bedarfsanalyse durchführen

Bestimmen Sie, welche Geschäftsprozesse durch KI unterstützt werden sollen.

Identifizieren Sie relevante Datenquellen für diese Prozesse.

Tag 4–7: Datenquellen priorisieren

Kategorisieren Sie die Datenquellen nach ihrer Wichtigkeit für die KI-Ziele.

Legen Sie fest, welche Datenquellen zuerst integriert werden sollen.

Tag 8–10: Technische Infrastruktur bewerten

Prüfen Sie die vorhandene IT-Infrastruktur auf Kompatibilität mit Data Fabric.

Planen Sie notwendige Upgrades oder Anpassungen.

Tag 11–15: Data Fabric Plattform auswählen

Evaluieren Sie verschiedene Data Fabric Lösungen.

Treffen Sie eine Auswahl basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen.

Tag 16–20: Implementierung starten

Beginnen Sie mit der Integration der priorisierten Datenquellen.

Schaffen Sie eine einheitliche Datenplattform, um die KI-Integration zu ermöglichen.

Tag 21–25: Mitarbeiterschulung

Organisieren Sie Workshops, um den Mitarbeitenden die neuen Prozesse und Werkzeuge vorzustellen.

Fördern Sie ein Verständnis für die Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten der KI.

Tag 26–30: Datenschutzrichtlinien umsetzen

Überprüfen Sie, ob Ihre Data Fabric Lösung alle Datenschutzanforderungen erfüllt.

Aktualisieren Sie Datenschutzerklärungen und -richtlinien gegebenenfalls.
Die Anwendung von Data Fabric erlaubt KMUs nicht nur, effizient auf bestehende Datenbestände zuzugreifen, sondern schafft auch die Basis für eine erfolgreiche und rechtssichere Integration von Künstlicher Intelligenz.