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The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Warum ich kaum über AI spreche und viel über Data Driven?

Daten als Fundament: Warum der Erfolg von AI auf einer soliden Datenstrategie beruht

In den letzten Jahren hat Künstliche Intelligenz (AI), besonders GenAI (generative Artificial Intelligence),  enorm an Aufmerksamkeit gewonnen. Die Verheißungen von autonomen Fahrzeugen, intelligenten Assistenten und maschinellem Lernen haben eine Welle von Begeisterung und Interesse in der Geschäftswelt ausgelöst. Doch während AI oft als die Zukunft der Technologie gefeiert wird, gibt es einen entscheidenden Aspekt, der häufig übersehen wird: Die Daten, die diese Technologien antreiben.

AI ist nur die Spitze des Eisbergs

AI mag auf den ersten Blick beeindruckend und allumfassend erscheinen, doch tatsächlich ist sie nur die Spitze des Eisbergs. Der sichtbare Teil, den wir als AI wahrnehmen, ist das Endprodukt eines umfangreichen und komplexen Prozesses, der tief unter der Oberfläche stattfindet. Dieser Prozess beginnt und endet mit Daten. Ohne qualitativ hochwertige, gut strukturierte und relevante Daten ist AI nichts weiter als ein faszinierendes Konzept ohne praktische Anwendbarkeit.

Der fundamentale Wert von Daten

Daten sind das Lebenselixier jeder AI-Anwendung. Sie sind nicht nur ein Nebenprodukt, sondern die Grundlage, auf der alle AI-Modelle aufbauen. Das bedeutet, dass Unternehmen, die AI erfolgreich einsetzen möchten, zuerst eine robuste Datenstrategie entwickeln müssen. Diese umfasst die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten. Ohne eine solide Dateninfrastruktur und ein tiefes Verständnis für Datenqualität und -management können AI-Projekte schnell ins Stocken geraten oder sogar scheitern.

Der Weg zur erfolgreichen Nutzung von Daten

  1. Datenstrategie entwickeln: Der erste Schritt besteht darin, eine klare Datenstrategie zu definieren. Diese sollte die Ziele und den Nutzen, den die Daten für das Unternehmen bringen sollen, klar umreißen. Es ist wichtig, die richtigen Fragen zu stellen: Welche Daten werden benötigt? Woher kommen diese Daten? Wie werden sie genutzt? Was ist der Business Case mit dem größten Hebel?

  2. Datenqualität sicherstellen: Qualitativ hochwertige Daten sind unerlässlich. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt, vollständig, konsistent und aktuell sind. Dies erfordert regelmäßige Datenprüfungen und -bereinigungen.

  3. Dateninfrastruktur aufbauen: Eine robuste Infrastruktur (z.B. Data Fabric) zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten ist entscheidend. Dies umfasst nicht nur physische Hardware und Speicherlösungen, sondern auch Software zur Datenverarbeitung und -analyse.

  4. Datenkompetenz fördern: Um Daten effektiv nutzen zu können, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter über die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen. Dies kann durch Schulungen, Weiterbildungen und den Aufbau eines datengetriebenen Kultur geschehen.

  5. Datenschutz und -sicherheit gewährleisten: Der Schutz sensibler Daten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sind essenziell. Unternehmen müssen strenge Datenschutzrichtlinien und Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um das Vertrauen ihrer Kunden und Partner zu gewinnen und zu erhalten.

Data-Driven Ansätze als Fundament für AI

Ein data-driven Ansatz bedeutet, Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen und -interpretationen zu treffen. Dies ermöglicht nicht nur fundiertere und objektivere Entscheidungen, sondern schafft auch die notwendige Grundlage für die Implementierung von AI-Technologien. Wenn ein Unternehmen datengetrieben arbeitet, ist es besser gerüstet, um die Vorteile von AI voll auszuschöpfen.

Durch den Fokus auf Daten und datengetriebene Prozesse können Unternehmen sicherstellen, dass ihre AI-Initiativen nicht nur erfolgreich gestartet werden, sondern auch nachhaltige und messbare Ergebnisse liefern.

Fazit

Während AI oft als die aufregendste Technologie unserer Zeit gilt, ist es wichtig zu erkennen, dass ihr Erfolg maßgeblich von der Qualität und Verfügbarkeit der zugrunde liegenden Daten abhängt. Daher liegt der Fokus vieler erfolgreicher Unternehmen nicht nur auf AI selbst, sondern vielmehr auf der Entwicklung einer soliden Datenstrategie und der Förderung eines datengetriebenen Ansatzes. Nur durch diese Grundlage kann AI ihr volles Potenzial entfalten und echte, transformative Ergebnisse liefern.

Data Management & Analytics Infrastruktur
Bild 1: Blueprint einer modernen Data Management & Analytics Infrastruktur

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