Entwicklung einer Datenmodernisierungsstrategie? Beantworten Sie zuerst diese sieben Fragen

Der dreifache Indianapolis 500-Sieger Bobby Unser sagt: „Erfolg ist, wenn Vorbereitung und Chance aufeinandertreffen.“ Gleiches gilt für Künstliche Intelligenz (KI). Es bietet eine unglaubliche Geschäftsmöglichkeit, aber um seine Macht zu nutzen, brauchen Sie einen durchdachten Plan.

Unternehmen, die eine Datenmodernisierungsstrategie entwickeln, sind am besten aufgestellt, um das Potenzial der KI zu maximieren. Sie werden diese Strategie in vier Schlüsselbereichen verankern: Data Governance und Compliance, Datenarchitektur, Datenintegration und -zugänglichkeit sowie Datenanalyse und -berichterstattung. Aber es gibt noch viele weitere Faktoren, die zu berücksichtigen sind.

Beispielsweise ist die Migration Ihrer Daten „wie sie sind“ nicht der beste Ansatz, wenn dies bedeutet, dass Sie Daten einfach aus älteren Silos in Cloud-Silos verschieben. Schließlich enthalten diese Daten die geschäftlichen Inputs, die KI benötigt, um Erkenntnisse zu liefern. Wenn Sie Ihre Datensilos durchbrechen und diese Daten in Data-Management-Systeme integrieren, können die darin enthaltenen Erkenntnisse freigesetzt werden.

Aber wie geht man mit einem solchen Unterfangen um, das unüberwindbar erscheinen kann? Beantworten Sie diese sieben zentralen Fragen, um eine effektive Strategie zur Datenmodernisierung zu entwickeln. Dieser Ansatz schafft die Voraussetzungen, um Ihre Datenstrategie zu entwickeln und Ihre Daten KI-fähig zu machen.

Nr. 1 – Welche Daten sollte ich modernisieren und in die Cloud verschieben?

Konzentrieren Sie sich auf Daten, die einen greifbaren Geschäftswert schaffen. Dies kann die Modernisierung und Migration von Daten bedeuten, die auf strategische Geschäftsziele ausgerichtet sind. Beispielsweise kann die Integration von Kundennachfragedaten mit Marketing-Einblicken Fertigungsstrategien revolutionieren und HR-Prozesse informieren.

Dies könnte auch bedeuten, Daten auszuwählen, die zu Initiativen beitragen, die Innovation und Zusammenarbeit über Abteilungen oder Geschäftseinheiten hinweg steigern. Schließlich sollte Ihre Cloud-Migration eine unternehmensweite Konnektivität und fundiertere Entscheidungen fördern. Ein weiterer guter Kandidat sind Daten, die das größte Versprechen haben, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, wenn sie in ein KI-Modell eingespeist werden.

Bei all diesen Möglichkeiten geht es darum, ein Data Lakehouse zu schaffen – eine cloudbasierte Speicherung für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten – und die Daten dorthin zu verschieben. Dies ermöglicht einen Informationsfluss, der jeden Aspekt Ihres Unternehmens transformiert, von personalisierten Kundenerlebnissen bis hin zur vorausschauenden Wartung.

Nr. 2 – Wie gehe ich mit zunehmend unterschiedlichen Daten um?

Da die Prognosen für das Datenvolumen jedes Jahr erstaunlich schnell steigen, müssen Unternehmen einen strategischen Ansatz verfolgen, um die „drei Vs“ - Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit – zu managen. Der Schlüssel besteht darin, über die bloße Speicherung dieser Daten hinauszugehen und die wirkungsvollen, wertvollen Erkenntnisse zu extrahieren, die sie enthalten. Herkömmliche Data Warehouses, die durch physische Speicherbeschränkungen eingeschränkt sind, fallen in dieser neuen Ära aus.

Die Lösung liegt in cloudbasierten Data Lakehouses und Managementsystemen. Diese Plattformen bieten die Flexibilität und Skalierbarkeit für die Handhabung großer Mengen unterschiedlicher Daten, einschließlich Echtzeit-Streams von IoT-Geräten (Internet of Things). Sie bieten eine kostengünstige Speicherung mit Optionen zur Archivierung weniger kritischer Daten auf kostengünstigeren Ebenen und zur Bereinigung veralteter Informationen, um die Effizienz aufrechtzuerhalten.

Die Speicherkapazitäten sind jedoch nur der Anfang. Fokus auf intelligente Kuration und Nutzung von Daten. Implementieren Sie Richtlinien, die Datenrelevanz und -wert priorisieren – nicht alle Daten garantieren eine langfristige Aufbewahrung. Nutzen Sie fortschrittliche Analytik und KI, um aus dieser Datenflut umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist es, Ihre Daten in ein strategisches Asset zu verwandeln, das Innovation und Effizienz vorantreibt.

Nr. 3 – Wer ist für Integrationen und Analysen verantwortlich?

Ein kollaboratives Team aus geschulten Datenspezialisten, Domänenexperten und strategischen Planern mit Erfahrung im Cloud Data Management erfüllt am besten den Bedarf an effektiven geschäftsbereichsübergreifenden Integrationen, Integrationen von Drittanbietern und Analysen. Über dieses Team hinaus ist die Rolle eines Chief Data Officer (CDO) von entscheidender Bedeutung.

Die richtigen Fachleute sind ein Muss. Andernfalls könnte sich Ihr Datenseehaus in einen Datensumpf mit veralteten und geringwertigen Daten verwandeln. Nehmen wir die strategische Planung von HR in einem globalen Unternehmen als Beispiel: Genaue, aktuelle Daten zu Trends bei der Belegschaft, wie z. B. Präferenzen für Remote- oder Vor-Ort-Arbeiten, sind von entscheidender Bedeutung. Die Verwendung von Daten aus der Zeit vor 2020 würde beispielsweise zu fehlerhaften Strategien führen, da sie den enormen Anstieg der Telearbeit nicht berücksichtigen würde.

Um Ihre Strategie weiter zu stärken, setzen Sie auf Datenoperationen und Methoden für maschinelles Lernen. Diese Ansätze helfen bei der Operationalisierung und Optimierung von Datenabläufen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Cloud Data Lakehouse und Ihre Analysetools skalierbar sind und von den richtigen Talenten unterstützt werden. Ganz gleich, ob Sie dieses Know-how intern aufbauen oder auslagern, diese Schritte sind eine Notwendigkeit, um echten Wert aus Ihren Datenmodernisierungsinitiativen zu gewinnen.

Nr. 4 – Welche Schritte sollte ich unternehmen, um unsere Daten zu sichern?

Bei der Aufrüstung oder Änderung von Datensystemen ist es entscheidend, die Datensicherheit aufrechtzuerhalten und regulatorische Compliance-Standards einzuhalten. Der Schutz sensibler und personenbezogener Daten ist von entscheidender Bedeutung, um finanzielle Sanktionen, irreparable Reputationsschäden und den Verlust des Kundenvertrauens zu vermeiden. Entfernen oder anonymisieren Sie personenbezogene Daten und sensible Daten, um eine Vielzahl von Vorschriften einzuhalten. Diese variieren je nach geografischer Region und Industriesparte und umfassen Gesetze wie DSGVO und HIPAA.

Das ist ein weiterer Vorteil der Migration von Daten in Data Lakehouses. Cloud Storage bietet von Natur aus eine robuste Sicherheitsebene, einschließlich sorgfältiger Regulierung der Benutzerzugriffsrechte, spezifischer Rollendefinitionen und strategischer Datenspeicherorte. Die integrierte Sicherheit von Data Lakehouses macht sie sicherer und widerstandsfähiger als isolierte, ältere Datenlösungen.

Stärkung der Resilienz von Daten-Lakehouses und Schutz vor Datenschutzverletzungen durch die Nutzung modernster Technologie-Tools, einschließlich:

• Umfassende Verschlüsselungsstrategien
• Zero Trust Access Management-Frameworks
• Kontinuierliche Überwachung in Echtzeit mit sofortiger Korrektur
• Geolokalisierte Cloud-Spiegelung
• Datensicherungslösungen

Nr. 5 – Was ist der effektivste Weg zur Verwaltung von Datengovernance, Qualität und ethischer Nutzung?

Effektive Datenverwaltung, Qualitätsmanagement und ethische Nutzung spielen in jedem Unternehmen eine zentrale Rolle. Entwicklung eines robusten Governance-Rahmens, Abgrenzung klarer Rollen und Verantwortlichkeiten, Sicherstellung eindeutiger Verantwortlichkeiten und klar definierter Zugriffskontrollen. Machen Sie die Compliance mit regulatorischen Standards zu einem Eckpfeiler dieses Rahmenwerks, zusammen mit strengen Protokollen für Datenverwaltung und Audits zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität. Integrieren Sie ethische Beschaffungs- und Handhabungsprotokolle in alle Datenpraktiken.

Qualitätssicherung erfordert einen proaktiven Ansatz. Planen Sie regelmäßige Audits und Feedbackschleifen, um Datendiskrepanzen zu beheben und die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse zu erhöhen. Halten Sie den Rahmen dynamisch und reaktionsschnell, indem Sie regelmäßig die Wirksamkeit der Governance und die Anpassungsfähigkeit an sich entwickelnde Vorschriften und Standards bewerten. Dieser Ansatz bindet Stakeholder ein und fördert eine Kultur der Zusammenarbeit und ethischen Datenverarbeitung.

Ihre Mitarbeiter können Ihre größten Verfechter für eine erfolgreiche Datenverwaltung und ethische Datennutzung sein. Trainieren Sie Ihre Teammitglieder, ethische Datenpraktiken zu schätzen und die Datenqualität aufrechtzuerhalten. Und hören Sie nie auf, Ihren Datenansatz als Unternehmen zu verfeinern. Indem Sie Governance, Qualität und Ethik Priorität einräumen, bauen Sie Vertrauen auf und mindern die mit der Datennutzung verbundenen Risiken. Positionieren Sie Ihr Unternehmen als verantwortungsvoller und ethischer Datenverwalter.

Nr. 6 – Wie kann ich Daten für eine effektive KI-Nutzung vorbereiten?

Die Vielfalt, Qualität und Quantität Ihrer Daten bilden das Fundament des Potenzials von KI. Die Vorbereitung von Daten für den effektiven Einsatz von KI ist ein entscheidender Schritt, damit KI-Modelle Muster erkennen, Ergebnisse vorhersagen und umsetzbare Erkenntnisse liefern können. KI-Schulungen basieren auf neuen, relevanten Daten und bilden eine Schleife des maschinellen Lernens, die Algorithmen verfeinert und ihre Präzision im Laufe der Zeit verbessert.

Bereiten Sie Daten effektiv für den Einsatz von KI vor, indem Sie sich auf Folgendes konzentrieren:

• Datenqualität: Einführung von Prozessen wie Beseitigung oder Korrektur von Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen, Umgang mit fehlenden Werten und Normalisierung von Daten, um die Einheitlichkeit zu gewährleisten.
• Datenstruktur: Berücksichtigen Sie bei der Auswahl der Strukturierung und Formatierung Ihrer Daten die spezifischen Anforderungen des KI-Modells, das Sie verwenden möchten. Dazu können die Daten in ein geeignetes Format wie CSV oder JSON umgewandelt oder in Tabellen oder Datenbanken organisiert werden.
• Datenbeschriftung: Bringen Sie genaue Etiketten an, um sicherzustellen, dass Ihr KI-System korrekt aus den Daten lernt. Um einen umfassenderen Datensatz bereitzustellen, sollten Sie bereit sein, diese Daten zu ergänzen, insbesondere wenn der ursprüngliche Datensatz begrenzt oder verzerrt ist. Dieser Schritt ist besonders wichtig für betreute Lernmodelle.
• Datenaufteilung: Teilen Sie die Daten in Schulungs-, Validierungs- und Testsätze auf, um die Leistung Ihres KI-Modells zu bewerten. So können Sie das Modell mit einem Datensatz trainieren, es mit einem anderen feinabstimmen und seine Leistung mit einem dritten testen.

Ihre Liebe zum Detail bei der Vorbereitung von KI-Daten kann dazu beitragen, dass die Daten, die Sie in Ihre KI-Systeme eingeben, so genau und repräsentativ wie möglich sind.

#7 – Wie kann ich neue Technologien effektiv in unsere bestehenden Systeme integrieren?

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, modernste Datentechnologien in ihre bestehenden, oft veralteten Systeme zu integrieren. Berücksichtigen Sie technologische und menschliche Faktoren, wenn Sie den richtigen Ansatz für Ihr Unternehmen abwägen. Ein ausgewogener Ansatz kann Störungen im laufenden Betrieb minimieren. Wenn es um Integrationsziele geht, stellen Sie die Datenkompatibilität sicher, bereiten Sie Ihre Belegschaft vor, managen Sie Risiken und streben Sie eine skalierbare und zukunftssichere Infrastruktur an.

Obwohl sie für Ihr Unternehmen einzigartig ist, sollte Ihre Strategie Folgendes abdecken:

• Wahl zwischen schrittweiser Integration oder kompletter Überholung
• Sicherstellung der Datenkompatibilität mit den neuen Technologien
• Schulung der Mitarbeiter, um neben den alten mit den neuen Systemen zu arbeiten.

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