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Datendschungel: Herausforderung & Chance

Das volle Potenzial von KI ausschöpfen: Wie Unternehmen durch strategischen KI-Einsatz die Marktführerschaft erobern
Ein agiler Ansatz im Datenmanagement ist essenziell, um ethische Überlegungen und neue Verarbeitungstechniken zu flexibel einzubinden

Das Jahr 2024 markierte einen Wendepunkt für die generative KI. Chat GPT und andere Akteure haben sich zu einigen der am schnellsten wachsenden Plattformen der letzten Zeit entwickelt. Doch inmitten dieser aufregenden KI-Revolution wird ein entscheidender Aspekt oft übersehen: das Datenmanagement. Ein starkes und durchdachtes Datenmanagement könnte der Schlüssel sein, um das volle Potenzial von KI-Lösungen zu entfalten.

Deutsche Unternehmen verfügen über große Datenmengen, haben jedoch Schwierigkeiten, diese effektiv zu nutzen. Denn 60 Prozent der hiesigen Unternehmen schöpfen das Potenzial ihrer Daten kaum oder gar nicht aus. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie des Digitalverbands Bitkom.

Paweł Ekk-Cierniakowski, Senior Manager Artificial Intelligence & Machine Learning bei SoftwareOne, zeigt, was Unternehmen heute tun können, um die Weichen für den Erfolg zu stellen.

"Ein agiler Ansatz im Datenmanagement ist essenziell, um ethische Überlegungen und neue Verarbeitungstechniken zu flexibel einzubinden. Experten müssen ihre Strategien kontinuierlich die Anforderungen der Datenquellen und die Projektziele anpassen. Besonders bei unstrukturierten Daten ist ein tiefes Verständnis für die Relevanz und den Kontext der Daten unerlässlich. Dabei gilt es, komplexe Datensätze effektiv zu verwalten und gleichzeitig Speicher- und Verarbeitungskosten im Blick zu behalten.

Ein zentrales Problem bei der Implementierung von KI-Lösungen ist der so genannte "Daten-Drift". Dieses Phänomen beschreibt die Veränderung der Datenverteilung nach der ursprünglichen Modellentwicklung, wodurch die Modellgenauigkeit sinkt und die Ergebnisse beeinträchtigt werden können. Um dem entgegenzuwirken, sollten Unternehmen kontinuierliche Überwachungssysteme einrichten, die Abweichungen in der Datenverteilung frühzeitig erkennen. Ein regelmäßiges Neutraining der KI-Modelle mit aktuellen Daten ist entscheidend, um langfristig genaue Ergebnisse zu gewährleisten.

Bessere KI-Modellen durch moderne Datenverarbeitung
Datenverarbeitung ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung leistungsfähiger maschineller Lernmodelle ist – und dies gilt auch für KI-Modelle. KI sollte nicht als "magisches Werkzeug" betrachtet werden, sondern als eine Technologie, die auf soliden Datenanalysen beruht. Ein umfassendes Verständnis der Unternehmensdaten und eine explorative Datenanalyse ermöglichen es, die richtigen Schritte zur Datenverarbeitung und -bereinigung abzuleiten, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Abwägung zwischen Vorverarbeitung und Rechenaufwand
Ein gut durchdachter strategischer Ansatz ist entscheidend, um eine robuste Datenbereinigung und -vorverarbeitung zu gewährleisten und gleichzeitig die mit der Verarbeitung großer Datensätze verbundenen Rechenanforderungen zu bewältigen. Da es in den meisten Fällen schwierig ist, die effektivsten Techniken im Voraus zu bestimmen, ist es wichtig, verschiedene Methoden zu testen. Diese sollten in jeder Phase im Hinblick auf Genauigkeit, Kosten und Zeitaufwand sorgfältig überwacht und bewertet werden, um das optimale Gleichgewicht zwischen Effizienz und Ergebnisqualität zu finden.

Die Zukunft: Einfacher und intelligenter
Wer in der KI-Ära erfolgreich sein will, muss sein Datenmanagement in den Griff bekommen. Es ist der Schlüssel, der die Tür zu ungeahnten Möglichkeiten öffnet – von besseren Kundenbeziehungen bis hin zu revolutionären Produktinnovationen." (SoftwareOne: ra)

eingetragen: 27.01.25
Newsletterlauf: 21.03.25

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Meldungen: Hintergrund

2025 zeichnen sich fünf KI-Trends ab
Scott Zoldi, KI-Visionär und Chief Analytics Officer bei Fico, sieht aktuell folgende fünf KI-Trends: Erkenntnis in Unternehmen reift: Nicht jede KI ist eine GenAI. Unternehmen befassen sich zunehmend mit dem geschäftlichen Mehrwert ihrer KI-Investitionen. Sie achten immer mehr darauf, bei welchen Herausforderungen GenAI eine gute Lösung bringt und wo traditionelle KI-Technologie und interpretierbares maschinelles Lernen die Alternative sind. Tatsächlich sind mehr als 80 Prozent aller KI-Systeme, die heute in Unternehmen im Einsatz sind, keine GenAI.
Nutzung von KI als Wirtschaftsfaktor
Die Entwicklung und Adaption von Künstlicher Intelligenz in Deutschland geht einigen viel zu langsam. Ist das wirklich so? Tatsächlich haben wir die KI weder verschlafen noch mutwillig ein- und ausgebremst. Aber es gibt eine Reihe von Besonderheiten, die der Nutzung von KI als Wirtschaftsfaktor nicht förderlich sind.
Erste Warnungen in Europa vor US-Clouds
Norwegen und Dänemark warnen vor US-Cloud-Anbietern. Werden Deutschland und weitere europäische Länder diesem Beispiel folgen? Wann werden Regeln zum Datenschutz verschärft und wie können Unternehmen diese Hürde meistern?
Weg zu mehr Nachhaltigkeit
Die sich zunehmend verschärfende Energieknappheit stellt Industrie, Haushalte und Politik vor enorme Herausforderungen. In einigen Branchen führt dies bereits dazu, dass Produktionskapazitäten gedrosselt werden. Vor diesem Hintergrund geraten auch Rechenzentren ins Blickfeld, die als digitale Infrastrukturen der modernen Gesellschaft zwar eine zentrale Rolle spielen, aber auch als besonders energieintensiv gelten.
Von der Optimierung zur Transformation
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) wird 2025 zum Standardwerkzeug der deutschen Wirtschaft. Nahezu acht von zehn Unternehmen (79 Prozent) setzen die Technologie ein oder haben es vor. Der Fokus liegt allerdings auf der Optimierung und nicht auf der Transformation des Geschäfts. Lediglich 46 Prozent der Entscheider sind der Meinung, dass es mittelfristig neue, vollständig KI-basierte Geschäftsmodelle geben wird.
Welche Chancen bieten AI und Automatisierung?
Automatisierung am Arbeitsplatz, kombiniert mit Artificial Intelligence (AI), GenAI, Machine Learning (ML) und Orchestrierung, ermöglicht Unternehmen, Arbeitsabläufe auf ein neues Level zu heben. Durch diese Technologien lassen sich skalierbare, anpassungsfähige Geschäftsprozesse schaffen, die auf langfristige Ziele ausgerichtet sind.
Datenschutzstrategien für hybride IT
Eine von Arcserve beauftragte unabhängige Befragung unter IT-Führungskräften ergab, dass 80 Prozent schon einmal von Ransomware betroffen waren. Während 82 Prozent der Betroffenen angaben, dass sie den Schaden innerhalb von 48 Stunden beheben konnten, war dazu knapp ein Fünftel nicht in der Lage. Problematisch ist auch, dass bis zu 30 Prozent der Daten bei einem erfolgreichen Ransomware-Angriff nicht wiederhergestellt werden konnten.
Cloud-basierte Monetarisierung löst Probleme
Mit ihrer jahrzehntelangen Erfahrung im Management wiederkehrender Kundenbeziehungen sind Telekommunikationsunternehmen (Telcos) attraktive Partner in der Abonnement-Wirtschaft. Ihr großer Kundenstamm, der sich durch historisch niedrige Abwanderungsraten auszeichnet, bietet eine solide Grundlage, um vom wachsenden Abonnementmarkt zu profitieren.
Fokus auf Datenschutz & Compliance
IT-Ausgaben in der Finanzbranche werden 2025 auf über 58 Milliarden USD steigen, während Technologien wie generative Künstliche Intelligenz (GenAI) Arbeitsabläufe, Datenmanagement und Kundeninteraktionen revolutionieren. Gleichzeitig wird der sich vollziehende Generationswechsel bei den Anlegern endgültig ein neues Level an Digitalisierung fordern. Fünf zentrale Trends werden diesen Wandel prägen: die Optimierung von Kundenerlebnissen, die Einführung modularer Architekturen, datengetriebene Innovationen, die Konvergenz von Branchen und ein verstärkter Fokus auf Datenschutz und Compliance.
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Das Jahr 2024 war das "Jahr der generativen KI", was zu einer raschen Ausweitung der Datenerzeugung, -verwaltung und -konsolidierung führte. Dieser Anstieg zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Darüber hinaus kam es 2024 zu den ersten großen Angriffen auf die Lieferkette auf globaler Ebene, angeführt von CrowdStrike, die Unternehmen dazu zwangen, die Cybersicherheit auf allen Ebenen zu überdenken.

Generative KI mit bemerkenswerten Fortschritte KI ist in ihrem Kern datengetrieben