Checkliste zur Datenintegration: Der Schlüssel für erfolgreiche GenAI-Projekte

In den letzten Jahren hat die generative Künstliche Intelligenz (GenAI) einen enormen Aufschwung erlebt und ist in den Fokus der Öffentlichkeit gerückt. Unternehmen stehen nun vor der Herausforderung, die vielversprechenden Möglichkeiten dieser disruptiven Technologie in echte Wettbewerbsvorteile umzusetzen.

Eine Umfrage unter Tech-Führungskräften – Chief Information Officers, Chief Technology Officers, Chief Digital Officers und Chief Information Security Officers – in Europa, Nordamerika und Asien führte zu zwei wichtigen Erkenntnissen¹:

GenAI hängt wesentlich von den zugrundeliegenden Daten ab

Die Ergebnisse zeigen, dass oftmals noch die notwendigen Grundlagen fehlen, um die Potenziale der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen. In unserer datengetriebenen Welt ist die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen entscheidend für den Erfolg oder Misserfolg von GenAI-Projekten. Egal ob es sich um Firmendaten, Compliance-Daten, Personendaten oder andere Arten von Informationen handelt – die nahtlose Zusammenführung und Qualität dieser Datenströme ist von größter Bedeutung, um fundierte Entscheidungen treffen und Geschäftsprozesse optimieren zu können.

Fünf Schritte für eine erfolgreiche Datenintegration

Eine sorgfältig geplante und strukturierte Datenintegration ist der Schlüssel, um Datensilos zu vermeiden, Redundanzen zu beseitigen und die Datenqualität auf einem hohen Niveau zu halten. Allerdings kann dieser Prozess durchaus komplex und herausfordernd sein, da er zahlreiche Aspekte wie Datenquellen, Transformationen, Qualitätssicherung und Systemintegration umfasst.

Um Ihnen einen reibungslosen und erfolgreichen Datenintegrationsprozess zu ermöglichen, haben wir fünf essentielle Schritte zusammengestellt, die Ihnen helfen sollen, Fallstricke zu umgehen und Best Practices zu befolgen:

1. Stakeholder im gesamten Unternehmen ermitteln

• Zuständigkeit für Data Governance festlegen.
• Abteilungen festlegen, die von Beginn an eingebunden werden.
• Eine Abteilung als „Testpiloten“ auswählen.

2. Bereitschaft und potenzielle Probleme bewerten

• Im Unternehmen aktuell verwendete Lösungen zur Datenverarbeitung prüfen.
• Bewerten, welche aktiven Lösungen noch immer nützlich sind und welche ausgemustert oder ersetzt werden sollten.
• Ermitteln, welche manuellen Prozesse automatisiert werden können.

3. Datenaudit durchführen

• Vorhandene Daten nach Wichtigkeit und Typ klassifizieren, zum Beispiel strukturiert oder unstrukturiert.
• Ermitteln, wie viel Zeit die Aufbereitung der Daten in Anspruch nimmt.
• Ermitteln, ob es Lücken in den Datensätzen gibt, und welche Dritten diese mit Daten schließen können.

4. Strategie für die Verwaltung von Stammdaten festlegen

• Unternehmensweite Regeln für die Datenverwendung und den Datenzugang festlegen.
• Aufbau einer flexiblen Datenmanagement-Plattform, um Anforderungsveränderungen zu bewältigen.
• Definition von Prozessen, die zum Erzielen messbarer Ergebnisse erforderlich sind.

5. Geeignete Plattform und passendes Werkzeug für kontinuierliche Verbesserungen ermitteln

• Suchen nach einer erweiterbaren Plattform, die mit dem Unternehmen mitwachsen kann.
• Ermitteln, ob die Nutzer Echtzeitdaten benötigen.
• Sicherstellen, dass die Plattform flexibel genug für die Integration neuer Datenquellen und -typen ist, wenn nötige Veränderungen im Unternehmen dies erfordern.