Der Erfolg von KI beginnt mit besseren Daten

Der Erfolg von KI beginnt mit besseren Daten

Künstliche Intelligenz hat eines deutlich gemacht: Die Qualität Ihrer Ergebnisse hängt von der Qualität Ihrer Daten ab.

Wenn KI ein unerwartetes Ergebnis liefert, liegt die Annahme nahe, dass die Technologie versagt hat. In vielen Fällen sind ungenaue oder unvollständige Daten das eigentliche Problem. Mit der zunehmenden Nutzung von KI in Unternehmen ist die Verbesserung der Datenqualität genauso wichtig geworden wie der Aufbau der Infrastruktur, die sie unterstützt.

Diese Verantwortung liegt jedoch nicht allein bei der IT.

Das Unternehmen besitzt die Daten, die IT schafft Vertrauen

Die IT entwickelt und verwaltet die technologische Infrastruktur, die Daten speichert, sichert und bereitstellt. Das Unternehmen ist Eigentümer der Daten selbst; es definiert deren Bedeutung, ihre Verwendung und welchen Level an Qualität sie erfordern.

Diese Unterscheidung ist entscheidend, da kein einzelnes Team alle Aspekte der Unternehmensdaten versteht. Die Finanzabteilung ist für die Finanzinformationen zuständig. Der Vertrieb versteht die Kundenbeziehungen. Die Produktteams definieren die Produktdaten. Jede Gruppe bringt Fachwissen mit, das die IT allein nicht bereitstellen kann.

Die Aufgabe der IT besteht darin, ein Kompetenzzentrum für die Daten Governance einzurichten, das diese Stakeholder miteinander verbindet. Wir stellen die Prozesse, die Sicherheit, die Technologie und die Transparenz bereit, die es den Geschäftsteams ermöglichen, Daten im gesamten Unternehmen einheitlich zu managen.

Ausgangspunkt sind Ihre wichtigsten Daten

Data Governance kann schnell überfordernd wirken, wenn gleichzeitig alles angegangen werden soll. Der beste Ausgangspunkt sind die Geschäftseinheiten, die am wichtigsten sind.

Bei NetApp begannen wir mit kritischen Bereichen wie Kunden und Produkten. Diese Bereiche unterstützen zentrale Geschäftsprozesse und erstrecken sich oft über mehrere Unternehmen, weshalb sie der richtige Ort sind, um Governance Praktiken zu etablieren, bevor wir weiter expandieren.

Die Fokussierung auf hochwertige Daten ermöglicht es Unternehmen, an Schwung zu gewinnen, messbare Fortschritte aufzuzeigen und einen Rahmen zu schaffen, der sich im Laufe der Zeit auf das gesamte Unternehmen erstrecken lässt.

Transparenz darüber, woher Ihre Daten stammen

Eine der wichtigsten Aufgaben der IT ist es, die Datenherkunft zu verstehen.

Unternehmensdaten befinden sich selten an einem einzigen Ort. Kundendaten beispielsweise können aus ERP-Systemen, Vertriebsanwendungen, Supportplattformen oder Produkttelemetrie stammen. Beim Datenaustausch zwischen Systemen können Inkonsistenzen durch doppelte Datensätze, Transformationen oder veraltete Kopien entstehen.

Deshalb ist die Identifizierung maßgeblicher Quellsysteme unerlässlich. Je weiter Informationen von ihrer ursprünglichen Quelle entfernt sind, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler auftreten.

Unternehmen können auch die Governance stärken, indem sie ihre Datenlandschaft vereinfachen. Die Konsolidierung von Systemen, wo immer möglich, und die Reduzierung unnötiger Schnittstellen schaffen eine zuverlässigere Grundlage für Analysen und KI.

Governance ist eine fortlaufende Disziplin

Viele Unternehmen betrachten Data Governance als ein Projekt mit einer Ziellinie. In der Praxis ist sie jedoch eine fortlaufende operative Disziplin.

Die Prioritäten von Unternehmen verändern sich. Anwendungen wandeln sich. Neue Datenquellen kommen hinzu. Künstliche Intelligenz schafft völlig neue Wege der Informationsnutzung. Governance muss sich entsprechend weiterentwickeln.

Die Unterstützung durch die Geschäftsleitung ist für die Aufrechterhaltung dieser Bemühungen unerlässlich. NetApps Führungsebene setzt sich für Data Governance ein, während die Geschäftsbereiche Data Stewards benennen, die eng mit der IT zusammenarbeiten, um Zuständigkeiten zu definieren, Erwartungen festzulegen und die Verantwortlichkeit sicherzustellen.

Wir führen außerdem einen Katalog wichtiger Geschäftsobjekte, ihrer wichtigsten Merkmale, der Geschäftsverantwortlichen und der Datenverantwortlichen. Die Aktualisierung dieser Informationen erfordert kontinuierliche Aufmerksamkeit, nicht nur einen einmaligen Dokumentationsaufwand.

Zur Unterstützung dieser Arbeit stellt die IT Richtlinien bereit, um ein dediziertes Datenunternehmen aufrechtzuerhalten, das Governance Aktivitäten im gesamten Unternehmen unterstützt. Ihre Verantwortung besteht nicht darin, Eigentümer der Daten zu sein, sondern den Geschäftsteams dabei zu helfen, die Konsistenz aufrechtzuerhalten, wenn das Unternehmen wächst.

Gemeinsam den Fortschritt messen

Eines der größten Missverständnisse in Bezug auf Datenqualität ist die Annahme, die IT solle definieren, was „gute“ Daten ausmacht. Letztendlich ist dies jedoch eine geschäftliche Entscheidung.

Jedes Unternehmen muss Genauigkeit und Praktikabilität in Einklang bringen, und unterschiedliche Geschäftsprozesse erfordern unterschiedliche Level an Präzision für verschiedene Geschäftsergebnisse. Die Führungskräfte legen diese Erwartungen fest, während die IT die erforderlichen Tools bereitstellt, um die Performance daran zu messen.

Künstliche Intelligenz beschleunigt diese Arbeit, indem sie Unternehmen dabei unterstützt, Analysen zu automatisieren, Qualitätsprobleme schneller aufzudecken und bessere Tools für die Datenqualität zu entwickeln. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Business-Teams, Ergebnisse zu validieren, Verbesserungen zu priorisieren und die Qualität ihrer Daten kontinuierlich zu verbessern.

Bessere KI beginnt mit einer besseren Partnerschaft

Unternehmen verbessern die Datenqualität nicht über Nacht. Erfolg entsteht dadurch, dass die wertvollsten Chancen identifiziert, klare Verantwortlichkeiten festgelegt, Fortschritte gemessen und mit jeder einzelnen Verbesserung Dynamik aufgebaut wird.

Künstliche Intelligenz hat die Erwartungen an Daten erhöht, doch die Lösung liegt nicht allein in besserer Technologie. Sie erfordert Verantwortung im Unternehmen, eine starke Governance und eine kontinuierliche Partnerschaft mit IT.

Unternehmen, die diese Disziplin heute aufbauen, werden morgen weitaus besser gerüstet sein, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.