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„Zwischen dem Anbeginn der Zivilisation und dem Jahr 2003 wurden 5 Exabyte an Informationen erzeugt – heute entsteht diese Menge alle zwei Tage.“ Dieses Zitat von Eric Schmidt, Executive Chairman bei Google, stammt aus dem Jahr 2011. Inzwischen liegt der Wert bei rund 0,33 Zettabyte pro Tag (328,77 Millionen Terabyte). In der modernen Welt dreht sich alles um Daten; jeder Mausklick, jeder Swipe, jeder Tap und jeder View kann Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Die eigentliche Herausforderung ist jedoch, das Tempo und die Menge der entstehenden Daten zu beherrschen.
Das Datenmanagement hat sich mit der steigenden Geschwindigkeit der Datengenerierung weiterentwickelt. Wir starteten mit einfachen relationalen Datenbanken und ETL, dann kamen Big Data und unstrukturierte Daten – der Weg war frei für automatisierte Datenpipelines und Data Lakes. Doch die Datenflut reißt nicht ab. Moderne Daten sind komplex, stark unstrukturiert, stammen aus unterschiedlichsten Quellen und sprengen damit die Möglichkeiten klassischer Technologien. Zum Glück hilft uns heute KI, diese Herausforderungen im Datenmanagement zu meistern.
KI ist schon länger ein Buzzword. Spätestens seit der Einführung von generativer KI hält die Technologie rasant Einzug in alle Lebensbereiche. Da liegt es nahe, sie auch fürs Datenmanagement zu nutzen.
Aber wie genau verändert KI das Datenmanagement? In diesem Artikel schauen wir uns an, wie Künstliche Intelligenz die Bereiche Extraktion, Mapping, Datenqualität und Analyse beeinflusst.
Die Verbindung von KI und Datenmanagement
2023 hat mit der generativen KI die Einführung von KI stark beschleunigt. Laut der aktuellen McKinsey-Umfrage setzen ein Drittel der Befragten generative KI bereits in mindestens einem Geschäftsbereich ein. 40% der Unternehmen gaben an, KI eingeführt zu haben und planen, weiter in KI zu investieren.
Für die Einführung von KI im Datenmanagement ist wichtig zu verstehen, dass sich auch die Datenbedürfnisse verändert haben. Datenaustausch wird schnell zum Standard. Unternehmen wollen Daten dezentralisieren und als Produkt für interne und externe Kundinnen und Kunden bereitstellen. Mit der steigenden Nachfrage nach Data Fabric sucht der Markt zudem Lösungen für automatisierte und erweiterte Datenintegration.
KI ist hervorragend gerüstet, um mit diesen neuen Anforderungen Schritt zu halten. Von der Datenaufnahme bis zur Analyse kann KI die Komplexität des Datenmanagements abstrahieren – und den gesamten Prozess beschleunigen.
Amazon ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI im Datenmanagement den Umsatz befeuern kann. Der Handelsriese betrachtet Datenpunkte wie frühere Einkäufe, Ausgaben auf der Website, Wunschlisten und den Standort und nutzt KI sowie prädiktive Analytik, um vorauszusagen, was Kundinnen und Kunden brauchen – noch bevor sie es selbst wissen.
Was passiert hinter den Kulissen? Wie funktioniert KI? KI-Technologien wie Machine-Learning-Algorithmen beschleunigen Routineaufgaben wie Datenbereinigung, Klassifizierung, Clustering und Anomalieerkennung. Darüber hinaus vereinfachen Natural Language Processing und Deep Learning Text-, Stimmungs- und Bilderkennung – und vieles mehr.
Schauen wir uns die einzelnen Schritte des Datenmanagements im Detail an.
KI und Datenextraktion
Der erste Schritt in jedem Datenmanagementzyklus ist die Datenextraktion. Angesichts unstrukturierter Quellen wie Text, PDFs oder Bildern stoßen herkömmliche Tools schnell an Grenzen. Früher waren die Werkzeuge vorlagenbasiert: Man konnte Daten automatisch aus Dokumenten ziehen, die demselben Template folgten. KI macht diese Einheitlichkeit überflüssig. KI-gestützte Extraktionstools nutzen Natural Language Processing, um die Felder zu erkennen, die ein Unternehmen benötigt. Möchte ein Unternehmen etwa Kundendaten aus Rechnungen oder Bestellungen extrahieren, definiert es die Felder – das Tool zieht sie formatunabhängig heraus.
KI und Datenmapping
Nach der Extraktion werden Daten vom Quell- ins Zielformat gemappt. Früher war das ein manueller Prozess, bei dem IT-Teams Code schrieben. Später kamen No-Code-Tools auf, mit denen Data-Profis Datenmapping per Drag-and-drop visualisieren und durchführen konnten. Heute hat KI das Mapping grundlegend verändert.
Künstliche Intelligenz ermöglicht die automatische Erkennung von Datenquellen, Attributen und Beziehungen. Machine-Learning-Algorithmen analysieren bestehende Daten, erkennen Muster und Verknüpfungen und reduzieren so Zeitaufwand und Komplexität. Außerdem vereinfacht KI das Schema-Mapping: Mithilfe von Mustererkennung und semantischer Analyse identifizieren Algorithmen Gemeinsamkeiten zwischen unterschiedlichen Schemata.
KI und Datenqualität
Unternehmen generieren zwar enorme Datenmengen, kämpfen aber weiterhin mit Datenqualitätsproblemen. Laut IBM belaufen sich die jährlichen Kosten schlechter Datenqualität in den USA allein auf 3,1 Billionen US-Dollar – ein Zeichen dafür, dass die Entwicklung von Datenmanagement-Software hier bisher wenig Abhilfe schafft. KI kann das ändern.
KI-Algorithmen durchforsten Datensätze nach Fehlern, Inkonsistenzen und Anomalien und korrigieren sie unmittelbar. Besonders stark ist KI beim Umgang mit fehlenden Werten: Sie erkennt Lücken und kann sie mit geschätzten Werten auffüllen, ohne die Aussagekraft zu verwässern.
KI und Datenanalyse
Am meisten kann KI vermutlich in der Datenanalyse beitragen – dem letzten Schritt im Datenmanagement. Mit GPT haben leichtgewichtige NLP-Integrationen in der Datenanalytik Auftrieb bekommen. NLP-Techniken werten Textdaten aus Quellen wie Social Media, Kundenfeedback und Dokumenten aus. Zudem kann KI mithilfe von Clustering-Algorithmen ähnliche Daten automatisch gruppieren.
Entscheidungsbäume und Regressionsanalysen gehören zu den Grundlagen der Datenanalyse. KI-gestützte Machine-Learning-Modelle erstellen mühelos komplexe Entscheidungsbäume – auch in multidimensionalen Datensätzen.
Fazit
Die Rolle der KI im Datenmanagement ist unbestritten. Sie ist nicht nur ein schickes Analyse-Add-on, sondern heute schlicht unverzichtbar. Unternehmen brauchen Echtzeit-Einblicke – und KI liefert sie. Ihr Einfluss wird in den kommenden Jahren weiter wachsen.
Ein nächster Schritt ist Edge-KI: Analyse und Rechenleistung wandern direkt an die Datenquelle. Diese Technologie eliminiert viele manuelle Aufgaben und vereinfacht das Datenmanagement spürbar.
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