Datenmanagement als Schlüssel für erfolgreiche KI-Projekte

Künstliche Intelligenz kann nur so gut sein wie die Daten, auf denen sie basiert. Selbst die leistungsstärksten Modelle liefern unbrauchbare Ergebnisse, wenn Informationen unvollständig, unstrukturiert oder von schlechter Qualität sind.

Dell Technologies betont, dass Unternehmen für die Nutzung von KI ein durchdachtes Datenmanagement benötigen, das Technik und Prozesse gleichermaßen berücksichtigt.

Ziele definieren und Relevanz der Daten prüfen

Bevor Unternehmen Daten für KI-Projekte nutzen, sollten klare Geschäftsziele festgelegt werden. Nur wer weiß, welche Ergebnisse erreicht werden sollen, kann passende Daten identifizieren und den Nutzen messbar machen. Gleichzeitig muss die Relevanz der Informationen bewertet werden. Große Datenmengen allein garantieren keinen Erfolg. Effizientes Datenmanagement erfordert die Katalogisierung von Datensätzen und die Erstellung von Metadaten, um schnell die für eine Analyse benötigten Informationen zu finden.

Zugriff und Nutzung vereinfachen

Oft werden Daten für Analysen an zentrale Speicher verschoben, was zeitaufwendig ist und Echtzeit-Auswertungen erschwert. Moderne Architekturen wie Data Lakehouses ermöglichen einen einheitlichen Zugriff auf die Originalspeicherorte. Daten lassen sich so ortsunabhängig nutzen, automatisch erkennen und in Echtzeit auswerten. Diese Vorgehensweise reduziert Aufwand und verbessert die Qualität von KI-Modellen.

Erfolgreiche KI-Projekte basieren auf wiederholten Tests, Modellierungen und Anpassungen. Ein iterativer Ansatz hilft, Datenvariablen zu identifizieren, die die Leistung der Modelle steigern. Vortrainierte Modelle und synthetisch erzeugte Daten können dabei helfen, Datenschutzanforderungen zu erfüllen und den Entwicklungsprozess zu beschleunigen.

Skalierbare Datenprodukte und Analysen

Um aus einzelnen KI-Projekten eine kontinuierliche Wertschöpfung zu erzielen, sollten Datenprodukte bereitgestellt und skaliert werden. Sie standardisieren Datenerfassung und -bereitstellung, ermöglichen eine effizientere Nutzung für Analysen und lassen sich bei Bedarf flexibel anpassen.

Mit wachsender Zahl von KI- und Datenprojekten steigt auch der Aufwand für Verwaltung und Compliance. Automatisierte Datenmanagement- und Governance-Lösungen stellen sicher, dass Workflows Standards und Sicherheitsvorgaben einhalten und Abweichungen automatisch erkannt werden. Dadurch bleibt die Datennutzung auch im großen Maßstab sicher und regelkonform.

Kontinuierliches Lernen und Optimieren

Eine regelmäßige Überprüfung der Daten- und KI-Initiativen ist notwendig, um die Ergebnisse zu bewerten und Prozesse anzupassen. Unternehmen sollten eine Kultur fördern, in der Feedback genutzt wird, um Ziele und Methoden kontinuierlich zu verbessern.

Christian Winterfeldt von Dell Technologies betont, dass Datenmanagement kein einmaliges Projekt ist, sondern ein fortlaufender Prozess. Jedes Unternehmen muss seine Datenlandschaft individuell betrachten und die Technik flexibel anpassen. Mit Plattformen wie der Dell AI Factory in Zusammenarbeit mit NVIDIA lassen sich verschiedene Bausteine kombinieren, um KI-Projekte effizient umzusetzen und den geschäftlichen Anforderungen optimal gerecht zu werden.