Datenmanagement mit KI-Tools

Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie Unternehmen mit Daten umgehen – und das in rasantem Tempo. Wer seine Daten systematisch aufbereitet und KI-Tools einsetzt, schafft die Grundlage für fundierte Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum.

Die Verwaltung von Daten im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (KI) kann Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Das zeigen neue Forschungsergebnisse von Iron Mountain und Financial Times: Der Spezialist für Archivierung und Digitalisierung und das Marktforschungsunternehmen haben untersucht, wie 500 große Unternehmen weltweit ihre Informationen und Datensätze auf Künstliche Intelligenz vorbereiten bzw. bereits dafür nutzen.

Das Ergebnis: Wer eine klare Strategie und angemessenes

Informationsmanagement hat, profitiert bereits heute. Weltweit erreichen Unternehmen ein kumuliertes Umsatzwachstum in Höhe von 72 Billionen US-Dollar – im Schnitt rund 1,9 Milliarden US-Dollar pro Organisation. Für deutsche Unternehmen entspricht das einem Mehrwert von etwa 1,7 Milliarden US-Dollar.

Für mehr als ein Drittel der Befragten (34 Prozent) spielen KI-bereite Daten dabei eine zentrale Rolle. Sie sehen in diesem Bereich des Informationsmanagements den größten Hebel zur Erreichung ihrer strategischen Ziele im kommenden Jahr. Voraussetzung dafür sind jedoch einige wichtige Grundlagen.

Die Daten auf KI vorbereiten

Die erste potenzielle Hürde bei der Adaption von KI-Tools begegnet Unternehmen schon vor der eigentlichen Datenanalyse. Die Datenqualität ist essentiell für alle folgenden Schritte. Unternehmen stehen häufig vor der Herausforderung, dass ihre vorhandenen Daten fragmentiert, unstrukturiert oder von geringer Qualität sind. Die Datenbereinigung und Vorverarbeitung sind daher wichtige Schritte, mit denen Unternehmen sicherstellen, dass die verwendeten Daten konsistent und relevant sind.

Zudem spielt das Unternehmen eine zentrale Rolle. Die Bereitschaft der Mitarbeiter:innen, sich auf neue Technologien einzulassen ist wichtig. Ebenso sind Schulungen im Umgang mit KI-Tools Voraussetzungen, um das volle Potenzial auszuschöpfen. Hier müssen sowohl technische als auch organisatorische Maßnahmen ergriffen werden, um Mitarbeiter:innen auf die Veränderungen vorzubereiten.

Die Implementierung: Einführung einer KI-Plattform zum Datenmanagement

Die Implementierung einer KI-Plattform für das Datenmanagement ist der nächste logische Schritt. Unternehmen sollten bei der Auswahl einer Plattform auf Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit achten: Eine entsprechende Plattform sollte sich in bestehende Systeme integrieren und im Bestfall über eine Low-Code-Architektur verfügen. Zu den typischen Aufgaben gehören dann die Automatisierung manueller Prozesse, das Sicherstellen der Compliance und die effiziente Nutzbarkeit von Informationen. Die Umfrage von Iron Mountain und FT Longitude findet in diesem Zusammenhang heraus, dass 96 Prozent der Befragten auf KI-gestützte Dashboards setzen.

Die Einbindung von KI-Algorithmen in die Datenmanagement-Tools verbessert nicht nur die Effizienz der Datenverarbeitung, sondern ermöglicht Unternehmen auch, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Zudem können durch Automatisierung und lernfähige Systeme manuelle Aufgaben reduziert und die Geschwindigkeit der Datenanalyse erhöht werden.

Der nächste Schritt: KI-gestützte Datenanalyse

Nachdem die Daten erfolgreich vorbereitet und aufbereitet wurden, können Unternehmen KI-gestützte Insights aus ihren Daten generieren. Hierbei spielen prädiktive Modelle und maschinelles Lernen eine wesentliche Rolle. Unternehmen können Muster und Trends in ihren Daten identifizieren, die ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und strategische Maßnahmen zu ergreifen.

Durch den Einsatz von KI können Unternehmen tiefere Einblicke in Kundenverhalten, Markttrends und betriebliche Abläufe gewinnen. Diese Informationen sind nicht nur wertvoll für das Tagesgeschäft, sondern tragen maßgeblich zur langfristigen Planung und Innovation bei.

Anwendungsbereiche für KI-gestütztes Datenmanagement

KI-gestütztes Datenmanagement eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, Informationen effizient zu erfassen, zu analysieren und zu nutzen. Ob bei der automatisierten Klassifizierung großer Datenmengen, der Verbesserung der Datenqualität oder der Vorhersage geschäftsrelevanter Entwicklungen – Künstliche Intelligenz nützt verschiedenen Bereichen und Branchen.

Ein Beispiel dafür ist das Gesundheitswesen. Hier zeigt sich, wie digitale Technologien den Weg für KI-Anwendungen ebnen. Patholog:innen sind beispielsweise auf die Lagerung und Auswertung einer Vielzahl von Proben und Objektträgern angewiesen. Diese hochauflösend zu digitalisieren, führt in Laboren bereits heute zu großen Effizienzsteigerungen – Mitarbeitende im Gesundheitswesen sparen Wege und Zeit bei der Suche nach den Proben, denn sie finden sie direkt auf einem sicheren Speicher.

Auf dieser Basis bildet die digitale Pathologie die Grundlage für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der medizinischen Diagnostik. Die hochauflösenden Bilddaten liefern kontinuierlich neues Material zur Weiterentwicklung von KI-Modellen, die nicht nur in der Diagnostik, sondern auch in Forschung, Lehre und Entwicklung zum Einsatz kommen.

Parallel dazu entstehen Anwendungen, die selbst komplexe Verwaltungsaufgaben in Kliniken und Praxen effizienter gestalten können. Ein Beispiel ist die KI-gestützte Rechnungsverarbeitung: Sie extrahiert automatisch relevante Informationen aus Dokumenten, minimiert Fehlerquellen durch manuelle Eingaben und sorgt für eine transparente, revisionssichere Abwicklung.

KI ist ein Gamechanger für Datenmanagement

Die Integration von KI-Tools in das Datenmanagement eröffnet Unternehmen große Chancen, ihre Daten effizienter zu nutzen und daraus strategischen Mehrwert zu gewinnen. Doch der Weg zur echten KI-Readiness ist anspruchsvoll. Besonders die Themen Datenqualität und Akzeptanz stellen zentrale Herausforderungen dar. Gefragt ist ein ganzheitlicher Ansatz, der nicht nur technologische Grundlagen schafft, sondern auch die Menschen im Unternehmen mitnimmt. Dabei können Unternehmen auch von der Erfahrung eines externen Experten profitieren. Strategische Partner, wie Iron Mountain, begleiten Unternehmen durch ihre digitale Transformation und unterstützen sie dabei, Daten nicht nur zu digitalisieren, sondern auch in der KI-gestützten Analyse.