Künstliche Intelligenz wird zum Strukturprinzip der Unternehmensarchitektur. Gartner, Forrester, BARC, Eckerson und KuppingerCole nennen diesen Umbau AI Restacking. Der Beitrag zeigt, was das für Unternehmensarchitekten bedeutet.

Deutschland baut seine digitale Infrastruktur immer weiter aus. Neue Einrichtungen wie das KI-Zentrum in München sollen riesige und ständig wachsende Datenmengen verarbeiten.

In der modernen Unternehmenswelt fließen gewaltige Summen in den Aufbau hochmoderner Dateninfrastrukturen. Doch hinter den glänzenden Fassaden aus Cloud-Speichern und Analyse-Tools stellt sich oft die ernüchternde Frage: Wie hoch ist die Dateneffizienz 2026 wirklich?

Seit Jahren sehen sich Unternehmen mit einem grundlegenden Datenproblem konfrontiert: Systeme (Online Transaction Processing, OLTP), die alltägliche Anwendungen ausführen, und Analysesysteme (Online Analytical Processing, OLAP), die Erkenntnisse liefern.

In einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt ist es entscheidend, Informationen schnell, verlässlich und konsistent bereitzustellen. Gleichzeitig werden viele Unternehmen mit immer komplexeren, fragmentierten und schwer handhabbaren Datenlandschaften konfrontiert.

In einer datengetriebenen Welt ist eine effiziente Datenarchitektur entscheidend. Data Lakes, Warehouses und Lakehouses – Unternehmen brauchen eine durchdachte Strategie, um Daten optimal zu speichern, zu verarbeiten und zugänglich zu machen.

Mit der Diskussion um ChatGPT wurde KI wieder auf die Agenda gesetzt. Mit ihren vielen weitreichenden Vorteilen, wie der Steigerung der Effizienz und der Zeitersparnis, entwickelt sich KI zu einem Game Changer. Und deshalb hat es auch das Potenzial, in diesem schwierigen Jahr des wirtschaftlichen Abschwungs ein großer Verbündeter für Unternehmen zu sein.

Die Ergebnisse unterstreichen die unterschiedlichen Auffassungen über die Wirksamkeit von Datenarchitekturen, Datenmanagement und Daten selbst, um eine sichere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.