Schnelle Datenmodernisierung für erfolgreiche KI Transformation

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Datenmodernisierung ist essenziell, um KI-Anwendungen effektiv einzusetzen, da ohne qualitativ hochwertige, skalierbare Dateninfrastrukturen keine Wettbewerbsfähigkeit im KI-Zeitalter möglich ist. Führende Unternehmen in der DACH-Region erneuern derzeit ihre Dateninfrastrukturen, um Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Flexibilität für KI zu gewährleisten.

Warum Datenmodernisierung unvermeidbar ist

Traditionelle, fragmentierte Systeme mit separaten Data Warehouses, Data Lakes und KI-Tools erfordern mühsame Integrationen, was Latenzen verursacht und Compliance erschwert. Moderne cloud-basierte Architekturen wie Google Clouds BigQuery bieten eine einheitliche Umgebung, in der Datenmanagement, Governance und KI-Erkenntnisgewinnung nahtlos zusammenwirken – auch für multimodale KI über alle Datentypen hinweg. KI-gestützte Migrationsdienste beschleunigen den Übergang von Legacy-Systemen, indem sie Code automatisch analysieren und übersetzen, was Prozesse schneller, präziser und kostengünstiger macht.

Cloud als Katalysator und transformative Ergebnisse

Die Cloud ermöglicht hybride Datenplattformen, die operative und analytische Workloads vereinen, was für GenAI und maschinelles Lernen entscheidend ist. Prognosen deuten an, dass Anbieter bis 2027 hybride Funktionen priorisieren, um Echtzeitanalysen für Personalisierung und Prognosen zu unterstützen. Transformative Effekte sind in 6–12 Monaten erreichbar: Ein bewährtes Framework sorgt für Planbarkeit, reduziert Risiken und modernisiert Workloads simultan. Unternehmen mit Google Cloud GenAI-Lösungen erzielen durchschnittlich 727 % ROI über drei Jahre.

Use Cases und Herausforderungen in der Praxis

Fragmentierte Daten behindern KI-Skalierung, wie im Beauty-Sektor (z. B. Noli), wo ein Knowledge Graph Struktur schafft. In Lieferketten nutzt KION NVIDIA Omniverse für Digital Twins und Physical AI, um Szenarien zu simulieren und KPIs zu optimieren. Der Übergang von KI-Piloten zur Produktion scheitert oft an Governance und Datenqualität, doch Full-Stack-Ansätze wie von Google Cloud ermöglichen sichere Skalierung. Ergänzend treiben Plattformen wie ServiceNow KI in Geschäftsprozessen voran, mit Fokus auf Automatisierung und Governance.

Zusammenfassend priorisieren Unternehmen nicht mehr, ob sie modernisieren müssen, sondern wie schnell – um wettbewerbsfähig zu bleiben.