Konsistente Datenbasis: Fundament für belastbare KI: Datenplattformen

Ohne konsistente Daten bleibt der Nutzen von KI begrenzt. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, heterogene Datenquellen zu vereinheitlichen und qualitativ abzusichern. Datenplattformen rücken dabei in den Mittelpunkt moderner IT-Strategien. Sie schaffen die Grundlage für valide Analysen, KI-Anwendungen und datengetriebene Entscheidungen. Ein Praxisblick zeigt, worauf es dabei ankommt.

Damit KI-Anwendungen belastbare Ergebnisse liefern, kommt der Qualität und Struktur der zugrunde liegenden Daten eine zentrale Rolle zu. Unvollständige oder inkonsistente Daten führen nicht nur zu fehlerhaften Analysen, sondern können auch die Aussagekraft ganzer Modelle infrage stellen. Gleichzeitig erleichtert eine klare Strukturierung die Verarbeitung und Nutzung in datengetriebenen Anwendungen erheblich.

„Fehlen einheitliche Datenmodelle, klare fachliche Semantik und verlässliche Governance-Strukturen, bleiben viele KI-Initiativen hinter ihren Erwartungen zurück. Denn nur mit konsistenten und qualitativ hochwertigen Daten besteht das Potenzial, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln, die den sich ständig ändernden Anforderungen und Bedürfnissen des modernen Marktes gerecht werden“, sagt Lars Klimbingat, Partner der retailsolutions GmbH und Leiter Competence Center Stammdatenmanagement & Prozesse.

Vor diesem Hintergrund gewinnen Datenplattformen zunehmend an Bedeutung, da sie als zentrale Instanz für die Zusammenführung und Harmonisierung von Informationen fungieren.

Heterogene Datenlandschaften als Herausforderung

In Unternehmen entstehen täglich große Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen. Dazu zählen neben klassischen Stammdaten auch Prozess-, Logistik- und Transaktionsdaten sowie Informationen aus Dokumenten und Kundeninteraktionen. Gerade in Branchen wie dem Handel ist die Datenbasis besonders vielfältig und dynamisch.

Häufig sind diese Daten historisch gewachsen und über verschiedene Systeme verteilt – von operativen Anwendungen über Data Warehouses bis hin zu Cloud-Plattformen. Das führt zu Datensilos, redundanten Informationen und inkonsistenten Datenbeständen.

„Ohne eine einheitliche Datenbasis und klare Governance-Strukturen wird es schwierig, Informationen unternehmensweit konsistent auszuwerten und für operative wie strategische Entscheidungen nutzbar zu machen“, berichtet Klimbingat und ergänzt: „Lösungen wie die integrierte, unternehmensweite Datenplattform ‚SAP Business Data Cloud‘ setzen genau an diesem Punkt an und führen operative sowie analytische Daten zusammen und setzen sie in einen geschäftsrelevanten Kontext. Ziel ist es, eine harmonisierte, vertrauenswürdige Datenbasis zu schaffen, die für fortgeschrittene Analytics- und KI-Anwendungen genutzt werden kann. Denn erst durch harmonisierte, konsistente und fachlich eingeordnete Daten können KI-gestützte Anwendungen relevante Ergebnisse liefern und unternehmensweit Mehrwert entfalten.“

Grundlage für KI-Anwendungen und datengetriebene Prozesse

Eine konsolidierte Datenbasis bildet die Voraussetzung für unterschiedlichste KI-Szenarien. Dazu zählen unter anderem Prognosemodelle, automatisierte Entscheidungsprozesse oder KI-gestützte Assistenzsysteme.

„Für Handelsunternehmen bedeutet dies etwa eine deutlich verkürzte Time-to-Value bei datengetriebenen Initiativen. Prognosemodelle können auf harmonisierten Absatz- und Bestandsdaten aufbauen, Pricing-Algorithmen greifen auf konsistente Produkt- und Kundendaten zu und Optimierungen in der Supply-Chain basieren auf einem integrierten durchgängigen Blick entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Gleichzeitig lässt sich so eine nachhaltige und unternehmensweite Daten-Governance dauerhaft sicherstellen“, berichtet Klimbingat.

Damit wird deutlich: Der Mehrwert von KI entsteht nicht isoliert durch Algorithmen, sondern durch das Zusammenspiel aus Datenqualität, Integration und Governance.

Knowledge Graphs erweitern die Datennutzung

Ein weiterer Entwicklungsschritt liegt in der semantischen Verknüpfung von Daten. SAP plant in diesem Zusammenhang die Integration von Knowledge-Graph-Funktionen in die Business Data Cloud.

„Dieser Graph soll Metadaten und semantische Beziehungen aus SAP- und externen Datenquellen erfassen, verknüpfen und strukturiert nutzbar machen. Ziel ist es, fachliche Zusammenhänge zwischen Datenobjekten transparent abzubilden und für Analysen sowie KI-Anwendungen bereitzustellen. Auf Produktebene können Attribute und Beziehungen visuell dargestellt werden – etwa Verbindungen zu komplementären oder ähnlichen Artikeln innerhalb einer Kategorie. So werden zum Beispiel rund um ein Produkt wie Grillfleisch nicht nur direkt zugeordnete Warengruppen wie Fleisch und Soßen angezeigt, sondern auch ergänzende Produkte wie Chips und Softgetränke – denn der Knowledge Graph ordnet Artikel in einen übergeordneten Nutzungskontext – etwa einen Grillabend – ein und macht diese Zusammenhänge datenbasiert sichtbar“, erläutert Klimbingat.

Durch diese semantische Anreicherung lassen sich komplexe Zusammenhänge besser verstehen und analysieren. Unternehmen gewinnen dadurch mehr Transparenz und können fundiertere Entscheidungen treffen.

Fazit: Ohne Datenbasis keine skalierbare KI

Datenplattformen entwickeln sich zur zentralen Infrastruktur für moderne KI-Anwendungen. Sie ermöglichen nicht nur die technische Integration unterschiedlicher Datenquellen, sondern schaffen auch die notwendige Grundlage für Qualität, Konsistenz und Governance.

Erst auf dieser Basis können KI-Systeme ihr Potenzial entfalten und belastbare Ergebnisse liefern. Für Unternehmen bedeutet das: Der Erfolg von KI-Projekten entscheidet sich maßgeblich an der Datenstrategie.

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