Technologie- und Datenstrategie

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Ein zuverlässiges KI-Ergebnis beginnt mit der richtigen Plattform und Daten. In dieser Einheit wird erläutert, wie Sie Technologie an Strategie ausrichten, Ihren Datenbestand vorbereiten und zwischen Eigenentwicklung und Kauf entscheiden, damit Sie vom Proof-of-Concept zur Produktion wechseln können.

Screenshot einer Person, die einen Monitor betrachtet.

Ausrichtung der Tech-Strategie auf Geschäftsziele

Ihre Technologieentscheidungen sollten Ihre strategischen Prioritäten direkt aktivieren. Dies bedeutet, Zielarchitekturen zu definieren, die Skalierbarkeit, Sicherheit und Leistung unterstützen; Auswählen von Bereitstellungsmodellen, die Ihrem Risiko- und Kostenprofil entsprechen; und die Standardisierung von Landungszonen und Governancemustern, damit Teams schnell onboarden und durchlaufen können.

  • Definieren Sie Zielarchitekturen, die Skalierbarkeit, Sicherheit und Leistung unterstützen.
  • Wählen Sie ein Bereitstellungsmodell (Cloud, lokal, Colocation oder Hybrid) aus, das Ihrem Risiko- und Kostenprofil entspricht.
  • Standardisieren Sie die Landungszonen und Governancemuster, um das Onboarding zu beschleunigen.

Vorbereiten Ihres Datenbestands

Zuverlässige KI beginnt mit zuverlässigen Daten. Behandeln Sie Ihre Daten als strategische Ressource: Zerlegen Sie Silos, um einheitliche Ansichten zu erstellen, die Qualität durch Reinigung und Anreicherung zu verbessern und Daten mit Pipelines, Katalogen, Linien und Zugriffskontrollen zu operationalisieren, damit Teams Daten in Anwendungsfällen vertrauen und wiederverwenden können.

  • Aufschlüsseln von Silos: Einheitliche Ansichten über Domänen hinweg erstellen.
  • Verbessern Sie die Datenqualität: sauber, deduplizieren und bereichern.
  • Erstellen Sie semantische Modelle und Wörterbücher: Machen Sie Daten in teamsübergreifend verständlich.
  • Operationalisieren von Daten: Pipelines, Kataloge, Linien und Zugriffssteuerungen.

Tipp

Beginnen Sie mit den wichtigsten drei Datendomänen, die mehrere Anwendungsfälle entsperren, z. B. Kunden, Produkt und Lieferkette.

Selber bauen oder kaufen

Die Entscheidung, ob Sie eine vorgefertigte KI-Funktion kaufen oder eine benutzerdefinierte Lösung erstellen möchten, hängt von Ihren Zielen, Zeitachsen und Risikoprofilen ab. In der folgenden Tabelle finden Sie einige Überlegungen zum Kauf und zum Erstellen:

Kaufen Build
Benötigen Sie schnellen Zugang zu Wert; Standardfähigkeiten wie Suche, Klassifizierung oder Retrieval-Augmented Generation (RAG) Eindeutige IP- oder hochspezialisierte Domäne
Begrenztes internes ML-Know-how Langfristige Differenzierung erfordert benutzerdefinierte Modelle
Die Kosten der Anpassung überwiegen die Vorteile Daten sind urheberrechtlich geschützt und vertraulich; Complianceanforderungen sind komplex

Planung von Compliance und Sicherheit

Integrieren Sie Compliance und Sicherheit von Anfang an in KI. Die Anpassung an relevanten Vorschriften, den Schutz von Daten und die Verwendung starker Cloud- und lokaler Steuerelemente reduziert Risiken und ermöglicht eine zuverlässige, skalierbare Einführung.

  • Planen Sie Compliance und Sicherheit, und wählen Sie Bereitstellungsmodelle aus, die Ihren Anforderungen entsprechen.
  • Sicherstellen des Datenschutzes, des Wohnsitzes und der Verschlüsselung.
  • Verwenden Sie Cloudsicherheitsdienste für Identität, Zugriff und Überwachung; Halten Sie bei Bedarf lokale Datenhoheit.

Kontinuierliche Datenbereitschaft

Vertrauenswürdige KI hängt von der laufenden Datenhygiene ab. Behandeln Sie die Datenvorbereitung als fortlaufenden Zyklus – Bezeichnung, Überwachung und Aktualisierung – sodass Modelle zuverlässig bleiben, wenn sich die Bedingungen ändern.

  • Datensätze kennzeichnen und annotieren; Erstellen Sie Feedbackschleifen von der Produktion bis zum Training.
  • Überwachen Sie Daten-Drift und trainieren Sie Modelle mit aktualisierten Daten neu, um die Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten.

Eine starke Technologie- und Datenstrategie liefert vertrauenswürdige KI-Ergebnisse, unterstützt langfristige Innovation und befähigt Sie, verantwortungsbewusst zu skalieren. Da Daten und Plattform bereit sind, besteht der nächste Schritt darin, Erfahrungen zu sammeln – Pilotprojekte ausführen, schnell lernen und mit Disziplin skalieren.