Mit AI-ready Data zum zukunftsfähigen Data Warehouse
Wie Start-ups und Mittelstand ihre Daten durch ein modernes Data Warehouse für AI-Anwendungen nutzbar machen
Daten allein sind wertvoll – aber erst durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (AI) werden sie zu einem wahren Wettbewerbsvorteil. AI-Anwendungen benötigen jedoch Daten von hoher Qualität, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Der Schlüssel: ein AI-ready Data Warehouse.
In der heutigen digitalen Landschaft, in der Daten das Herzstück nahezu jeder Geschäftsentscheidung bilden, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Daten effizient nutzbar zu machen. Für Start-ups und mittelständische Unternehmen ist es entscheidend, nicht nur eine Datenplattform zu wählen, die aktuelle Anforderungen erfüllt, sondern auch Entwicklungen zu berücksichtigen, die ihre Zukunftsfähigkeit sichern: die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (AI).
Durch den Einsatz eines modernen Data Warehouse (DWH) schaffen Unternehmen die Grundlage für AI-ready Daten. Mithilfe der richtigen Infrastruktur werden die Daten so strukturiert und angelegt, dass sie optimal für Machine Learning und andere AI-Anwendungen genutzt werden können – der Schlüssel zur Zukunftsfähigkeit in einer datengetriebenen Welt.
Warum ein Data Warehouse die Basis für AI-Anwendungen ist
Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank, die es Unternehmen ermöglicht, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Diese einheitliche Datenbasis bildet die Grundlage für fundierte Geschäftsentscheidungen und ist ein entscheidender Faktor, wenn Unternehmen ihre Daten für AI-Anwendungen nutzen wollen.
Bevor komplexe Algorithmen ins Spiel kommen, ist es allerdings essentiell, die Rohdaten zu reinigen, zu strukturieren und in einem einzigen, zuverlässigen Speicher zusammenzuführen. Dadurch entstehen konsistente und qualitativ hochwertige Datensätze, die für fortschrittliche Analysen bereitstehen. Dieses Data Warehouse fungiert als das Herzstück aller Datenanalysen und als ideale Plattform, um KI-Modelle zu trainieren und zu implementieren.
Voraussetzungen für ein AI-fähiges Data Warehouse
Die Vorbereitung und Strukturierung von Daten in einem zentralen Data Warehouse ist der erste und wichtigste Schritt auf dem Weg zu erfolgreichen AI-Projekten. Nur wenn die Datenbasis solide ist, können AI-Modelle ihr volles Potenzial entfalten.
Die Aufbereitung der Daten bringt komplexe Anforderungen mit sich:
- Datenqualität: Viele Unternehmen verfügen zwar über große Datenmengen, doch diese sind oft inkonsistent, unvollständig oder redundant. Diese Qualitätsprobleme können dazu führen, dass AI-Modelle ungenaue oder verzerrte Ergebnisse liefern.
- Datenintegration: Daten stammen in der Regel aus verschiedenen Quellen und liegen in diversen Formaten vor, was die Zusammenführung in ein einheitliches Datenmodell erschwert. Unterschiedliche Datenstrukturen und inkompatible Systeme stellen hierbei häufige Hindernisse dar.
- Datenzugriffsrechte und Compliance: Der Umgang mit sensiblen oder personenbezogenen Daten erfordert die strenge Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Dies kann den Zugriff und die Verarbeitung der Daten einschränken und erfordert eine sorgfältige Verwaltung.
- Datenverfügbarkeit und Aktualität: AI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Daher ist es unerlässlich, dass die Daten kontinuierlich gepflegt und aktualisiert werden, um präzise Vorhersagen zu ermöglichen.
- Skalierbarkeit der Dateninfrastruktur: Die Verarbeitung großer Datenmengen für AI-Anwendungen erfordert erhebliche Rechenressourcen. Die Infrastruktur muss skalierbar sein, um die wachsenden Anforderungen an Datenvolumen und -komplexität zu bewältigen.
Datenaufbereitung im Data Warehouse der Google Cloud
Um die Voraussetzungen an AI-ready Data zu erfüllen, benötigen Unternehmen eine durchdachte Datenstrategie, die sowohl technische als auch organisatorische Aspekte berücksichtigt. Moderne Cloud-Umgebungen wie die von Google bieten Technologien, die diese Anforderungen optimal unterstützen:
- Eine hoch performante, automatisch skalierende und für das DWH optimierte analytische Datenbank (BigQuery), die Machine Learning, Data Lineage und viele weitere nützliche Erweiterungen bietet
- Einfache und detaillierte Zugriffsrechte sowie Verschlüsselungs- und Replikationsmöglichkeiten
- Diverse aufeinander abgestimmte Tools wie Dataflow und Cloud Composer (Googles Varianten für Apache Beam und Airflow) ermöglichen automatische Datenintegrationen, was die Entwicklung von Use Cases erleichtert
- Die Visualisierung und Nutzung der Daten ist durch Tools wie Looker, Looker Studio und Colab Notebooks besonders einfach und leicht teilbar
- Die direkte Anwendung dieser Daten ist in der Google Cloud für Self Service BI, Machine Learning und AI Use Cases optimiert und kann mit oder ohne Coding (via SQL oder Wizards) erfolgen
Von Retail bis Reisebranche: Use Cases für AI-ready Data
HomeToGo vereinfacht die Reisebuchung mit AI
Als führender Marktplatz für Ferienwohnungen verfolgt unser Kunde HomeToGo das Ziel, Reisenden die perfekte Unterkunft zu bieten. Um präzise, personalisierte Suchergebnisse bereitstellen zu können, sammelt und verarbeitet das Unternehmen riesige Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, darunter Bewertungen, Bilder und Buchungsinformationen. Ein Data Warehouse ermöglicht es, diese Daten effizient zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Durch die Nutzung von Google Cloud-Technologien für maschinelles Lernen und generative AI optimiert HomeToGo seine Such- und Bewertungsfunktionen. Mit Features wie den Smart AI Reviews finden Reisende bspw. schnell die wichtigsten Informationen aus einer Vielzahl an Bewertungen. Das beschleunigt den Entscheidungsprozess und vereinfacht die Buchung. Mehr erfahren.
1KOMMA5°: AI-ready Data unterstützen Skalierung und Innovation
Das Klima-Start-up 1KOMMA5° setzt auf Google Cloud-Technologien, um die Nutzung erneuerbarer Energien in Privathaushalten zu unterstützen. Mithilfe seiner Datenplattform "Heartbeat" analysiert und optimiert es Energieverbrauchsdaten, nutzt Googles AI-Technologien für die Skalierung seiner Energieverwaltung und setzt Machine Learning ein, um tiefere Insights zu gewinnen. Der Einsatz von Google Cloud ermöglicht es dem Unternehmen so, datengesteuerte Innovationen zu entwickeln und nachhaltig zu wachsen. Mehr erfahren.
bonprix: Schnellere Produktentwicklung dank Data-Warehouse-Migration
Der Retailer bonprix migrierte seine On-Premises-Infrastruktur in ein Google Cloud Data Warehouse, um die Entwicklung von Machine Learning und AI-basierten Lösungen zu beschleunigen. Diese Umstellung ermöglicht es dem Unternehmen, schneller neue datenbasierte Produkte zu entwickeln und gleichzeitig 40 % bis 50 % der Kosten im Vergleich zur früheren On-Premises-Lösung zu sparen. Auf Basis seiner AI-ready Data Platform hat der Retailer nicht nur eine Lösung entwickelt, die Kund:innen personalisierte Produktvorschläge macht, sondern auch Systeme für die Betrugserkennung und effizienteres Programmatic Advertising. Mehr erfahren.
Die Zukunft mit einem AI-ready Data Warehouse gestalten
Für Unternehmen, die den Aufbau oder die Migration eines Data Warehouses in Betracht ziehen, ist es essenziell, eine Lösung zu wählen, die nicht nur die aktuellen Geschäftsanforderungen erfüllt, sondern auch zukunftsfähig ist. Die Investition in eine zukunftsorientierte Datenstrategie und ein skalierbares AI-ready Data Warehouse ist der Grundstein, um wertvolle Insights zu erlangen, innovative Lösungen zu entwickeln und wettbewerbsfähig zu bleiben.
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