Von Datenprodukten zu vertrauenswürdigen Einblicken — digna ergänzt Teradata beim Aufbau zuverlässiger KI-Grundlagen 

Das KI-Zuverlässigkeitsparadoxon, über das niemand spricht 

Hier ist eine Wahrheit, die Datenführern den Schlaf raubt: Organisationen investieren Millionen in KI-Infrastruktur, stellen die klügsten Datenwissenschaftler ein und investieren in hochmoderne maschinelle Lernplattformen. Doch laut Teradatas Forschung werden bis zu 80 % der KI-Initiativen niemals die Produktion erreichen. Und der Knackpunkt ist: Es liegt nicht daran, dass die Modelle schlecht entworfen sind. 

Der Schuldige? Die Daten lügen. 

Wir haben dies dutzende Male beobachtet. Ein Einzelhandelsriese entwickelt ein ausgeklügeltes Nachfrageprognosemodell, nur um drei Monate nach Produktionsaufnahme festzustellen, dass ein wichtiger Lieferantendatensatz jeden Dienstag sechs Stunden zu spät ankam. Ein Finanzdienstleistungsunternehmen setzt ein Betrugserkennungssystem ein, das plötzlich legitime Transaktionen markiert, weil niemand eine subtile Schemaänderung in der Zahlungsabwicklungspipeline bemerkt hat. Das Risikomodell einer Versicherungsgesellschaft begann bizarre Vorhersagen zu treffen, weil vor zwei Wochen ein Datenqualitätsproblem in die Schadensdatenbank schlich und niemand es bemerkte, bis sich Kunden beschwerten. 

Dies ist das grundlegende Problem mit Unternehmens-KI heute. Wir sind bemerkenswert gut darin geworden, komplexe Modelle zu bauen. Wir haben die Algorithmen, die Architekturen und die Bereitstellungsmuster gemeistert. Aber wir haben es grundlegend versäumt, sicherzustellen, dass die Daten, die diese Modelle speisen, vertrauenswürdig, zeitgerecht und konsistent sind. 

Das Datenproduktmandat: Die moderne Einheit des Datenwerts 

Die Branche hat sich um ein mächtiges Konzept zusammengeschlossen: Datenprodukte. Dies sind nicht nur Tabellen oder Berichte. Es sind sorgfältig kuratierte, gut dokumentierte und geschäftsbereite Datenressourcen, die von nachgelagerten Anwendungen, Analyseteams und – entscheidend – KI-Modellen genutzt werden sollen. Betrachten Sie sie als die moderne Einheit der Datenlieferung, komplett mit SLAs, Eigentum und klaren Schnittstellen. 

Aber hier trifft Theorie auf die harte Realität. Ohne ein vertrauenswürdiges Fundament – ohne absolute Sicherheit, dass Ihre Datenprodukte genau, vollständig und zeitnah sind – werden sie zu etwas viel Gefährlicherem als nutzlos. Sie werden zu selbstsicher falschen Eingaben, die KI-Systeme im großen Maßstab vergiften. 

Überlegen Sie, was passiert, wenn ein KI-Modell ein fehlerhaftes Datenprodukt verwendet. Es wird nicht einfach zufällig versagen; es scheitert systematisch. Es lernt falsche Muster. Es macht selbstbewusste Vorhersagen basierend auf beschädigten Signalen. Und da das Modell mit Maschinengeschwindigkeit über Millionen von Transaktionen arbeitet, haben sich die Schäden bereits exponentiell vervielfacht, bis Menschen bemerken, dass etwas nicht stimmt. 

Deshalb erfordert der Datenproduktansatz mehr als gute Absichten und Dokumentation. Es erfordert ein infrastrukturelles Engagement für Datenzuverlässigkeit, das mit dem Volumen, der Geschwindigkeit und der Komplexität moderner Unternehmensdaten Schritt halten kann. 

Die Skalierungsherausforderung: Wo manuelle Ansätze versagen 

Mal ehrlich, was bedeutet "Unternehmensmaßstab" wirklich für Organisationen, die auf Plattformen wie Teradata VantageCloud laufen? Wir sprechen von Petabytes an Daten – nicht in einem entfernten zukünftigen Zustand, sondern hier und heute. Wir sprechen von Tausenden von Datenpipelines, die kontinuierlich laufen und Hunderte von geschäftskritischen Anwendungen und KI-Modellen speisen, die direkt Umsatz, Risiko und Kundenerfahrung beeinflussen. 

In diesem Maßstab brechen traditionelle Ansätze zur Datenqualität vollständig zusammen. Manuelles Datenprofiling? Sie bräuchten eine Armee von Analysten, die rund um die Uhr arbeiten, nur um einen Bruchteil Ihrer Tabellen zu stichprobenartig zu überprüfen. Regelbasierte Validierung? Sie laufen ständig hinterher, während sich die Geschäftslogik entwickelt, Datenquellen vervielfachen und Randfälle schneller zunehmen, als Teams Regeln schreiben können. 

Die Mathematik der Skalierung arbeitet gegen Sie. Wenn Sie 10.000 Datentabellen haben und jede Tabelle durchschnittlich 50 Spalten hat, sind das 500.000 potenzielle Ausfallpunkte. Wenn jede Spalte ein Dutzend verschiedener Anomaliearten (Nullwerte, Ausreißer, Verteilung Verschiebungen, Verzögerungen bei der Zeitgenauigkeit, Schemaänderungen) erfahren kann, betrachten Sie sechs Millionen potenzielle Probleme, die überwacht werden müssen. Und das, bevor wir die Beziehungen zwischen den Tabellen, die temporalen Abhängigkeiten, die Kaskadeneffekte berücksichtigen. 

Kein menschliches Team – egal wie geschickt, wie gut ausgerüstet – kann die Abdeckung, Geschwindigkeit und Konsistenz bieten, die erforderlich sind, um KI-gerechte Datenprodukte in diesem Ausmaß vertrauenswürdig zu machen. Deshalb ist unsere Integration mit Teradata nicht nur bequem – sie ist strukturell notwendig für die Zukunft der Unternehmens-KI. 

Die Lösung mit Partnerschaft: Vertrauenswürdige KI-Grundlagen 

Dies ist keine Geschichte von zwei Anbietern, die ihre Produkte integrieren. Es geht darum, ein grundlegendes Problem in der Unternehmens-KI-Architektur zu lösen: Wie garantieren Sie Datenzuverlässigkeit im notwendigen Maßstab und der erforderlichen Geschwindigkeit für Produktions-KI-Systeme? 

Die Teradata Foundation — Ihr einheitliches Datenzentrum für vertrauenswürdige KI 

Betrachten Sie Teradata VantageCloud als das Fundament – die "goldene Schallplatte"-Plattform, die als einzige Wahrheitsquelle für alle Unternehmensdaten und KI-Aktivitäten dient. Dies ist keine Übertreibung; es ist die architektonische Realität für viele der weltweit größten, datenintensivsten Organisationen. 

Was macht Teradatas Plattform besonders geeignet für vertrauenswürdige KI-Grundlagen? Drei grundlegende Fähigkeiten: 

• Massenhafte Skalierbarkeit mit konsistenter Leistung 
  VantageCloud speichert nicht nur Petabytes – es macht diese Petabytes abfragbar, analysierbar und betrieblich nutzbar. Die massiv parallele Verarbeitungsarchitektur der Plattform bedeutet, dass KI-Modelle auf vollständigen Datensätzen trainieren können, nicht auf Stichproben. Datenprodukte können die gesamte Geschichte umfassen, nicht nur aktuelle Schnappschüsse. Diese Umfassendheit ist entscheidend, da KI-Modelle nur so gut sind wie die Breite und Tiefe der Daten, auf die sie zugreifen können. 

  
  

• Flexibilität in hybrider Umgebung 
  Echte Unternehmen existieren nicht nur in einer einzigen Cloud oder rein vor Ort. Sie existieren in komplexen hybriden Umgebungen, die durch jahrzehntelange Technologieentscheidungen, regulatorische Anforderungen und Übernahmen geprägt sind. VantageCloud trifft Organisationen dort, wo sie sind, und bietet einheitlichen Zugriff auf Daten über Cloud- und On-Premise-Umgebungen, ohne störende Migrationen zu erzwingen. 

  
  

• Fortgeschrittene In-Database-Analyse 
  Hier wird es interessant für KI-Belastungen. Teradatas Analytics ermöglicht es Ihnen, komplexe analytische Funktionen und maschinelle Lernalgorithmen direkt dort auszuführen, wo die Daten leben, und so die kostspielige und riskante Praxis zu eliminieren, riesige Datensätze in externe Verarbeitungsumgebungen zu verschieben. Wenn Modelle innerhalb der Datenbank trainieren können, reduzieren Sie die Latenzzeit drastisch, verringern die Sicherheitsexposition und die infrastrukturelle Komplexität. 

Dieses Fundament ist leistungsstark – aber es ist unvollständig ohne eine entscheidende Komponente: Die kontinuierliche Sicherstellung der Vertrauenswürdigkeit der Daten innerhalb dieses Fundaments. Hier kommen wir ins Spiel. 

Unsere KI-gesteuerte Zuverlässigkeitsschicht — garantierte Qualität im großen Maßstab 

Bei digna haben wir unsere Plattform von Grund auf für die Realitäten moderner, KI-gesteuerter Unternehmen aufgebaut. Wir verlangen nicht, dass Sie Daten für die Analyse aus Teradata verschieben (ein No-Go für Organisationen, die Petabytes verwalten). Wir verlangen nicht, dass Sie Tausende von Validierungsregeln manuell definieren (eine unmögliche Aufgabe im großen Maßstab). Stattdessen bringen wir KI-native Ansätze an das Problem der Sicherstellung KI-bereiter Daten. 

Autonome Anomalieerkennung für Datenprodukte 
digna Data Anomalies-Modul nutzt maschinelles Lernen, um automatisch die normalen Verhaltensmuster Ihrer Daten zu verstehen. Es lernt die typischen Verteilungen, die saisonalen Trends, die Korrelationen zwischen den Metriken. Dann überwacht es kontinuierlich Abweichungen, die auf Probleme hindeuten könnten – ohne dass Sie im Voraus festlegen müssen, wie "gute" Daten aussehen. 

Denken Sie darüber nach, was dies für eine massive Teradata-Umgebung bedeutet. Ein neues Datenprodukt wird zur Nutzung durch ein KI-Modell veröffentlicht. Innerhalb weniger Stunden haben wir seine Merkmale erfasst. Wenn morgen dieses Datenprodukt ungewöhnliche Null-Raten in einer kritischen Spalte zeigt oder wenn sich die Verteilung der Werte auf Weise verschiebt, die nicht mit historischen Mustern übereinstimmt, markieren wir es sofort – bevor es die KI-Modelle beeinträchtigen kann, die es konsumieren. 

Das ist kein einfaches Schwellenwert-Monitoring. Unsere KI versteht den Kontext. Sie weiß den Unterschied zwischen einer bedeutenden Anomalie und normaler Saisonabhängigkeit. Sie passt sich an, während sich Ihre Daten legitim weiterentwickeln, sodass Sie nicht in einer Flut von Fehlalarmen ertrinken. 

Datenzeitgenauigkeits-Garantie 
Hier ist etwas, das wir ständig übersehen sehen: Selbst perfekte Daten werden nutzlos, wenn sie zu spät ankommen. KI-Modelle – insbesondere solche, die Echtzeitentscheidungen wie Betrugserkennung, dynamische Preisgestaltung oder Lieferkettenoptimierung unterstützen – hängen mit der gleichen Dringlichkeit von Datenaktualität ab, wie Piloten von aktuellen Höhenmessungen. 

Unser Datenzeitgenauigkeitsmodul überwacht Datenanlieferungsmuster, indem es KI-erlernte Zeitpläne mit den von Benutzern definierten Erwartungen kombiniert. Es erkennt Verzögerungen, fehlende Ladungen oder unerwartet frühes Eintreffen, die auf Probleme an der Quelle hinweisen könnten. Für Teradata-Nutzer, die unternehmenskritische KI-Operationen durchführen, bedeutet dies, dass Sie garantieren können, dass Ihre Modelle stets auf aktuellen Signalen und nicht auf veralteten Informationen basieren. 

Wir haben mit einem Telekommunikationsunternehmen zusammengearbeitet, das mit dieser Funktionalität Millionen eingespart hat. Ihr Kundenabwanderungsmodell traf Entscheidungen auf der Grundlage von Gesprächsdaten, die gelegentlich aufgrund eines Integrationsproblems mit einem Anbieter mehrere Stunden zu spät eintrafen. Die Verzögerungen waren unregelmäßig genug, dass manuelle Überwachung sie übersehen hat, aber regelmäßig genug, um die Modellgenauigkeit um 12 % zu beeinträchtigen. Sobald wir die Zeitgenauigkeit in ihrer Teradata-Umgebung überwachen konnten, wurden diese Verzögerungen sofort sichtbar und das Problem wurde dauerhaft behoben. 

Governance und Compliance 
Hier ist eine unbequeme Wahrheit: Vertrauenswürdige KI ist nicht nur eine technische Anforderung; sie ist zunehmend ein regulatorischer und ethischer Imperativ. Organisationen müssen nachweisen, dass ihre KI-Systeme Entscheidungen auf der Grundlage genauer, unvoreingenommener und auditierbarer Daten treffen. 

Wir bieten die Observability-Schicht, die dies möglich macht. Jedes Datenprodukt, das Ihre KI-Modelle speist, verfügt über detaillierte Qualitätsmetriken, Abstammungsinformationen und historische Zuverlässigkeitsaufzeichnungen. Wenn Regulierungsbehörden fragen "Woher wissen Sie, dass Ihr Kreditvergabemodell nicht von beschädigten Daten beeinflusst wird?" haben Sie konkrete, zeitgestempelte Beweise für kontinuierliche Überwachung und Validierung. 

Unser Datenvalidierungsmodul fügt hier eine weitere Dimension hinzu, indem es Ihnen ermöglicht, Geschäftskonzeptionen und Compliance-Regeln auf der Datensatzebene zu erzwingen. Dies ist besonders wertvoll für Organisationen in regulierten Branchen, in denen die KI-Modelleingaben nachweislich bestimmte Kriterien erfüllen müssen. 

Schemaänderungs-Erkennung 
Eine der heimtückischsten Arten, wie Datenprodukte fehlschlagen, sind unerwartete strukturelle Änderungen. Eine neue Spalte erscheint.  Ein Datentyp ändert sich. Ein zuvor Pflichtfeld wird nullable. Diese Änderungen mögen aus der Sicht der Datenbankverwaltung harmlos erscheinen, können jedoch für KI-Modelle, die konsistente Eingabemake erwarten, katastrophal sein. 

Unser Data Schema Tracker überwacht kontinuierlich Strukturänderungen in Ihren Teradata-Tabellen und identifiziert Modifikationen, bevor sie sich zu Modellfehlern ausweiten. Diese Frühwarnsystem ist von unschätzbarem Wert, um die KI-Zuverlässigkeit zu wahren, während sich Ihr Datenbestand weiterentwickelt. 

Die technische Architektur: So funktioniert es tatsächlich 

Kommen wir zu den Details der Integration, denn anspruchsvolle Datenführer wollen zu Recht die Mechanik verstehen. 

Wir arbeiten als eine intelligente Schicht, die sich direkt mit Ihrer Teradata VantageCloud-Umgebung verbindet. Entscheidend ist, dass Sie keine Daten replizieren oder verschieben müssen. Stattdessen führen wir unsere Analyse in der Datenbank durch und nutzen Teradatas Rechenkraft, um Datenmetriken zu berechnen, Baselines zu erstellen, und Anomalien zu erkennen, ohne den Aufwand und das Risiko von Datenbewegungen. 

Der Arbeitsablauf sieht folgendermaßen aus: 

1. Automatische Entdeckung: Wir verbinden uns mit Ihrer Teradata-Umgebung und entdecken automatisch Tabellen, Schemas und Beziehungen. Keine umfangreiche manuelle Konfiguration erforderlich. 

   
   

2. Baseline-Lernen: Für jedes überwachte Datenprodukt analysiert unsere KI historische Muster, um normales Verhalten zu verstehen. Dies geschieht kontinuierlich im Hintergrund und nutzt effizient die Verarbeitungskapazität von Teradata während Zeiten geringer Nutzung. 
    

3. Kontinuierliche Überwachung: Wenn neue Daten in Teradata eintreffen, profilieren wir sie automatisch, vergleichen sie mit den erlernten Baselines, überprüfen die Zeitgenauigkeitserwartungen und validieren die Schema-Konsistenz. All dies geschieht über eine intuitive Benutzeroberfläche, die die Observability über Ihren gesamten Datenbestand zusammenfasst. 
    

4. Intelligente Benachrichtigungen: Wenn wir Probleme feststellen – Anomalien, Verzögerungen, Schemaänderungen – benachrichtigen wir die entsprechenden Teams mit kontexreichem Informationen, die nicht nur erklären, was passiert ist, sondern auch, warum es wichtig ist und welche nachgelagerten Systeme betroffen sein könnten. 
    

5. Feedback-Schleife: Wenn Fragen untersucht und gelöst werden, fließt dieser Kontext zurück in unsere Modelle und verbessert die Genauigkeit der zukünftigen Erkennung und reduzieren mit der Zeit die Anzahl der Fehlalarme. 

Diese Architektur respektiert die Realitäten der Unternehmens-IT: Anforderung an Datensouveränität, bestehende Sicherheitsrichtlinien, Netzwerkbeschränkungen und das Bedürfnis, dass Werkzeuge mit einer komplexen bestehenden Infrastruktur koexistieren können. 

Implementierung: Wie sieht der Einstieg tatsächlich aus 

Für Datenführer, die diesen Ansatz evaluieren, ist die praktische Frage: Was erfordert die Implementierung? 

Die gute Nachricht ist, dass beide Plattformen für den Unternehmenseinsatz im großen Maßstab ausgelegt sind. Teradata VantageCloud bietet die robuste, bewährte Grundlage, auf die sich viele Organisationen bereits verlassen. Das Hinzufügen unserer Zuverlässigkeitsschicht ist so konzipiert, dass es nicht störend ist: 

• Keine Datenbewegung erforderlich: Wir arbeiten in der Datenbank und respektieren Ihre bestehende Datenarchitektur und Sicherheitsrichtlinien 

  
  

• Schnelle Time-to-Value: Die Anfangsbereitstellung und Baseline-Erstellung erfolgen typischerweise in Wochen, nicht Monaten 

  
  

• Schrittweise Einführung: Beginnen Sie mit Ihren kritischsten Datenprodukten und KI-Modellen und erweitern Sie die Abdeckung systematisch 

  
  

• Integration in bestehende Workflows: Unsere Benachrichtigungen und Einblicke fließen in Ihre bestehenden Vorfallmanagement- und Datenoperationstools ein 

Die typische Reise beginnt mit einem gezielten Proof-of-Value zu einem spezifischen Satz von Datenprodukten, die eine hochpriorisierte KI-Initiative speisen. Dies ermöglicht es den Teams, schnell konkrete Ergebnisse zu sehen, während organisatorisches Wissen und Vertrauen in den Ansatz aufgebaut werden. 

Die Zukunft der vertrauenswürdigen Unternehmens-KI aufbauen  

Bringen wir dies auf den Punkt. Die zentrale These hier ist nicht kompliziert: Sie können keine vertrauenswürdige KI haben, ohne vertrauenswürdige Daten zu haben. 

Jeder anspruchsvolle Datenführer versteht dies intellektuell. Die Herausforderung bestand darin, es im großen Maßstab der Unternehmen real umzusetzen – das Prinzip in eine betriebliche Realität zu übersetzen, die über Petabytes an Daten, Tausende von Pipelines und Dutzende von kritischen KI-Systemen funktioniert. 

Unsere Integration mit Teradata bietet die skalierbare Lösung, die die nächste Generation von Unternehmens-KI erfordert. Teradata VantageCloud liefert die einheitliche, leistungsstarke Datenplattform, die als Ihre Grundlage dient. Wir fügen die intelligente Zuverlässigkeitsschicht hinzu, die sicherstellt, dass dieses Fundament vertrauenswürdig bleibt, während Ihr Datenökosystem wächst und sich weiterentwickelt. 

Es geht nicht darum, weitere Werkzeuge zu Ihrem Stack hinzuzufügen. Es geht darum, das Zuverlässigkeitsproblem grundlegend zu lösen, das die Unternehmens-KI zurückgehalten hat. Es geht darum, von der Hoffnung, dass Ihre Daten gut genug sind, zum Wissen zu gelangen, dass sie es sind. Es geht darum, KI von einer Quelle der Angst in einen echten Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. 

Die Organisationen, die in der KI-getriebenen Wirtschaft führen werden, sind nicht unbedingt die mit den meisten Daten oder den größten KI-Teams. Es sind diejenigen, die zuerst zuverlässige Grundlagen geschaffen haben – die das Vertrauensproblem gelöst haben, bevor sie den Ehrgeiz skalierten. 

Wenn Sie es ernst meinen mit der Umsetzung von KI im großen Unternehmensmaßstab, ist dies der Startpunkt: mit einer Plattform, die die Skalierung bewältigen kann und einer Zuverlässigkeitsschicht, die das Vertrauen sicherstellen kann. 

Bereit, vertrauenswürdige KI-Grundlagen in Ihrer Organisation aufzubauen? 

Erfahren Sie mehr darüber, wie digna und Teradata VantageCloud zusammenarbeiten, um Datenprodukte in zuverlässige KI-Einblicke zu verwandeln. 

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