Der Bedarf an zuverlässigen KI-Grundlagen 

Das Enterprise-Datenmandat: Warum Skalierung allein nicht ausreicht 

Wir müssen eine unbequeme Wahrheit anerkennen: Der Erfolg von Unternehmen hängt jetzt von KI und maschinellem Lernen ab. Jedes große Unternehmen setzt auf prädiktive Modelle, automatisierte Entscheidungsfindung und intelligente Analysen, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Gartner berichtet, dass die KI-Einführung in allen Branchen weiter zunimmt. Hier ist der Haken, der Datenverantwortliche nachts wachhält. 

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, die sie konsumieren. 

Erstellen Sie ein ausgeklügeltes Betrugserkennungsmodell auf korrupte Transaktionsdaten, und Sie markieren legitime Kunden, während Sie echten Betrug übersehen. Trainieren Sie ein Nachfrageprognosesystem auf unvollständigen Bestandsunterlagen, und Sie optimieren eine Realität, die es nicht gibt. Der Algorithmus kennt den Unterschied nicht. Er lernt, was Sie ihm füttern - Müll hinein, selbstbewusst falsche Vorhersagen hinaus. 

Für Unternehmen, die in großem Maßstab operieren, bietet Teradata VantageCloud die branchenführende Grundlage für einheitliche Daten und vertrauenswürdige KI. Es ist der Motor, der Analytik im Petabyte-Bereich möglich macht, die Plattform, die als einzige Quelle der Wahrheit für unternehmenskritische Arbeitslasten dient. 

Aber selbst der beste Motor benötigt kontinuierliche, proaktive Überwachung. Der massive Umfang und die Komplexität der durch VantageCloud fließenden Daten schaffen eine Herausforderung, die die Plattform allein nicht lösen soll: automatisierte, KI-gesteuerte Datenzuverlässigkeitssicherung, die Qualität für jede Arbeitslast, jedes Modell, jede Entscheidung garantiert. 

Diese Lücke schließen wir bei digna. Wir ergänzen VantageCloud, indem wir die KI-gesteuerte Observability und Qualitätssicherung bereitstellen, die Daten im großen Maßstab in zuverlässig vertrauenswürdige Erkenntnisse verwandelt. 

Teradata VantageCloud: Die vereinheitlichende Grundlage für Unternehmens-KI 

Die Macht der Skalierung und einheitliche Daten 

Bevor wir darüber sprechen, wie wir Wert hinzufügen, lassen Sie uns klarstellen, warum Teradatas Plattform die wesentliche Grundlage für den Erfolg von Unternehmensdaten ist. Drei Fähigkeiten machen VantageCloud zur Voraussetzung für ernsthafte KI-Initiativen: 

• Massive Skalierung mit konsistenter Leistung 

VantageCloud speichert nicht nur Petabytes – es macht diese Petabytes abfragbar und analytisch nützlich mit Geschwindigkeit. Die massiv parallele Verarbeitungsarchitektur der Plattform bearbeitet komplexe Abfragen über unterschiedliche Arbeitslasten gleichzeitig. Für KI-Anwendungen bedeutet dies, dass Modelle auf vollständigen Datensätzen trainieren können, anstatt auf Stichproben, wobei sie den vollen Umfang und die Tiefe der Unternehmensdaten abrufen können. 

• Datenvereinheitlichung über hybride Umgebungen 

Echte Unternehmen existieren nicht in einer einzigen Cloud. Sie existieren in komplexen hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen, die durch Jahrzehnte von Technologieentscheidungen, regulatorische Anforderungen und Geschäftsübernahmen geprägt sind. VantageCloud dient als die einzige Wahrheitsquelle über diese Umgebungen, bietet einheitlichen Zugang, ohne disruptive Migrationen zu erzwingen. Branchenanalysten erkennen diese Flexibilität als entscheidend für die Einführung in Unternehmen an. 

• Fortgeschrittene In-Datenbank-Analytik 

Hier wird VantageCloud besonders leistungsstark für KI: ClearScape Analytics bringt die Modelle zu den Daten, anstatt massiven Datensätze in externe Verarbeitungsumgebungen zu verschieben. Dies eliminiert Latenz, reduziert Sicherheitsexpositionen und vereinfacht die für die Produktion von KI erforderliche Infrastruktur drastisch. 

Das ist die Grundlage. Jetzt sprechen wir darüber, was fehlt. 

dignas KI-gesteuerte Datensicherheitsschicht für Teradata Vantage  

Garantie der Datenqualität für KI/ML-Arbeitslasten auf VantageCloud 

Die Herausforderung 

KI-Modelle, die auf VantageCloud laufen, sind bemerkenswert empfindlich gegenüber Datenqualitätsproblemen. Nicht nur offensichtliche Korruption - sondern subtile Abweichungen, allmähliche Verschlechterung und aufkommende Anomalien, die innerhalb des "akzeptablen" Bereichs liegen, aber echte Probleme darstellen. Eine Verteilung, die sich leicht verschiebt. Eine Korrelation, die mit der Zeit schwächer wird. Ein Datenfeed, der allmählich unvollständiger wird. 

Diese Probleme lösen keine Warnungen aus. Sie verletzen keine expliziten Schwellenwerte. Sie verschlechtern einfach die Modellleistung allmählich, bis jemand bemerkt, dass die Vorhersagen nicht mehr so genau sind wie früher. Bis dahin ist der Schaden bereits angerichtet – und die Ursache zu finden erfordert eine forensische Untersuchung über Petabytes von Daten. 

Die digna-Lösung: KI-gesteuerte Anomalieerkennung 

Unser Datenanomalien-Modul verbindet sich direkt mit Ihrer VantageCloud-Umgebung und nutzt maschinelles Lernen, um automatisch das Basisverhalten für Ihre kritischen Daten zu lernen. Wir verstehen die normalen Verteilungen, die erwarteten Korrelationen, die saisonalen Muster, die Beziehungen zwischen verschiedenen Metriken. 

Dann überwachen wir kontinuierlich - in Echtzeit - Abweichungen, die auf potenzielle Qualitäsprobleme hindeuten. Wenn sich etwas ändert, das mit den gelernten Mustern nicht übereinstimmt, wird es sofort markiert. Bevor es Ihre ClearScape Analytics-Modelle erreicht. Bevor es Ihre KI-Ausgaben vergiftet. Bevor es die Geschäftsentscheidungen beeinflusst. 

Dies ist keine Schwellenwert-Warnung. Unsere KI versteht den Kontext. Sie unterscheidet sinnvolle Anomalien von normalen Geschäftsschwankungen. Sie passt sich an, wenn sich Ihre Daten legitim entwickeln, damit Sie nicht in einer Flut von falsch-positiven Meldungen ertrinken. 

Der Wert: Verhinderung der Modellvergiftung. Drastisch reduzierte Modellwartungs- und Neutrainierungskosten. Vertrauen, dass die Eingaben, die Ihre KI-Investitionen speisen, kontinuierlich validiert werden. 

Gewährleistung kritischer Geschäfts- und regulatorischer SLAs mit Teradata 

Die Herausforderung 

Mission-kritische Berichte und regulatorische Einreichungen – denken Sie an BCBS 239 Compliance für Finanzdienstleistungen – sind darauf angewiesen, dass Daten rechtzeitig und immer geliefert werden. Verspätete Daten bedeuten verspätete Berichte. Verspätete Berichte bedeuten regulatorische Strafen, Reputationsschäden und Entscheidungen, die auf veralteten Informationen basieren. 

Das Problem ist die Sichtbarkeit. Wenn Sie tausende von Datenpipelines verwalten, die VantageCloud aus dutzenden von Quellsystemen speisen, dann zu wissen, ob alles planmäßig angekommen ist, erfordert entweder heldenhafte manuelle Anstrengungen oder automatisierte Überwachung, die Ihre spezifischen SLA-Anforderungen versteht. 

Die digna-Lösung: Module für Rechtzeitigkeit und Validierung 

Unser Data Timeliness-Modul bietet proaktive Überwachung jeder Datenpipeline, die Ihre VantageCloud-Umgebung speist. Wir lernen erwartete Ankunftsmuster – verstehen, dass einige Feeds je nach Marktzeiten variieren, dass das Monatsende sich von Mitte des Monats unterscheidet, dass bestimmte Quellen legitime Variabilitäten haben. Und wir warnen sofort, wenn etwas verspätet, fehlt oder unerwartet ankommt. 

Unser Datenvalidierungsmodul fügt systematische Durchsetzung von Geschäftsregeln auf der Ebene der einzelnen Datensätze hinzu. Abgleichsanforderungen, Pflichtfeldvollständigkeit, Konsistenzprüfungen zwischen Systemen - alles automatisch, kontinuierlich, mit vollständiger Dokumentation für Prüfungszwecke durchgeführt. 

Der Wert: Eliminierung verspäteter Berichte. Reduzierte Exposition gegenüber finanziellen und regulatorischen Strafen. Vertrauen, dass Geschäftsentscheidungen auf den neuesten verfügbaren Daten basieren. Auditbereite Dokumentation, die Compliance nachweist, statt nur zu behaupten. 

End-to-End-Governance und -Observability für VantageCloud bereitstellen 

Die Herausforderung 

Governance-Verwaltung und Ursachenanalyse über massive, komplexe Datenströme in einer Multi-Cloud-Umgebung sind manuell intensiv. Wenn etwas schiefgeht – und in Unternehmensdaten geht immer irgendwann etwas schief – kann die Suche nach der Quelle des Problems Tage von Untersuchungen über mehrere Systeme, Teams und Dokumentationsspeicher erfordern. 

Für Compliance-Zwecke erfordert das Demonstrieren von Datenherkunft und Governance-Kontrollen entweder umfangreiche manuelle Dokumentation oder automatisierte Nachverfolgung, die den tatsächlichen Zustand Ihrer Datenströme erfasst. 

Die digna-Lösung: Automatisierte Nachverfolgung von Herkunft und Schema 

Unser Daten-Schema-Tracker überwacht kontinuierlich strukturelle Änderungen in Ihrem gesamten Datenbestand. Wenn eine Spalte hinzugefügt, entfernt oder umbenannt wird – wenn sich ein Datentyp ändert – erkennen wir es sofort. Keine stillen Ausfälle mehr. Kein Entdecken mehr, dass vor drei Wochen während eines routinemäßigen Systemupdates ein kritisches Feld verschwunden ist. 

Kombiniert mit unseren Nachverfolgungsfähigkeiten zur Herkunft entsteht umfassende Sichtbarkeit in Datenströme innerhalb und außerhalb Ihrer VantageCloud-Umgebung. Wenn Regulierungsbehörden fragen "Woher stammt diese Zahl?", haben Sie dokumentierte, Echtzeit-Beweise für die vollständige Datenreise. 

Der Wert: Vereinfachte Prüfpfade für Compliance. Ursachenanalyse von Tagen auf Minuten reduziert. Ein zentrales Data Health Dashboard, das Teradatas operative Überwachung mit qualitativer Beobachtbarkeit ergänzt. 

Die Macht der Integration: Teradata-Skalierung trifft auf digna-Zuverlässigkeit 

Der integrierte Vorteil für KI-gesteuerte Datenzuverlässigkeit 

Fassen wir zusammen, was diese Kombination liefert: 

Teradata VantageCloud bietet: 

• Petabyte-Skalendatenspeicherung und -verarbeitung 

• Einheitlichen Zugang über hybride und Multi-Cloud-Umgebungen 

• In-Datenbank-KI/ML-Ausführung mit ClearScape Analytics 

• Die einzige Quelle der Wahrheit für Unternehmensdaten 

digna bietet: 

• KI-gesteuerte Anomalieerkennung, die Qualitätsprobleme erfasst, bevor sie Modelle beeinflussen 

• Kontinuierliche Überwachung der Rechtzeitigkeit, die die Einhaltung von SLA gewährleistet 

• Automatisierte Validierung, die Geschäftsregeln im großen Maßstab durchsetzt 

• Schema-Tracking und Nachverfolgung, die Governance vereinfacht und Fehlersuche beschleunigt 

Zusammen ergibt sich daraus etwas, was keine der Plattformen allein liefert: kontinuierlich validierte, KI-bereite Daten im Unternehmensmaßstab. 

Das Geschäftsergebnis

Es geht nicht darum, ein weiteres Werkzeug in Ihren Stapel hinzuzufügen. Es geht darum, den Ertrag aus Ihrer VantageCloud-Investition zu maximieren, indem sichergestellt wird, dass die Daten, die durch diese leistungsstarke Plattform fließen, vertrauenswürdig sind. 

Organisationen, die diesen integrierten Ansatz verwenden, bewegen sich schneller und können KI-Modelle mit Zuversicht bereitstellen, weil die Datenbasis kontinuierlich validiert wird. Sie erzielen bessere Ergebnisse; ihre Modelle arbeiten zuverlässiger, weil sie vor Qualitätsverschlechterung geschützt sind. Sie reduzieren das Risiko, da die Einhaltung von Vorschriften zu einer automatisierten Fähigkeit wird, anstatt zu einem periodischen Wettlauf. 

Das Ergebnis sind echte, vertrauenswürdige Datenprodukte im höchsten Maßstab. Keine Daten, von denen Sie hoffen, dass sie gut genug sind. Daten, von denen Sie wissen, dass sie vertrauenswürdig sind. 

Bereit, KI-gesteuerte Zuverlässigkeit in Ihre Teradata-Investition zu bringen? 

Sehen Sie, wie digna Ihre VantageCloud-Umgebung mit automatisierter Datenqualität und Observability ergänzt. Fordern Sie eine Demo an, um die integrierte Lösung mit Ihren eigenen Daten und Anwendungsfällen zu erleben. 

Erfahren Sie wie digna arbeitet und entdecken Sie, warum Unternehmen uns vertrauen, um sicherzustellen, dass ihre kritischsten Datenplattformen zuverlässige, KI-bereite Erkenntnisse liefern.