Die TDWI Roundtable der letzten Woche in Frankfurt löste eine spannende Diskussion über die sich entwickelnde Rolle der KI im Datenqualitätsmanagement aus. Eine der herausragenden Präsentationen des Abends wurde von Marcin Chudeusz, Mitbegründer von digna, gehalten, der eine zum Nachdenken anregende Frage stellte: Benötigen wir immer noch manuell definierte und gepflegte technische Datenqualitätsregeln in Data Warehouses?

Die Diskussion drehte sich um die zunehmende Komplexität moderner Datensysteme und die Grenzen traditioneller, manueller Ansätze zur Datenqualität. Hier ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Punkte und Erkenntnisse, die Marcin während seiner ansprechenden Präsentation mitgeteilt hat.

Die Herausforderungen manueller Datenqualitätsregeln

In seiner Präsentation begann Marcin mit der Hervorhebung der Herausforderungen, denen sich Organisationen gegenübersehen, wenn sie sich auf manuell definierte und gepflegte Datenqualitätsregeln in Data Warehouses verlassen:

1. Zeitaufwendige Wartung: Das manuelle Definieren von Datenqualitätsregeln erfordert erheblichen Zeitaufwand und Einsatz. Mit wachsendem Datenvolumen und zunehmender Komplexität der Systeme wird die Pflege dieser Regeln zu einer nie endenden Aufgabe.

   
   

2. Skalierbarkeitsprobleme: Wenn Organisationen ihre Dateninfrastruktur skalieren, wird es zunehmend schwieriger, diese Regeln effektiv zu verwalten und zu aktualisieren. Dies führt zu Engpässen, langsamerer Datenverarbeitung und potenziellen Risiken für die Datenintegrität.

   
   

3. Fehleranfällig: Die manuelle Regelpflege ist von Natur aus anfällig für menschliche Fehler. Selbst kleine Fehler in der Regeldimensionierung können zu ungenauen Datenqualitätsbewertungen und verpassten Anomalien führen.

Marcin’s zentrales Argument war, dass manuelle Datenqualitätsregeln in der datengetriebenen Welt von heute, in der Datenpipelines zunehmend dynamisch und komplex sind, nicht mehr ausreichen.

Der Wandel von regelbasiert zu KI-gesteuerter Datenqualität

Um diese Herausforderungen anzugehen, stellte Marcin einen modernen, effizienteren Ansatz im Datenqualitätsmanagement vor, der künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzt. Er erklärte, wie automatische Anomalieerkennung manuelle Prozesse schnell ersetzt und eine Reihe wichtige Vorteile bietet:

Proaktive Anomalieerkennung

Anstatt auf Datenprobleme zu warten, können KI-gesteuerte Werkzeuge Daten kontinuierlich in Echtzeit überwachen und Diskrepanzen und Anomalien erkennen, sobald sie auftreten. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es Organisationen, Probleme zu lösen, bevor sie sich auf Geschäftsentscheidungen auswirken.

Selbstlernende Systeme

Mit maschinellem Lernen können Datenqualitätssysteme aus historischen Daten lernen und Schwellenwerte dynamisch anpassen. Dies beseitigt die Notwendigkeit ständiger Regelaktualisierungen und stellt sicher, dass das Datenqualitätsmodell relevant bleibt, während sich die Daten- und Geschäftsanforderungen entwickeln.

Skalierbar und effizient

Automatisierte Datenqualitätswerkzeuge sind hoch skalierbar. Egal, ob Sie ein kleines Data Warehouse oder einen großen Datenlake verwalten, KI-gesteuerte Lösungen können zunehmende Datenvolumina bewältigen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen oder mehr manuelles Eingreifen zu erfordern.

Verbesserte Genauigkeit und Konsistenz

KI- und ML-Algorithmen sind darauf ausgelegt, Muster mit Präzision zu erkennen und Anomalien zu identifizieren, was das Risiko menschlicher Fehler reduziert. Dies führt zu besserer Datengenauigkeit, zuverlässigeren Erkenntnissen und verbesserten Entscheidungsfähigkeiten.

digna’s Rolle bei der Revolutionierung der Datenqualität

Marcin hob digna’s KI-gestützten Ansatz zur Datenqualität hervor und betonte, wie digna die Notwendigkeit manueller Datenqualitätsregeln beseitigt. Stattdessen bietet digna’s Plattform:

1. Autometrien: Profiliert kontinuierlich Daten und erfasst wichtige Metriken für die Analyse, um genaue und aktuelle Datenqualitätsinformationen sicherzustellen.

   
   

2. Prognosemodell: Nutzt maschinelles Lernen, um potenzielle zukünftige Datenqualitätsprobleme zu prognostizieren, indem es Datenmuster und Trends studiert, wodurch Organisationen proaktiv statt reaktiv agieren können.

   
   

3. Autothresholds: Passt Schwellenwerte automatisch basierend auf historischen Daten an, um sicherzustellen, dass Datenanomalien genau erkannt werden, ohne ständige manuelle Updates erforderlich zu machen.

   
   

4. Echtzeit-Dashboards und Benachrichtigungen: Bietet Echtzeiteinblicke in den Datenzustand mit sofortigen Alarmen bei Anomalien, was es Organisationen erleichtert, die Übersicht über Datenqualitätsprobleme zu behalten.

Warum KI-gesteuerte Datenqualität für Data Warehouses wichtig ist

Die Bedeutung der Datenqualität kann nicht hoch genug eingeschätzt werden - insbesondere in Data Warehouses, die als zentrales Drehkreuz für Datenspeicherung und -analyse dienen. Ohne genaue und konsistente Daten laufen Organisationen Gefahr, schlechte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Konformitätsprobleme zu haben und Kundenvertrauen zu verlieren.

Durch die Übernahme von KI-gesteuerter Anomalieerkennung und den Verzicht auf manuelle Regelsetzung können Unternehmen:

1. Vertrauen in ihre datengetriebenen Prozesse stärken.

2. Zeit sparen, indem sie Datenqualitätsprüfungen automatisieren.

3. Kosten reduzieren, indem sie manuelles Eingreifen minimieren und kostspielige Datenfehler vermeiden.

4. Effektiv skalieren, während ihre Dateninfrastruktur wächst.

Wesentliche Erkenntnisse aus Marcin’s Präsentation

Marcin schloss seine Präsentation mit der Begründung der Notwendigkeit von automatisierten, KI-gesteuerten Datenqualitätssystemen in der modernen Datenlandschaft ab, was zur Erkundung der nächsten Schritte in der KI-gesteuerten Daten Governance ermutigte. Die Tage, in denen man sich auf manuell definierte und gepflegte technische Datenqualitätsregeln verließ, neigen sich dem Ende zu. An ihrer Stelle bieten intelligente, skalierbare Systeme einen effizienteren, genaueren und zukunftssicheren Ansatz für Datenqualität. digna führt weiterhin die Modernisierung der Datenqualitätskontrolle an, um sicherzustellen, dass Unternehmen sich auf qualitativ hochwertige, vertrauenswürdige Daten verlassen können, ohne die Belastung durch manuelle Regelwartung.

Während Organisationen weiterhin komplexe Datenumgebungen navigieren, bleibt die Frage: Sind manuell definierte Regeln noch notwendig? Während einige branchenspezifische Vorschriften möglicherweise noch bestimmte vordefinierte Kontrollen erfordern, ist der Trend klar - KI transformiert das Datenqualitätsmanagement. Organisationen, die diesen Wandel annehmen, gewinnen einen strategischen Vorteil, indem sie Kosten senken und die Zuverlässigkeit ihrer datengetriebenen Entscheidungen verbessern.

Interessiert an weiteren Informationen über digna’s KI-gesteuerte Datenqualität? Kontaktieren Sie uns noch heute und entdecken Sie, wie KI Ihre Datenmanagementpraktiken revolutionieren kann!

Ein großes Dankeschön an alle Beteiligten, die diese Veranstaltung zu einem solchen Erfolg gemacht haben! Ein besonderer Dank gilt der Frankfurt University of Applied Sciences für ihre Gastfreundschaft.