Enhanced Platform for Artificial Intelligence – Datenenginieering für KI

Ziel vieler Unternehmen ist es, mit Hilfe von datengestützten Entscheidungen und digitalen Geschäftsmodellen einen Wettbewerbsvorteil zu generieren. Wesentliche Herausforderungen sind dabei nach einer Erhebung der Enterprise Strategy Group die zunehmende Anzahl an Systemen, die Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen und Anwendungen, die stetig steigenden Datenvolumina sowie die Integration Künstlicher Intelligenz (KI).

Die Umsetzung neuer Geschäfts- und Optimierungspotenziale benötigt daher eine flexible und leistungsfähige Plattform, die diese Anforderungen zuverlässig adressiert. Die Relevanz für die Praxis lässt sich durch Statistiken untermauern (vgl. Abbildung 1 und 2). Darin sieht man deutlich, dass moderne Technologien noch nicht flächendeckend im Einsatz sind. Ebenso werden bisher noch wenige der wertvollen Datenquellen wie zum Beispiel Sensoren, Netzwerke und Marktplätze verwendet.

Damit eine derartige Plattform eine agile Entwicklung, den Umgang mit großen Daten-Pools und eine dynamische Skalierung ermöglicht, sind moderne Technologieansätze wie native Cloud-Fähigkeit, Streaming und Data Lineage unerlässlich. Neben den technischen Aspekten sind zudem ein hohes Maß an Benutzerfreundlichkeit und eine gute Integration in die Entwicklungsprozesse ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Gerade durch die zunehmenden interdisziplinären Teams in den KI-basierten Projekten muss eine solche Plattform alle beteiligten Mitarbeiter mit den benötigten Daten und Analysen unterstützen – vom Business-Analysten über den Data Engineer bis hin zum Data Scientist. Vor diesem Hintergrund soll hier ein Plattform-Modell vorgestellt werden, das sich in zahlreichen Lösungen bereits bewährt hat: die Enhanced Platform for Artificial Intelligence. Diese Plattform kann – wie in Abbildung 3 visualisiert – in vier verschiedene Layer gegliedert werden.

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