Actian, eine Abteilung von HCLSoftware, hat kürzlich Actian Data Observability eingeführt, eine Lösung, die künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen nutzt, um die Datenqualität zu überwachen und Anomalien zu erkennen. Dies geschieht mit dem Ziel, Unternehmen bei der Beschleunigung ihrer KI-Initiativen zu unterstützen, das Innovationstempo zu erhöhen und potenzielle Risiken zu minimieren. In einer Zeit, in der herkömmliche Datenqualitätsansätze oft nicht mehr ausreichen, um mit der wachsenden Komplexität der Datenlandschaft Schritt zu halten, ist diese neue Lösung ein wichtiger Schritt. Gartner schätzt, dass bis 2026 etwa 50 % der Unternehmen, die verteilte Datenarchitekturen verwenden, auf solche Tools zur Datenbeobachtung zurückgreifen werden.
Actian Data Observability bietet eine kontinuierliche Überwachung des gesamten Daten-Ökosystems und definiert sowie betreibt dabei Tausende von Datenqualitätsregeln gleichzeitig. Die Überwachungsdimensionen sind vielseitig und umfassen Aspekte wie Datenfrische, Volumen, Schemadrift, Verteilungsmuster und individuell festgelegte Geschäftsregeln. Eine ML-gesteuerte Anomalieerkennung identifiziert automatisch Ausreißer und Abweichungen und trägt somit zur Verbesserung der Datenintegrität bei.
Datenintegrität als Schlüssel zur KI
Laut einem aktuellen Bericht von Precisely ist Datenintegrität entscheidend für den Erfolg von KI-Initiativen. Über 67 % der Befragten gaben an, dass ihr Vertrauen in die Daten nur eingeschränkt ist, was einen signifikanten Anstieg im Vergleich zum Vorjahr darstellt. Hauptgründe hierfür sind die zunehmende Komplexität des Datenökosystems und die Herausforderung, sowohl On-Premises- als auch Cloud-Daten effektiv zu managen.
Obwohl 60 % der Organisationen KI als Schlüsselkomponente ihrer Datenprogramme sehen, berichten nur 12 %, dass ihre Daten für KI-Initiativen gut vorbereitet sind. Ein Mangel an qualifizierten Fachkräften wird als ein wesentlicher Stolperstein bei der Implementierung von KI identifiziert, und 60 % der Befragten stimmen dem zu. Detaillierte Schritte zur Vorbereitung von Daten umfassen die Identifikation kritischer Datensätze und die Planung von Datenqualität sowie Governance.
Empfehlungen für die Zukunft
Die größten Herausforderungen in Bezug auf Datenintegrität sind laut den Umfrageteilnehmern die Datenqualität (64 %) und die Data Governance (51 %). Um diese Herausforderungen anzugehen, empfehlen Experten einen proaktiven Ansatz zur Bereitstellung vertrauenswürdiger Daten, die Nutzung von KI zur Verbesserung der Governance und einen klaren Fokus auf das Management von Metadaten. Zudem ist die datengestützte Entscheidungsfindung ein zentrales Ziel für 76 % der Organisationen.
Das neue Actian Data Observability, das im Juni 2025 weltweit verfügbar sein wird und im Herbst 2025 Teil der Actian Data Intelligence Platform wird, könnte einen signifikanten Beitrag leisten, um Unternehmen dabei zu helfen, die genannten Herausforderungen zu meistern und KI-fähige Daten bereitzustellen. Mit seiner offenen Architektur lässt es sich nahtlos in Cloud Data Warehouses, Data Lakes und Streaming-Plattformen integrieren.
