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Ermittlung relevanter Daten beschleunigen:<\/strong> Viel hilft nicht immer viel. Wichtiger als die reine Menge an Informationen ist ihre Relevanz, weshalb Unternehmen genau die Daten schnell identifizieren m\u00fcssen, die der L\u00f6sung eines Problems dienen. Das funktioniert am besten, wenn sie eine Verbindung zwischen Daten und ihrem Wert herstellen, indem sie Quelldatens\u00e4tze katalogisieren und Metadaten erstellen. Dann kann die Datenauswahl und -bereitstellung effizient und effektiv erfolgen.<\/p>\n\n\n\n Datenexploration und -zugriff vereinfachen: <\/strong>H\u00e4ufig werden Daten f\u00fcr Analysen auf zentralisierte Speicher verschoben, was ineffizient ist und Echtzeit-Auswertungen erschwert. Besser ist es, einen einheitlichen Zugriff auf die Originalspeicherorte zu erm\u00f6glichen, etwa mit modernen Architekturen wie einem Data Lakehouse. Sie erm\u00f6glichen es, Daten unabh\u00e4ngig vom Standort und der Datenquelle automatisch zu erkennen, einheitlich anzusprechen und in Echtzeit zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n KI iterativ optimieren: <\/strong>Kontinuierliche Experimente und Modellierungen helfen, Datenvariablen zu identifizieren, die die Leistung der KI verbessern. Ein iterativer Prozess des Testens, Lernens und Verfeinerns sorgt letztlich daf\u00fcr, dass die Modelle robust bleiben und Innovationen vorangetrieben werden k\u00f6nnen. Gerade f\u00fcr den KI-Einstieg sind vortrainierte Modelle ein guter Ausgangspunkt. Zudem k\u00f6nnen synthetisch generierte Daten helfen, Herausforderungen beim Datenschutz und der Datenqualit\u00e4t zu bew\u00e4ltigen und Prozesse in der Anfangsphase zu beschleunigen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Datenprodukte und Analysen skalieren: <\/strong>Die Bereitstellung und Skalierung einfach nutzbarer Datenprodukte erleichtert es, aus einzelnen, isolierten KI- und Datenprojekten eine Projektpipeline aufzubauen, die eine immer weiter fortgeschrittene Datenwertsch\u00f6pfung erm\u00f6glicht. Die Datenprodukte stellen eine effiziente und standardisierte Datenerfassung und -bereitstellung sicher, um Informationen schneller f\u00fcr Analysen zu nutzen, und k\u00f6nnen bei Bedarf leicht angepasst und optimiert werden.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Datenmanagement und Data Governance automatisieren: <\/strong>Wenn mehr und mehr Daten- und KI-Projekte umgesetzt werden, steigt der Aufwand bei der Verwaltung der Informationen und bei der Einhaltung von Compliance-Vorgaben. Deshalb ist es wichtig, Datenmanagement und Data Governance weitgehend zu automatisieren, sodass alle Workflows den vorgegebenen Standards, Richtlinien und Sicherheitsvorgaben folgen und Abweichungen vom System erkannt und gemeldet werden. Auf diese Weise gelingt die Datennutzung auch im gro\u00dfen Ma\u00dfstab ohne Sicherheits- oder Compliance-Risiken.<\/p>\n\n\n\n Feedback-Schleife aufbauen: <\/strong>Um ihre Daten- und KI-Initiativen kontinuierlich weiterzuentwickeln und zu optimieren, m\u00fcssen Unternehmen eine Kultur des Lernens und Anpassens f\u00f6rdern und regelm\u00e4\u00dfig \u00fcberpr\u00fcfen, ob ihre Initiativen die gew\u00fcnschten Ergebnisse liefern. Auf diese Weise k\u00f6nnen sie zudem angepasst werden, falls sich die gesch\u00e4ftlichen Ziele ver\u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n \u201eDas Datenmanagement ist entscheidend f\u00fcr den Erfolg von Daten- und KI-Projekten\u201c, betont Christian Winterfeldt, Senior Director Datacenter Sales DACH bei Dell Technologies. \u201eBeim Datenmanagement handelt es sich allerdings um keine einmalige Aufgabe, sondern einen fortlaufenden Prozess, in dem Ma\u00dfnahmen und Tools stetig verbessert werden, um die Datenwertsch\u00f6pfung im Unternehmen voranzutreiben. Pauschall\u00f6sungen gibt es daf\u00fcr nicht, da jedes Unternehmen \u00fcber eine einzigartige Datenlandschaft und ein individuelles \u00d6kosystem aus Hardware und Software verf\u00fcgt. Die Dell AI Factory mit NVIDIA vereint jedoch verschiedene Bausteine, sodass Unternehmen flexibel bleiben und die Technologie optimal an ihren gesch\u00e4ftlichen Anforderungen ausrichten k\u00f6nnen.\u201c<\/p>\n\n\n\n
Konkrete Business-Ziele festlegen:<\/strong> Ohne eine klare Vision und konkrete gesch\u00e4ftliche Ziele k\u00f6nnen Unternehmen nur schwer einen Nutzen aus ihren Datensch\u00e4tzen ziehen. Erst wenn sie wissen, was sie mit Daten und KI erreichen wollen, sind sie in der Lage, Anforderungen zu definieren und ihr Datenmanagement entsprechend anzupassen. Dar\u00fcber hinaus ben\u00f6tigen sie Metriken, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob die Ma\u00dfnahmen wirksam sind und die angestrebten Ziele erreicht werden.\u200b<\/strong><\/p>\n\n\n\n