Der zentrale Engpass für den erfolgreichen Einsatz von KI liegt nicht in den Modellen, sondern in fragmentierten Datenlandschaften und eingeschränktem Datenzugriff. Klassische Speicher‑ und Datenarchitekturen sind für hochparallele KI‑Workloads nicht ausgelegt und bremsen Trainingsdauer, Skalierbarkeit und Wirtschaftlichkeit. Datensilos und fehlende Transparenz erschweren Governance, Compliance und Auditierbarkeit – insbesondere unter DSGVO und AI Act. Moderne…
Die Dezentralisierung von Datenplattformen nimmt Fahrt auf – das Data Mesh gilt als vielversprechendes Architekturparadigma. Nachholbedarf existiert beim Self-Service: Datenanalysen bleiben bislang noch spezialisierten Teams vorbehalten. Viele Unternehmen unterschätzen die Auswirkungen einer dezentralen Datenarchitektur auf die Arbeitskultur. Das Data Mesh etabliert sich zunehmend in deutschen Unternehmen als vorherrschendes Muster für Datenplattformen. Bereits 60…
Nur Daten die möglichst zeitnah bereitgestellt und genutzt werden, machen es Unternehmen möglich, frühzeitig Trends zu erkennen und schneller Entscheidungen zu treffen. IT Consumption wandelt sich zu 4 mit Everything-as-a-Service. Ein Trend-Radar lässt Unternehmen Trends, Hype-Cycles oder sich veränderndes Konsumverhalten früher als andere erkennen und mit den Business-Anforderungen verbinden. Agilität endet nicht an der Abteilungs-…
»In der Vergangenheit bauten Entwicklerteams Data Warehouses manuell, und Führungskräfte fokussierten sich nicht primär auf die Effizienz dieses Vorgangs. Doch mittlerweile erkennen sie, dass ein Großteil hiervon automatisiert werden kann, um die Bereitstellung von Entscheidungsdaten, die sie täglich benötigen, zu beschleunigen. Bereits 2017 haben Führungskräfte begonnen, das »Wie« der Daten in Frage zu stellen, und…