Data Mesh und Self-Service-Analytics: Ein Weg zur Datendemokratisierung im Unternehmen

Die Bedeutung von Datendemokratisierung im modernen Unternehmen

In der heutigen Geschäftswelt spielt Datenanalyse eine zentrale Rolle. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, große Mengen an Daten schnell und effizient zu verarbeiten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Hier kommt die Datendemokratisierung ins Spiel. Sie ermöglichtes allen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, unabhängig von ihrer technischen Expertise, auf relevante Daten zuzugreifen und diese zu nutzen. Dies führt zu einer besseren Nutzung der vorhandenen Datenressourcen und stärkt die Fähigkeit des Unternehmens, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Datendemokratisierung bedeutet, dass Daten nicht nur in den Händen einiger weniger Experten liegen, sondern für das gesamte Unternehmen zugänglich sind. Dies fördert eine Kultur der Transparenz und Zusammenarbeit, was letztendlich zu innovativeren Lösungen und einer höheren Wettbewerbsfähigkeit führt.

Wie Self-Service-Analytics die Datenzugänglichkeit verbessert

Self-Service-Analytics revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen. Durch den Einsatz von benutzerfreundlichen Tools können Mitarbeitende eigenständig Datenabfragen durchführen und Berichte erstellen. Dies reduziert die Abhängigkeit von IT- und Daten-Teams und ermöglicht es den Fachteams, schnell auf relevante Informationen zuzugreifen.

Ein einfaches und intuitives Interface ist dabei entscheidend. Moderne Self-Service-Analytics-Lösungen bieten oft ein Texteingabefeld, ähnlich wie bei gängigen Suchmaschinen oder Chatbots. Diese Schnittstellen nutzen KI und Natural Language Processing (NLP), um natürliche sprachliche Anfragen in präzise Datenabfragen umzuwandeln. So können auch Mitarbeitende ohne tief gehende technische Kenntnisse die benötigten Daten schnell und einfach abrufen.

Technologische Grundlagen: KI-getriebene Frontends und Data Mesh

Die technologische Basis für Self-Service-Analytics bildet der Einsatz von KI-getriebenen Frontends und Data Mesh. KI-getriebene Frontends, oft in Form von Large-Language-Models (LLMs), ermöglichen es, natürliche Sprache in Datenabfragen zu übersetzen. Dies macht die Interaktion mit komplexen Datenquellen so einfach wie eine alltägliche Unterhaltung.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Konzept des Data Mesh. Dabei handelt es sich um ein dezentrales Datenmanagement-Paradigma, das Daten als Produkt behandelt und sie über verschiedene Datenquellen hinweg zugänglich macht – egal ob Tabellenstrukturen, Data Warehouses, Unternehmensablagen für unstrukturierte Daten, wie File Server, SMB, oder Cloud. Hinzu kommen – falls gewünscht – private, lokale Ablagen auf PCs, Laptops und Macs. Diese dezentrale Struktur sorgt dafür, dass Daten in verschiedenen Domänen des Unternehmens verwaltet und als zugängliche Produkte bereitgestellt werden.

Durch diesen Ansatz können Daten aus verschiedenen Quellen konsolidiert und für die Analyse bereitgestellt werden, ohne dass aufwändige Datenmigrationen erforderlich sind. Data Mesh ermöglicht dabei eine skalierbare und flexible Dateninfrastruktur, die das Unternehmen zukunftssicher macht.

Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von Self-Service-Analytics

Trotz der vielen Vorteile gibt es bei der Implementierung von Self-Service-Analytics auch Herausforderungen. Eine der größten Hürden ist die Integration unstrukturierter Daten. Viele Unternehmen verfügen über eine Vielzahl an Datenquellen wie E-Mails, Präsentationen, PDF-Dokumente und mehr. Diese Daten müssen zunächst erfasst, bereinigt und in ein nutzbares Format überführt werden.

Hier kommen Lösungen wie APARAVI ins Spiel, die unstrukturierte Daten analysieren und aufbereiten können. Eine weitere Herausforderung ist das Training der LLMs auf die spezifische Sprachdomäne des Unternehmens. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der internen Kommunikationsmuster und Fachbegriffe, um präzise und relevante Antworten zu generieren.

 
Video mit Beispiel:
Automatisierte Datenanbindung und Vektorisierung mit APARAVI und Milvus für LLM-basierte Anwendungen

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In diesem Video erfahren Sie, wie Sie eine Datenquelle, wie ein Dateisystem, an die APARAVI-Plattform anbinden und automatisierte Datenscans starten. Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten werden eingelesen, eine Vektordatenbank, in diesem Beispiel in Milvus erstellt und durch Data Self Service eigenständig verwaltet. Zudem zeigen wir, wie Sie Daten vektorisieren und filtern können. Am Ende wird ein LLM an die Vektordatenbank angebunden, um einen Chatbot mit Q&A-Funktion mittels RAG auf Basis dieser Daten zu erstellen.

(ohne Ton mit deutschem Untertitel)
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Praktische Vorteile für IT-Abteilungen und Fachteams

Die Einführung von Self-Service-Analytics bringt eine Reihe von praktischen Vorteilen mit sich, sowohl für IT-Abteilungen als auch für Fachteams. Für die IT-Abteilung bedeutet dies eine geringere Belastung durch Anfragen zur Datenaufbereitung und Berichterstellung. Dadurch bleibt mehr Zeit für strategische Projekte wie Data Governance und Anwendungsentwicklung.

Fachteams profitieren von einer größeren Unabhängigkeit und können eigenständig Datenanalysen durchführen. Dies führt zu schnelleren und effizienteren Arbeitsprozessen, da weniger Zeit für die Abstimmung mit der IT-Abteilung benötigt wird. Die Mitarbeitenden können sich voll und ganz auf ihre Kernaufgaben konzentrieren und fundierte Entscheidungen auf Basis der verfügbaren Daten treffen.

Wie Self-Service-Analytics die Datenkompetenz der Mitarbeitenden stärkt

Ein weiterer wichtiger Vorteil von Self-Service-Analytics ist die Förderung der Datenkompetenz innerhalb des Unternehmens. Wenn Mitarbeitende in die Lage versetzt werden, eigenständig Daten zu analysieren und zu interpretieren, bauen sie wertvolle analytische Fähigkeiten auf. Dies ist ein entscheidender Schritt hin zu einer datengesteuerten Unternehmenskultur.

Durch die regelmäßige Nutzung von Self-Service-Analytics-Tools werden Mitarbeitende darin geschult, Daten zu lesen, zu kombinieren und daraus Erkenntnisse abzuleiten. Dies stärkt nicht nur ihre fachlichen Fähigkeiten, sondern fördert auch eine proaktive und datengetriebene Arbeitsweise. Langfristig trägt dies zur Entwicklung einer agilen und wettbewerbsfähigen Organisation bei.

Fazit

Die Datendemokratisierung durch Self-Service-Analytics bietet Unternehmen die Möglichkeit, eine datengesteuerte Kultur zu entwickeln und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Durch den Einsatz von KI-getriebenen Frontends und Data Mesh können Daten effizienter genutzt und Mitarbeitende in die Lage versetzt werden, eigenständig fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Vorteile reichen von einer geringeren Belastung der IT-Abteilung über eine größere Unabhängigkeit der Fachteams bis hin zur Stärkung der Datenkompetenz im gesamten Unternehmen.

Unternehmen, die diesen Weg gehen, sind besser gerüstet, um den Herausforderungen der digitalen Transformation zu begegnen und ihre Ziele erfolgreich zu erreichen.