Die Leistungsfähigkeit der Datenintegration der nächsten Generation

Eine schlechte Datenqualität kann selbst die ehrgeizigsten Initiativen im Bereich künstliche Intelligenz (KI) zum Scheitern bringen und zu finanziellen Verlusten und strategischen Rückschlägen führen. Moderne Datenintegrationslösungen wie IBM DataStage lösen diese Herausforderungen, indem sie Entwicklern, Ingenieuren und Unternehmen Technologien zur Verfügung stellen, die Folgendes verbessern:

• Produktivität: Eine auf maschinelles Lernen basierende No- oder Low-Code-Schnittstelle zur schnellen Verbindung und Integration von Daten aus Hunderten von Datenquellen, Zielen und Formaten
• Leistung: Eine branchenführende Engine zur parallelen Verarbeitung, die durch proaktive Observability und Überwachung der Datenpipeline ergänzt wird
• Flexibilität: Verarbeitung von Daten nach Ihren Vorstellungen in einer beliebigen Cloud, Virtual Private Cloud (VPC), Region oder lokal mit einer Remote-Engine-Architektur sowie Nutzung verschiedener wiederverwendbarer Integrationsmuster, die auf die Anforderungen des Anwendungsfalls zugeschnitten sind

Durch die Einführung eines robusten Datenintegrations-Frameworks können Unternehmen dazu beitragen, dass ihre Daten korrekt, aktuell und wertvoll sind. So können sie das wahre Potenzial ihrer KI-Investitionen freisetzen und eine fundierte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen ermöglichen.

Führungskräfte stehen unter starkem Druck, generative KI zu implementieren, da sie ein erhebliches Potenzial für die Bilanz hat: Es wird erwartet, dass generative KI innerhalb der nächsten 10 Jahre das weltweite BIP um 7 % steigern wird. Da Gartner schätzt, dass bis 2026 80 % der Unternehmen Foundation Models bereitstellen und generative KI einsetzen werden, ist die Notwendigkeit, KI-Initiativen zu unterstützen, höher denn je.

Unternehmen, die KI skalieren möchten, sehen sich jedoch mit erheblichen Hindernissen konfrontiert, vor allem mit datenbezogenen Problemen. Unternehmen benötigen zuverlässige Daten, um leistungsfähige KI-Modelle zu erstellen und genaue Erkenntnisse zu gewinnen. Doch die heutige Technologielandschaft bringt beispiellose Datenherausforderungen mit sich, die KI-Initiativen behindern. Laut Gartner werden mindestens 30 % der Projekte für generative KI bis Ende 2025 nach dem Machbarkeitsnachweis abgebrochen, weil die Datenqualität schlecht ist.

Saubere, konsistente und zuverlässige Daten sind für die Maximierung des Return-on-Investment von KI unerlässlich, insbesondere angesichts der explosionsartigen Zunahme von Daten in unterschiedlichen Formaten und an unterschiedlichen Speicherorten. KI-fähige Daten können durch einen Unternehmensansatz mit einer Data-Fabric-Architektur beschleunigt werden, der die Daten im gesamten Unternehmen demokratisiert und dazu beiträgt, zeitnahe und vertrauenswürdige geschäftsfähige Daten zu gewährleisten. Eine wichtige Säule einer erfolgreichen Data Fabric ist die Datenintegration.

Datenintegration ist ein entscheidendes Element der Data Fabric und eine der Schlüsselkomponenten für die Verbesserung der Datenverwendbarkeit in den Bereichen KI, Business Intelligence (BI) und Analyse. Die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, bessere Entscheidungen zu treffen, neue Umsatzmöglichkeiten zu entdecken und Abläufe zu optimieren. Herkömmliche Verfahren und Technologien zur Datenintegration stehen jedoch oft vor verschiedenen Hürden:

1. Datensilos und Komplexität: Daten verbreiten sich rasant lokal sowie über Clouds, Anwendungen und Standorte hinweg in verschiedenen Formaten und Strukturen, was zu Inkonsistenzen führt, die die Analyse behindern. Diese isolierten Datenbereiche verhindern eine ganzheitliche Sicht und verlangsamen die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse. Infolgedessen sind Datenteams oft mit langwierigen Zyklen bei der manuellen Standardisierung von Daten konfrontiert – ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess.
2. Code-Silos: Codegesteuerte Datenintegration ist zwar leistungsstark, kann aber umständlich und kostspielig sein. Für die Verarbeitung verschiedener Daten ist komplexe Logik erforderlich und handgeschriebene Abfragen in strukturierten Abfragesprachen sind fehleranfällig und erfordern ständige Wartung. Diese Herangehensweise an Integrationspipeline führt zu einem erheblichen Entwicklungs- und Wartungsaufwand. Dateningenieure müssen sich darauf konzentrieren, die Logik für die Transformation auf wiederholbare und wartbare Weise aufzubauen und dabei DataOps-Tools einzusetzen, um Zeit und Risiko bei der Umsetzung in die Produktion zu reduzieren.
3. Skalierbarkeit und Leistung: Herkömmliche Ansätze zur Datenintegration haben, selbst bei der Verwendung ausgereifter Tools, Probleme mit dem wachsenden Volumen und den Echtzeitverarbeitungsanforderungen moderner Daten, insbesondere bei On-Premises- und Cloud-Workloads. Diese Methoden lassen sich oft nicht skalieren, um den hohen Leistungsanforderungen heutiger Unternehmen gerecht zu werden.
4. Qualifikationsbarrieren: Erfahrene Datenteams stehen unter zunehmendem Druck, auf wachsende Datenanfragen von nachgelagerten Nutzern zu reagieren, was durch das Streben nach höherer Datenkompetenz und einen Mangel an erfahrenen Dateningenieuren noch verschärft wird. Eine Strategie, die weniger technisch versierte Benutzer unterstützt und gleichzeitig die Time-to-Value für spezialisierte Datenteams verkürzt, ist entscheidend.

Moderne Datenintegrationslösungen begegnen diesen Herausforderungen, indem sie Folgendes bieten:

• Für Entwickler: Eine intuitive No-Code-/Low-Code-Benutzeroberfläche, die es Entwicklern ermöglicht, schnell wiederverwendbare, wiederholbare Datenpipelines mit minimaler Codierung zu erstellen, und gleichzeitig Flexibilität für Erweiterungen bietet. Das offene Ökosystem aus vorgefertigten Konnektoren für verschiedene Datenquellen und -formate vereinfacht die Integration und macht den Prozess schneller und effizienter.
• Für Ingenieure: Branchenführende Datenverarbeitungsleistung sorgt für eine zeitnahe Datenbereitstellung, während die proaktive Überwachung der Pipeline Probleme identifiziert und behebt, bevor sie sich auf nachgelagerte Workflows auswirken.
• Für Unternehmen: Die Flexibilität bei der Bereitstellung – die Möglichkeit, Jobs einmal zu entwerfen und sie in jeder beliebigen Region oder VPC auszuführen – bietet Skalierbarkeit für sich ändernde Geschäftsanforderungen. Die Laufzeitflexibilität, die das Wechseln zwischen den Verarbeitungsmustern „Extrahieren, Transformieren, Laden“ (ETL) und „Extrahieren, Laden, Transformieren“ (ELT) ohne manuelle Änderung des Codes ermöglicht, ermöglicht es Unternehmen, ihren Integrationsstil zu optimieren, um den Anforderungen der Anwendungsfälle gerecht zu werden und so Leistung und Kostenmanagement verbessern.

IBM ist seit fast zwei Jahrzehnten ein vertrauenswürdiger Anbieter im Bereich der Datenintegration und bietet branchenführende Tools an. Um den Bedürfnissen von Unternehmen in der heutigen Hybrid Cloud- und KI-Geschäftswelt gerecht zu werden, hat IBM die nächste Generation von DataStage eingeführt. Diese moderne Lösung für die Datenintegration hilft bei der Konzeption, Entwicklung und Ausführung von Aufträgen zur Transformation und Verschiebung von Daten mit branchenführender Leistung und Flexibilität und ermöglicht es Unternehmen, das wahre Potenzial ihrer Daten freizusetzen.

Lesen Sie den technischen Blog, um zu erfahren, wie IBM DataStage der nächsten Generation Entwickler, Ingenieure und Unternehmen unterstützt

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