Künstliche Intelligenz (KI) zur Datenintegration nutzt Algorithmen und Modelle, um den Integrationsprozess durch Aktivitäten wie Datenaufnahme, Transformation und die Erstellung von Pipelines zu automatisieren und zu optimieren.
Die traditionelle Datenintegration – also der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen zu einem einheitlichen Format zusammengeführt und harmonisiert werden – stützt sich auf feste Regeln oder halbautomatisierte Prozesse, die von Dateningenieuren koordiniert werden.1 Diese Ansätze sind jedoch nicht dafür ausgelegt, moderne Datenmengen und -komplexität zu bewältigen.
Die heutigen KI-Workloads und Analytics-Workloads erfordern eine Dateninfrastruktur, die sich durch hohe Geschwindigkeit, Flexibilität und Transparenz auszeichnet. Diese Anforderungen können Datenteams, die ohnehin schon von einem Wildwuchs an Tools, fragmentierten Workflows und Datensilos betroffen sind, schnell überfordern.
KI bietet einen intelligenten, optimierten Integrationsansatz, der sowohl effizient als auch an zukünftige Datenanforderungen anpassbar ist. Anstatt sich auf manuelle Datenkonvertierungen zu verlassen, nutzt die KI-Datenintegration Large Language Models, KI-Agenten und Automatisierung, um selbstständig zu lernen, sich anzupassen und Entscheidungen über Daten zu treffen – und verwandelt so einen reaktiven Prozess in ein proaktives, intelligentes System.
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Moderne Unternehmen arbeiten in komplexen, verteilten Umgebungen mit vielfältigen Datentypen. Sie stehen unter zunehmendem Druck, innovativ zu sein und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Herkömmliche Methoden der Datenintegration sind für diese Anforderungen nicht ausgelegt.
Vier wesentliche Veränderungen verdeutlichen, warum die KI-Datenintegration gerade jetzt so wichtig ist:
Unstrukturierte Daten nehmen explosionsartig zu
Unstrukturierte Daten sind Informationen ohne vordefiniertes Format, wie beispielsweise Bilder, Dokumente und Sensordaten aus dem Internet der Dinge (IoT). Heutzutage werden sie in riesigem Umfang generiert und machen Schätzungen zufolge 90 % der von Unternehmen erzeugten Daten aus.2
Das schiere Volumen unstrukturierter Daten macht sie für Analysen und KI äußerst wertvoll. Allerdings können sie manuelle Integrationsmethoden schnell überfordern, insbesondere wenn sich Datenschemata rasch ändern, Aktualisierungen asynchron erfolgen und Probleme mit der Datenqualität zunehmen.3 Ohne flexiblere und effizientere Integrationsprozesse laufen Unternehmen Gefahr, wertvolle Daten ungenutzt zu lassen.
LLMs und Agenten benötigen zuverlässige, einheitliche Daten
KI kann nur auf die Daten zugreifen, auf die sie Zugriff hat. Daher ist ein einheitlicher Zugriff auf Unternehmensdaten eine wesentliche Voraussetzung für die KI-Bereitschaft. Unternehmen benötigen eine einheitliche, übersichtliche Sicht auf Daten, die über Datenbanken, Data Lakes und Geschäftsanwendungen verteilt sind, um KI effektiv zu nutzen.
LLMs benötigen zum Beispiel riesige Mengen an relevanten Daten, um präzise, kontextbezogene Antworten zu generieren. KI-Agenten haben ähnliche Anforderungen und sind auf integrierte Daten angewiesen, um über verschiedene Workflows hinweg zuverlässig zu agieren. Der Zugriff auf genaue, aktuelle und relevante Geschäftsdaten trägt dazu bei, dass die Ergebnisse beider Systeme vollständig, konsistent und auf dem neuesten Stand sind.
Echtzeitentscheidungen erfordern schnellere Datenpipelines
Eine erfolgreiche datengesteuerte Entscheidungsfindung hängt davon ab, ob man in der Lage ist, schnell, sicher und kostengünstig Erkenntnisse aus großen, vielfältigen Datensätzen zu gewinnen.4 Um dies zu erreichen, sind automatisierte Pipelines mit geringer Latenz erforderlich, die kontinuierlich aktuelle, zuverlässige Daten liefern können.
Und doch sind herkömmliche Ansätze für die Pipeline-Gestaltung und -Koordination nicht auf die Geschwindigkeit und den Umfang von KI und Echtzeitanalysen ausgelegt. Batch-Extract, Transform, Load (ETL)-Prozesse verursachen Verzögerungen, die die Zeit bis zum Handeln und die Zeit bis zu den Erkenntnissen verlängern und oft zu veralteten und unbrauchbaren Ergebnissen führen.
Die zunehmende Komplexität macht eine manuelle Integration unmöglich
Da Datenumgebungen immer komplexer werden, können schon kleine Änderungen die Integration stören und zu dem führen, was Forscher als „sich wiederholenden Kreislauf aus Erkennung, Diagnose und Behebung von Pipeline-Fehlern“ bezeichnen, „der wertvolle technische Ressourcen beansprucht“.5
Für Unternehmen, die Unternehmens-KI und Entscheidungsfindung in Echtzeit in den Vordergrund stellen, wird der Übergang zu einem KI-gestützten Pipeline-Design und einer KI-gestützten Pipeline-Orchestrierung laut Jahangir Khan, Softwareentwickler bei IBM, zunehmend als „unvermeidlich und unverzichtbar“ angesehen.6 Durch agentische KI unterstützte Pipelines bieten selbstanpassende und selbstheilende Funktionen, die den Datenintegrationsprozess grundlegend verbessern und für mehr Ausfallsicherheit und Geschwindigkeit sorgen können.
Die KI-gestützte Datenintegration hilft dabei, drei zentrale Herausforderungen bei der Umsetzung zu bewältigen, die moderne Datenteams ausbremsen:
- Datenzugriff
- Zuverlässigkeit der Pipeline
- Fähigkeitsbeschränkungen
Viele Unternehmen haben mit langsamen und komplizierten Datenzugriffen zu kämpfen. Anfragende warten in der Regel ein bis vier Wochen auf die Datenlieferung, was die Produktivität und die Entscheidungsfindung bremst.
Diese Herausforderung wird durch fragmentierte Workflows und einen Wildwuchs an Tools noch verschärft: 50 % der Unternehmen nutzen drei oder mehr Datenintegrationstools. Data-Engineering-Teams müssen sich in unzusammenhängenden Umgebungen zurechtfinden, was uneinheitliche Implementierungen, Doppelarbeit und betriebliche Komplexität verursacht.
Schemata- oder Formatänderungen können bestehende Pipelines und fest programmierte Systeme unbemerkt lahmlegen, wodurch sich fehlerhafte Daten weiterverbreiten können. Selbst wenn diese Fehler erkannt werden, erfordern sie oft manuelle Eingriffe, was zu Verzögerungen führt und das Risiko erhöht.
Die eingeschränkte Transparenz in der Pipeline macht es schwierig, Probleme aufzuspüren und zu beheben. Infolgedessen verbringen Dateningenieure fast die Hälfte ihrer Zeit damit, den Betrieb am Laufen zu halten, anstatt neue Funktionen zu entwickeln.7,8 Diese Probleme können sich zu erheblichen technischen Schulden summieren, was die Kosten in die Höhe treibt und die Produktivität einschränkt.
Vielen Unternehmen fehlen die spezialisierten Data-Engineering-Fachkräfte, die erforderlich sind, um den modernen Anforderungen im Bereich KI und Daten gerecht zu werden. Einigen Schätzungen zufolge geben 77 % der Unternehmen an, dass es ihnen an den notwendigen Datenkompetenzen und Fachkenntnissen mangelt.
Diese Qualifikationslücken führen dazu, dass man sich verstärkt auf manuelle Prozesse verlässt und die Einführung moderner Integrationsansätze verzögert wird. Da Geschäftsanwender selbst bei den grundlegendsten Datenanfragen stark von den technischen Teams abhängig sind, sind die Entwicklerteams oft bis weit über ihre Grenzen hinaus ausgelastet.
Bei der KI-gestützten Datenintegration werden LLMs, maschinelles Lernen und Automatisierung eingesetzt, um den gesamten Datenintegrationsprozess zu optimieren. Zu den häufigsten Methoden gehören:
- Daten entdecken, klassifizieren und anreichern
- Mapping und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen
- Überwachung der Datenqualität und des Zustands der Datenpipeline
- Entwurf und Koordination von Datenpipelines
- Datenabfrage mit natürlicher Sprache
Daten entdecken, klassifizieren und anreichern
Bevor Daten integriert und bereitgestellt werden, kann KI verschiedene vorgelagerte Aufgaben automatisieren, wie zum Beispiel:
- Entdeckung neuer interner und externer Datenquellen durch die Analyse relevanter Datensätze, Webquellen, Zugriffsprotokolle und Metadaten-Repositorien.
- Klassifizierung und Tagging von Daten mithilfe von Modellen wie Entscheidungsbäumen, Random Forests und neuronalen Netzen zur Verbesserung der Governance und der semantischen Konsistenz.10
- Anreicherung von Daten mit geschäftlichem Kontext und Metadaten, wie z. B. Stimmungsanalyse und Unternehmenskennungen.
- Strukturen aus unstrukturierten Daten extrahieren, indem Entitäten, Beziehungen und Muster erkannt werden.
- Sicherstellen, dass Datenkataloge auf dem neuesten Stand bleiben, wenn neue Quellen hinzukommen und sich Geschäftsdefinitionen weiterentwickeln.
Diese KI-gestützten Funktionen erleichtern das Auffinden, Auswerten und Aufbereiten relevanter Daten für nachfolgende Analysen und KI-Anwendungen.
Daten quellenübergreifend zuordnen und transformieren
KI kann auch zentrale Aufgaben der Datenintegration automatisieren, wie zum Beispiel Schema-Mappings und Datenkonvertierung. Herkömmliches Daten-Mapping und die Datenkonvertierung basieren auf spezialisiertem technischem Fachwissen und fest programmierten Regeln. KI-Modelle können Schemata über verschiedene Datenquellen hinweg mithilfe semantischer Analyse automatisch abbilden und aufeinander abstimmen.
Beispielsweise könnte die KI „emp_ID“ in einem System mit „employee_number“ in einem anderen System abgleichen, selbst wenn sich Feldnamen und Datenformate unterscheiden. In diesem Zusammenhang kann die KI Transformationslogik und Normalisierungsregeln generieren – und diese anpassen, wenn sich die Geschäftslogik ändert, ohne dass der Code neu geschrieben werden muss.
Überwachung der Datenqualität und des Zustands der Datenpipeline
Bisher haben Teams zur Überwachung von Pipelines auf maßgeschneiderte Observability-Logik, Dashboards, Alerts und manuelle Diagnosen gesetzt. Die Behebung von Problemen erforderte oft spezielles Fachwissen und die Abstimmung zwischen verschiedenen Stakeholdern.
KI-Systeme können dabei helfen, die Datenqualität zu gewährleisten und Probleme schneller zu lösen, indem sie folgende Aufgaben automatisieren:
- Pipeline-Überwachung
- Anomalieerkennung
- Erkennung von Schema-Abweichungen
- Ursachenanalyse
- Empfehlungen zur Behebung
- Überprüfung
- Dokumentation
KI kann auch die Datenqualitätsverwaltung verbessern, indem sie Qualitätsstandards lernt und selbst kleinste Abweichungen erkennt. All diese Funktionen tragen dazu bei, dass die an die Nutzer gelieferten Daten vertrauenswürdig, konsistent und einsatzfähig sind.
Entwurf und Orchestrierung von Datenpipelines
Agentische KI kann beim Entwurf und der Koordination von Datenpipelines helfen, indem sie für jede Workload den am besten geeigneten Integrationsansatz empfiehlt. Je nach Datenquelle, Leistungsanforderungen und Kostenvorgaben können KI-Systeme ETL/ELT, Echtzeit-Streaming, Replikation oder hybride Ansätze vorschlagen.
Die deklarative Erstellung von Pipelines kann diesen Prozess unterstützen. Anstatt jeden Schritt manuell zu codieren, definieren die Entwickler die gewünschten Ergebnisse und Governance-Regeln, sodass das System einen Pipeline-Plan zur Überprüfung und Genehmigung erstellen kann. KI-Agenten können dann bei der Ausführung des Workflows helfen.
KI kann zudem anhand von Workload-Mustern und geschäftlichen Anforderungen den besten Speicherort für integrierte Daten empfehlen – beispielsweise Object Storage, Data Warehouses oder Datenbanken. Im Laufe der Zeit können agentische Systeme die Orchestrierung verbessern, indem sie historische Daten nutzen, um Prioritäten und Ausführungswege zu optimieren, häufig mithilfe von verstärkendem Lernen.
Datenabfrage mit natürlicher Sprache
Die meisten Geschäftsanwender kennen sich mit Structured Query Language (SQL) nicht aus und sind bei der Abfrage von Unternehmensdaten für Berichte und Routineanfragen auf technische Teams angewiesen. Die KI-gestützte Datenintegration verringert diese Hürde durch No-Code-Self-Service-Datenagenten, die mithilfe von Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und LLMs Anfragen in natürlicher Sprache interpretieren und SQL-Queries generieren.
Ein Finanzanalyst könnte zum Beispiel fragen: „Zeig mir die Rentabilitätstrends nach Kundensegmenten für die letzten zwei Quartale.“ Der Agent interpretiert die Anfrage, erstellt die Abfrage und liefert das Ergebnis.
Dieser Ansatz verkürzt die Verzögerungen beim Datenzugriff und erleichtert die unternehmensweite Nutzung integrierter Unternehmensdaten. Technisch versierte Nutzer, die mehr Kontrolle über ihre Anfragen wünschen, können mithilfe von Python-Software Development Kits (SDKs) LLMs nutzen, um Python-Skripte auf Basis von Nutzeranfragen zu generieren und auszuführen.
Der Einsatz fortschrittlicher KI-Funktionen bei der Datenintegration bietet eine Vielzahl von Vorteilen, darunter:
- Schnellere Entscheidungsfindung: Mit KI-Unterstützung verkürzt sich die Bearbeitungszeit für Datenanfragen von Wochen auf Minuten, sodass Geschäftsteams schnell handeln können, solange Chancen und Risiken noch aktuell sind.
- Zuverlässige, hochwertige Daten: Integrierte KI-Funktionen für Observability, Überwachung und Governance tragen dazu bei, das Risiko zu verringern, dass fehlerhafte oder nicht konforme Daten in nachgelagerte Repositorys gelangen und in Entscheidungen einfließen.
- Vereinfachte Architektur: Agentische Systeme vereinen eine Vielzahl von Integrationspipelines auf einer einzigen Plattform, egal ob es sich um Batch-Workloads, Echtzeit-Streaming oder Data Replication handelt. Dadurch müssen Nutzer nicht zwischen verschiedenen Tools hin- und herwechseln.
- Höhere Produktivität: Automatisierung und Self-Service tragen dazu bei, sich wiederholende oder wenig wertschöpfende Aufgaben im Datenintegrations-Workflow zu reduzieren, sodass sich Dateningenieure auf strategische Aufgaben konzentrieren können.
Es gibt auch Argumente dafür, dass KI das Data Engineering drastisch demokratisiert. Indem sie die Hürden für den Datenzugriff und das Verständnis von Daten senkt, können sich auch nicht-technisch versierte Geschäftsanwender in die Lage versetzt fühlen, aktiv mit Daten zu arbeiten.
Es gibt unzählige Anwendungsfälle aus der Praxis für den Einsatz von KI-basierten Datenintegrationslösungen, zum Beispiel:
- Echtzeit-Streaming
- Data-Warehousing
- Finanzplanung
- Daten für KI
- Vertrieb und Umsatzbetrieb
Die Aufnahme und Aufbereitung von Echtzeit-Datenströmen mithilfe von KI trägt dazu bei, die Latenz zu verringern und ermöglicht so eine schnelle und fundiertere operative und analytische Entscheidungsfindung.
KI-Datenintegrationen können dabei helfen, Datenflüsse in Lakehouses und Data Warehouse-Umgebungen zu modernisieren und zu optimieren, sodass die Daten zuverlässig und effizient bereitgestellt werden.
KI kann den Datenzugriff erheblich vereinfachen und den manuellen Aufwand bei der Datenaufbereitung reduzieren, der für die Finanzberichterstattung, Prognosen und die KPI-Verfolgung erforderlich ist.
KI erleichtert die Zusammenführung von Rohdaten (insbesondere unstrukturierten Unternehmensdaten) und macht diese zugänglich und nutzbar. Diese Fähigkeit ist ein entscheidender Faktor für KI-Initiativen in Unternehmen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und generative KI.
Die Möglichkeit, Kundenbeziehungsmanagement (CRM) und Erkenntnisse über die Leistung schnell und einfach zu vereinen, ermöglicht es Vertriebsteams, schneller zu agieren und ihre Abhängigkeit von technischen Teams zu verringern.
Datenintegration ist keine Einheitslösung. Bei der Bewertung von KI-gestützten Datenintegrationslösungen sind verschiedene Merkmale, Funktionen und Dienste zu berücksichtigen. Hier sind drei Schlüsselfragen, die Ihnen bei Ihrer Suche helfen sollen:
Interoperabilität und Erweiterbarkeit: Wie gut lässt sich die Lösung mit anderen Systemen kombinieren?
Lösungen, die die native Anbindung an Ökosysteme unterstützen – sei es über Programmierschnittstelle (APIs) oder vorgefertigte Konnektoren –, können die Bindung an einen bestimmten Anbieter verringern und den Nutzen bestehender Dateninvestitionen maximieren. Diese KI-gestützten Lösungen sollten sich nahtlos mit File-Storage-Systemen, ereignisgesteuerten Architekturen, Datenspeichern und Geschäftsanwendungen verbinden lassen. Erweiterbarkeit ist ebenso wichtig wie Interoperabilität, damit die Plattform bei sich ändernden Anforderungen skalierbar bleibt (einschließlich der Unterstützung von benutzerdefiniertem Code oder nicht-nativen Datenquellen).
Sicherheit und Governance: Wie gut schützt die Lösung Ihre Daten?
KI-Datenplattformen mit integrierten Funktionen für Datenbereinigung, Datensicherheit und Data Governance tragen dazu bei, dass die Daten während des gesamten Integrationszyklus zuverlässig und vertrauenswürdig bleiben. Zudem schützen sie sensible Daten vor unbefugtem Zugriff und unbefugter Nutzung. KI-gestützte Observability und Überwachung ermöglichen die frühzeitige Erkennung von Problemen, einschließlich subtiler Anomalien, die andernfalls möglicherweise unbemerkt bleiben würden.
Flexibilität bei der Bereitstellung: Wo und wie kann die Plattform betrieben werden?
Unternehmen arbeiten zunehmend in hybriden Multicloud-Umgebungen, weshalb Lösungen, mit denen Pipelines überall ausgeführt werden können (sei es vor Ort, in der Cloud oder in einem hybriden Ökosystem), unverzichtbar sind. Hybride Bereitstellungen und die Datenverarbeitung vor Ort können zudem die Latenzzeiten und Datenübertragungskosten minimieren und gleichzeitig dazu beitragen, langfristige technische Schulden abzubauen.
Ressourcen
Verwandeln Sie Rohdaten in KI-fähige Daten mit einer optimierten Benutzererfahrung für die Integration beliebiger Daten in einem beliebigen Stil
Erstellen Sie mit IBM-Datenintegrationslösungen belastbare, leistungsstarke und kostenoptimierte Datenpipelines für Ihre generativen KI-Initiativen, Echtzeitanalysen, Lagermodernisierungen und betrieblichen Anforderungen.
Erfolgreiches Skalieren von KI mit der richtigen Strategie, Datensicherheit und Governance.
Fußnoten
1,3,6,9,10 „Leveraging Artificial Intelligence to Automate ETL Pipelines: Evolving Legacy Data Systems into Intelligent Workflows,” Jahangir Khan, Juni 2025.
2 „Untapped value: What every executive needs to know about unstructured data,” IDC, August 2023.
4 „Kann KI autonom den gesamten Stack aufbauen, betreiben und nutzen?” IBM Research, 8. Dezember 2025.
5 „The challenges of Extract, Transform and Loading (ETL) system implementation for near real-time environment.“ Sabtu, Adilah & Mohd Azmi, Nurulhuda & Sjarif, N.N.A. & Ismail, S.A. & Mohd Yusop, Othman & Sarkan, Haslina & Chuprat, Suriayati. Juli 2017.
7 „What wasting data engineering talent really costs you,” Kevin Kim, 31. März 2022.
8 „Beyond ETL: How AI Agents Are Building Self-Healing Data Pipelines,” Soumen Chakraborty, Mai 2025.