Weiterentwicklung der Datenmodellierung für KI
Whitepaper herunterladenDie Datenmodellierung für KI beginnt mit einheitlichen Definitionen. Verschiedene Abteilungen melden unterschiedliche Zahlen für dieselbe Kennzahl, Abfragen werden langsamer und die Cloud-Kosten steigen stetig an. Wenn ein KI-Assistent mit widersprüchlichen Definitionen konfrontiert wird, wählt er eine davon aus oder kombiniert sie und gibt seine Antwort mit absoluter Sicherheit.
Laut der Umfrage „State of Data Engineering 2026 “ von Joe Reis nutzen 82 % der Fachleute täglich KI-Tools für ihre Datenarbeit, und nur 11 % geben an, dass ihre Datenmodellierung reibungslos verläuft.
In diesem Whitepaper wird erläutert, warum diese Probleme auftreten und wie sie durch Datenmodellierung gelöst werden können. Es enthält praktische Beispiele aus realen Kundenprojekten.
Wichtigste Erkenntnisse
Warum die Datenmodellierung für KI mit dem Kontext beginnt
Datensysteme transportieren Kontext auf drei Ebenen: implizit, explizit und menschlich. KI erfasst meist nur die explizite Ebene. Implizites Wissen und Geschäftsregeln bleiben unsichtbar, bis jemand sie niederschreibt.
Eine einheitliche Informationsquelle beginnt mit einheitlichen Definitionen
Ein Finanzteam verwendet den Begriff „Gewinn“ möglicherweise für Nettogewinne nach Steuern, während ein anderes ihn für Gewinne vor Steuern verwendet. Ein KI-Assistent, der auf beide Definitionen hinweist, wählt eine davon aus oder kombiniert sie. Die Abstimmung der Definitionen unter den Beteiligten muss vor dem Kauf einer Katalogsoftware erfolgen.
Die Daten sind korrekt; die Bedeutung ist jedoch verloren gegangen
Eindeutige Benennung, Metadaten und Herkunftsnachweise bewahren die Bedeutung hinter jeder Zahl – sowohl für Menschen als auch für die KI.
Standardisierte Modellierungsverfahren senken die Cloud-Kosten
Bei einem Kundenprojekt konnten durch inkrementelle Logik und Tabellenpartitionierung die jährlichen Rechenkosten um rund 250.000 US-Dollar gesenkt werden. Die zugrunde liegende SQL-Anweisung wurde nicht umgeschrieben.
Weiterentwicklung der Datenmodellierung für KI
Was ist darin enthalten?
Effiziente Berichterstellung, Analysen und Skalierbarkeit
Warum Geschäftslogik in das Data Warehouse gehört, wie sie Assistenten für den „Dialog mit Ihren Daten“ unterstützt und welche Modellierungsabkürzungen bei wachsenden Datenmengen zu einem Problem werden.
Geschäftliche Ausrichtung und eine einzige zuverlässige Informationsquelle
Wie ein Datenmodell Ihre Geschäftsaktivitäten in gemeinsame Definitionen umsetzt und wie Ontologie und Taxonomie die Beteiligten zusammenbringen, bevor die Daten in einen Katalog aufgenommen werden.
Aufbau oder Migration eines Data Warehouse
„Lift-and-Shift“ oder eine Neugestaltung von Grund auf? Nutzen Sie Datenmodelle als Blaupause, um den Umfang festzulegen, Ansatzpunkte auszuwählen und die Kosten für den Betrieb zweier Systeme zu begrenzen.
Die Xebia-Checkliste zur KI-Bereitschaft
Fünf Fragen, mit denen Sie beurteilen können, ob Ihre Datenarchitektur die nächste Generation von KI-Produkten unterstützen kann.
Datenintegration
Wie ein Datenmodell als gemeinsames Wörterbuch für Echtzeit- und Batch-Daten fungiert – am Beispiel eines Logistikunternehmens.
Klarheit bei der Beschreibung der Daten
Namenskonventionen, Metadaten sowie die Herkunftsverfolgung auf Datensatz- und Spaltenebene.
Eine einzige Quelle der Wahrheit zu haben, bedeutet mehr, als Daten lediglich an einem Ort zu sammeln; dazu gehört auch, wie Datenfelder definiert werden und in welcher Beziehung sie zueinander stehen
Ricardo Granados López
Analytics-Ingenieur bei Xebia
Whitepaper
Laden Sie „Evolving Data Modeling for AI“ herunter.
Häufig gestellte Fragen
Contact