Glossar Daten und KI
Viele Diskussionen zu Daten und KI scheitern nicht an der Technik, sondern an unterschiedlichen Vorstellungen von Begriffen. Dieses Glossar richtet sich ausdrücklich an gemischte Teams aus Fachbereichen, IT und Management und erklärt zentrale Konzepte in verständlicher Sprache.
Data Lake
DatenEin Data Lake ist eine zentrale Datenablage, in der große Mengen strukturierter und unstrukturierter Informationen in ihrem ursprünglichen Format gespeichert werden. Im Kontext unseres Modells ist wichtig, dass ein solcher Speicher nicht zum chaotischen Sammelbecken wird, sondern durch klare Verantwortlichkeiten, Zugriffsregeln und Dokumentation eingebettet ist. Nur dann können Fachbereiche nachvollziehen, welche Daten wofür geeignet sind.
MLOps Prozess
BetriebMLOps beschreibt Vorgehensweisen und Werkzeuge, mit denen der gesamte Lebenszyklus von Modellen im Betrieb gesteuert wird: von Entwicklung über Tests bis zu Überwachung und Anpassung. Für unser Smart Business Transformation Model bedeutet das, dass analytische Lösungen nicht als Einmalprojekte verstanden werden, sondern als laufende Aufgaben mit klaren Rollen, Prozessen und Qualitätskriterien.
Predictive Analytics Verfahren
AnalysePredictive Analytics bezeichnet Auswertungen, die auf Basis historischer Daten und Modellen mögliche zukünftige Entwicklungen schätzen. Im Rahmen unseres Ansatzes werden solche Vorhersagen immer als Hypothesen mit Unsicherheitsbereichen behandelt. Entscheidend ist, dass dokumentiert wird, welche Annahmen in die Modelle eingeflossen sind und wie Ergebnisse in Entscheidungen einfließen sollen.
Datenkatalog System
DatenEin Datenkatalog ist eine strukturierte Übersicht über vorhandene Datenquellen, Felder und Verantwortlichkeiten. Er hilft Teams zu verstehen, welche Informationen existieren, wie sie definiert sind und wer für ihre Qualität zuständig ist. In unserem Modell bildet ein Datenkatalog einen zentralen Baustein, um Diskussionen über Kennzahlen und Berichte auf eine gemeinsame Grundlage zu stellen.
Daten Governance Rahmen
GovernanceDaten-Governance umfasst Regeln, Rollen und Prozesse, die den verantwortungsvollen Umgang mit Informationen in einer Organisation festlegen. Dazu gehören Zuständigkeiten, Qualitätsanforderungen und Entscheidungswege. In unserem Smart Business Transformation Model sorgt Governance dafür, dass Dateninitiativen nicht als isolierte Projekte laufen, sondern in klare Strukturen eingebettet sind.
Datenplattform Architektur
ArchitekturEine Datenplattform ist die technische und organisatorische Grundlage, auf der Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung von Informationen für Analysen und Anwendungen erfolgt. Im Sinne unseres Modells ist eine Plattform dann hilfreich, wenn sie verständlich dokumentiert, erweiterbar und an Geschäftsfragen ausgerichtet ist – nicht, wenn sie nur durch Funktionslisten beeindruckt.
Machine Learning Modell
KIEin Machine-Learning-Modell ist ein mathematisches Konstrukt, das aus Beispieldaten Muster ableitet, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu unterstützen. In Projekten mit unserem Ansatz wird betont, dass solche Modelle keine objektiven Wahrheiten liefern, sondern auf Annahmen, Datenqualität und gewählten Zielgrößen beruhen. Transparenz über diese Faktoren ist Voraussetzung für einen verantwortungsvollen Einsatz.
Mit Entscheidungsfragen starten
Beginnen Sie nicht mit einer Werkzeugliste, sondern mit drei bis fünf klar formulierten Entscheidungsfragen, die in Ihrem Unternehmen aktuell ungelöst sind. Halten Sie zu jeder Frage fest, welche Kennzahlen heute verwendet werden, woher die Daten stammen und welche Widersprüche bekannt sind. Dieses Dokument dient als Ausgangspunkt für alle weiteren Diskussionen und verhindert, dass sich das Vorhaben in allgemeinen Technologieüberlegungen verliert.