Sie sammeln mehr Daten als je zuvor? Doch langsame Datenabfragen, veraltete Auswertungen und fragmentierte Datenquellen können den gesamten Prozess beeinträchtigen.
Wenn Ihr Data Warehouse langsam, überlastet oder veraltet ist, können selbst die besten KI-Modelle und Analytics-Tools keine Ergebnisse liefern.
Ein hochleistungsfähiges Data Warehouse sorgt dafür, dass Ihre Erkenntnisse in Echtzeit und in großem Umfang verfügbar sind, sodass Sie handeln können, solange sich Ihnen noch Chancen eröffnen.
Warum die Leistung von Data Warehouses eine Rolle spielt
Im Zentrum der digitalen Transformation steht die Fähigkeit, auf Daten zu reagieren und damit Strategien zu verfeinern, Prozesse zu verbessern und neue Wachstumschancen zu identifizieren.
Trotz steigender Kostenkontrollen bleibt KI eine der obersten Prioritäten. Eine aktuelle Umfrage von Gartner ergab, dass viele Finanzvorstände zwar groß angelegte Investitionen zurückfahren, aber ihre Investitionen in KI verdoppeln. Alexander Bant, Chief of Research in der Gartner Finance Practice, formulierte es so: „Stattdessen schärfen sie ihren Fokus (auf KI) und verlagern ihren Schwerpunkt von breit angelegten Experimenten hin zu gezielten Anwendungsfällen in Unternehmen, bei denen sich messbare Auswirkungen erzielen lassen.“
Damit sich Investitionen in KI und Analytics auszahlen, muss Ihr Data Warehouse mit den Anforderungen Schritt halten können. Das bedeutet, dass es in der Lage sein muss:
- Komplexe, umfangreiche Datenmengen zu verarbeiten
- Tausende von Anfragen parallel zu bearbeiten
- Die Leistung für den Einsatz von KI-Tools in Echtzeit aufrechtzuerhalten
Woran es bei traditionellen Data Warehouses hapert
Die Automatisierung manueller Prozesse führt zwar zu einer Flut wertvoller Daten, aber nicht jedes Data Warehouse ist dafür ausgelegt, diese zu verarbeiten. Viele Altsysteme wurden für strukturierte Workloads entwickelt und sind nicht für die heutigen Anforderungen der KI-gestützten Anwendungen ausgelegt. Zu den häufigsten Herausforderungen gehören:
- Leistungsengpässe aufgrund langsamer Suchanfragen und hoher Latenzzeiten
- Begrenzte Skalierbarkeit bei steigendem Datenvolumen und zunehmender Arbeitslast
- Steigende Kosten aufgrund ineffizienter Nutzung von Rechenleistung und Speicherplatz
- Anbieterabhängigkeit, wodurch die Integration mit modernen Tools und hybriden Umgebungen eingeschränkt wird
In Branchen, in denen Geschwindigkeit eine wichtige Rolle spielt – wie beispielsweise im Finanzdienstleistungssektor (z. B. bei Investitionsentscheidungen), im Gesundheitswesen (z. B. beim Abrufen von Patientendaten zur Festlegung von Behandlungen), im Einzelhandel (z. B. bei der Personalisierung von Marketingkampagnen) und in der Fertigung (z. B. bei der Reduzierung von Engpässen in der Lieferkette) – können diese Einschränkungen Entscheidungen in Echtzeit und Innovationen behindern.
Wie man die Leistung von Data Warehouses steigert, um KI erfolgreich einzusetzen
KI-, Machine Learning- und Business Intelligence-Tools können nur so schnell arbeiten wie die zugrunde liegende Dateninfrastruktur. Ohne die erforderliche Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bleiben Erkenntnisse ungenutzt und Chancen werden verpasst.
Um die Transformation voranzutreiben, sollten Sie nach einem Data Warehouse oder einer Analytics-Datenbank suchen, die Folgendes bietet:
- Leistung im Petabyte-Bereich: Führen Sie Ressourcen-intensive Abfragen über strukturierte und halbstrukturierte Daten in beliebiger Größenordnung durch.
- Integrierte Analytics- und ML-Funktionen: Reduzieren Sie manuelle Arbeit mit fortschrittlichen Funktionen wie Event Pattern Matching und Spatial Data Mapping.
- Flexible, Workload-bewusste Skalierung: Trennen Sie Rechenleistung von Speicher, um die passenden Ressourcen den entsprechenden Workloads zuzuweisen.
- Datenanalyse an jedem Ort: Unterstützen Sie hybride Umgebungen und führen Sie Analysen über Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouses hinweg durch.
- Starke Governance und Sicherheit: Nutzen Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Audits, um Ihre Daten zu schützen.
Moderne Dateninfrastruktur für die KI-gestützte Transformation
Altsysteme können mit den heutigen Transformationszielen nicht Schritt halten. Eine leistungsstarke, moderne Data-Warehouse-Architektur wie OpenText™ Analytics Database schließt diese Lücke und ermöglicht:
- Massive parallele Workloads ohne Verzögerungen
- Echtzeit-Einblicke für KI- und Analytics-Tools
- Innovation in großem Maßstab, ohne Anbieterabhängigkeit
Mit der geeigneten Architektur wird aus Ihrem Data Warehouse mehr als nur eine Speicherlösung: Es wird zum Leistungstreiber, der messbare Ergebnisse bei der digitalen Transformation erzielt.
