Ein Blick in die Zukunft: 5 Daten- und KI-Trends mit Google Data Cloud (Teil 2)

Eine Header-Grafik, die drei menschliche Figuren zeigt, die von links nach rechts laufen. Sie befinden sich dabei auf einem großen, grünen Pfeil, der am Ende nach oben geht, wie eine Rampe. Die Figuren tragen formale Kleidung und haben Aktenkoffer in den Händen. Übertragener Weise können die Figuren die Google Data Cloud dank der im Beitrag vorgestellten KI-Trends und Daten-Trends als Sprungbrett zum Erfolg nutzen.

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Du lebst in einer Zeit, in der Innovationen schneller voranschreiten denn je. Digitalisierung, Globalisierung, all das gab es in dem Umfang davor nicht. Du bist mit mehr Wandel konfrontiert als es je eine Generation vor dir war. Und was für eine spannende Position und Zeit das ist! Zuweilen ist genau das aber auch herausfordernd. Um die Potenziale der Gegenwart – und Zukunft – optimal nutzen und an den Herausforderungen wachsen zu können, ist es sinnvoll, sich mit den neuen großen Themen zu beschäftigen. Der aktuelle Bericht von Google kann dir dabei helfen – denn Google hat gemeinsam mit der International Data Corporation und mehreren Studien fünf Trends in Bezug auf Daten und KI ausgemacht.

Die Trends hängen interessanterweise alle zusammen und können dir und deinem Unternehmen einen Schub nach vorne verpassen:

  1. Au revoir Datensilos!
  2. Das Zeitalter offener Datenökosysteme einleiten
  3. Den Kipppunkt der KI nutzen
  4. Erkenntnisse überall mit einfließen lassen
  5. Unbekannten Daten auf die Spur kommen

Den ersten beiden Aspekten haben wir uns im vorangegangenen Teil bereits gewidmet. Nun geht es um die verbleibenden drei Trends. Wenn du dich intensiver mit all dem auseinandersetzen willst, dann findest du am Ende dieses Artikels den Originalbericht von Google zum kostenlosen Download.

Künstliche Intelligenz hat Einzug in viele Tools und Lebensbereiche gehalten und somit ihren “Tipping Point” erreicht. Das bedeutet, dass sie es geschafft hat, sich massenhaft auszubreiten. Nahezu jede Anwendung, die du nutzt, wird bereits von KI unterstützt – ob Social-Media-Plattformen, Sprachassistenten oder Fahrdienste. Und das aus gutem Grund! Mithilfe von KI und ML (Machine Learning) können Unternehmen viel mehr Informationen aus ihren vorhandenen Daten herausholen und insgesamt einfach besser mit ihnen arbeiten.

Dabei ist es wichtig, dass die Daten einheitlich und zugänglich sind. Noch vor einem Jahr wurden vielerorts Daten-Clouds und KI-Clouds strikt voneinander getrennt, doch heute ist dieses Vorgehen bereits veraltet. Inzwischen benötigen Datenwissenschaftler*innen, Analyst*innen und (ML-)Entwickler*innen eine zentrale Schnittstelle, über die sie ihre Tools, Daten und Erkenntnisse abrufen können. Es braucht also ein einziges, einheitliches Portal.

Dein Unternehmen profitiert davon, wenn möglichst viele Mitarbeiter*innen mit KI und ML arbeiten können. Wenn du den Zugang zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in deiner Firma erleichterst, hat das gleich zwei positive Effekte:

  • Du kannst aus allen nur denkbaren Datenmengen Einsichten und Erkenntnisse gewinnen.
  • Du kannst Probleme in großem Umfang und mit hoher Genauigkeit lösen.

Eine Infografik, auf der steht: "90 % der neuen Versionen von Unternehmensanwendungen werden bis 2025 eingebettete KI-Funktionen erhalten." Die Angaben stammen aus dem Google Data Cloud Whitepaper "2023 Data and AI Trends Report".

Business Intelligence (BI) ist auf dem Vormarsch. Zukunftsorientierte Unternehmen nutzen BI und Analysen nicht nur um Trends abzuleiten, sondern auch, um Datenanomalien und grundlegende Geschäftsprobleme zu erkennen. Dafür sind KI und ML nicht zwangsläufig notwendig, aber hilfreich. BI- und Analyse-Software kann Daten in Modelle einspeisen, die den Usern sofortige Erkenntnisse liefern – selbst in sich schnell verändernden Umgebungen, in denen es auf Millisekunden ankommt, wie etwa bei digitalen Werbeangeboten.

Wenn du Analysen in kundenorientierte Anwendungen einbettest, kannst du dadurch beispielsweise die Servicequalität verbessern oder auch neue Einnahmequellen erschließen. Unternehmen können mit den Daten personalisierte Omnichannel-Erlebnisse bieten, ihre Bestands- und Produktplatzierungsentscheidungen optimieren sowie ihre Lieferketten transparenter und effizienter machen. Und das alles auf Basis einer modernen BI-Plattform.

Eine Infografik, auf der steht: "75 % der Unternehmen werden gänzlich neue Funktionen von BI-Software fordern." Die Angaben stammen aus dem Google Data Cloud Whitepaper "2023 Data and AI Trends Report".

Daten machen Unternehmen heute erst wettbewerbsfähig – und damit sind sie unfassbar wertvoll. Firmen sammeln Daten aus vielen verschiedenen Kanälen für unterschiedliche Zwecke – oftmals ohne sich bewusst zu sein, dass Daten auch Risiken mit sich bringen können.

Die eigenen Daten nicht zu kennen, nicht zu sichern und darüber hinaus keine anderweitigen Schutzmaßnahmen zu ergreifen, kann zu ernsten Problemen führen – gerade wenn es um sensible und personenbezogene Daten geht. Es kann beispielsweise schnell passieren, dass eine Person sich schriftlich an den Kundensupport wendet und überaus detaillierte Informationen in ihre Nachricht einfließen lässt: “Meine Lieferung mit Medikamenten kam leider nicht an. Hier ist mein Name, die Liste an Medikamenten, die ich brauche und meine Krankenversichertennummer.” Und schon befinden sich diese sensiblen Daten in einer deiner Datenbanken.

Der erste und wichtigste Schritt beim Risikomanagement deiner Daten besteht darin, einen Überblick über alle Daten zu gewinnen. Du solltest deine Dateneingabe-Pipelines und Speichersilos daher kennen(lernen) und verstehen. Sobald du weißt, wo sich deine Daten befinden, kannst du dich daran machen, sie zu klassifizieren. Genauigkeit ist hierbei entscheidend!

Für die Klassifizierung kann es sich lohnen, die in deinen Teams vorhandenen Fähigkeiten und Ressourcen durch maschinelles Lernen und Tools zur Geschäftsautomatisierung zu erweitern. Das ist oft ein Fall für das bereits angesprochene BI: Denn damit können Anomalien erkannt oder auch Datentypen gekennzeichnet werden, die nicht mit dem Zweck einer Tabelle oder eines Dateispeichers übereinstimmen. Mit einem guten Datenrisikomanagement kannst du dir diese Vorteile zunutze machen:

  • Du verbesserst die Produktivität und die Zusammenarbeit in deinem Unternehmen.
  • Du steigerst das Vertrauen deiner Kunden.
  • Du reduzierst das Risiko von Compliance-Verstößen (und damit einhergehenden Geldstrafen).

Eine Infografik, auf der steht: "77 % der Unternehmen wollen die Klassifizierung ihrer Daten verbessern." Die Angaben stammen aus dem Google Data Cloud Whitepaper "2023 Data and AI Trends Report".

Rüste dich mit Google Data Cloud für die Zukunft!

Willst du noch tiefer in die Welt der Daten- und KI-Trends eintauchen? Oder Tipps für die Einführung von AI und ML erhalten? Dann lade dir hier das Google-Whitepaper “2023 Data and AI Trends Report” kostenlos herunter. Der Link führt dich ohne Umschweife zum Dokument.


Wenn du Fragen zu einer Migration in die Google Data Cloud hast, dann nimm einfach Kontakt zu unserem Experten Johnnie auf. Er steht dir gerne mit Rat und Tat zur Seite!

Das Thema “Daten” treibt dich schon länger um, du weißt aber nicht so recht, wo du anfangen sollst? Dann könnte unser Data-Analytics-Management-Workshop etwas für dich sein: Hier helfen wir dir dabei, eine eigene Dateninfrastruktur aufzubauen, deine Datenquellen anzubinden, dein eigenes Data Warehouse einzurichten und hilfreiche Business Dashboards zu erstellen.

Weiterführende Informationen

Ein Blick in die Zukunft: 5 Daten- und KI-Trends mit Google Data Cloud (Teil 1)
Keine digitale Transformation ohne Google Data Cloud – Teil 1
Bye-bye, Datensilos: Dein Weg zur Data Driven Company mit den Daten-Tools von Google Data Cloud
Das Rezept für ein datengetriebenes Unternehmen: Datenkultur + Daten-Tools von Google Data Cloud
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Der Weg zur Data Driven Company