iPaaS, Data Lakehouse und KI-Agenten: Wie man Datensilos beseitigt

Datensilos und über Systeme verstreute Informationen, die nicht miteinander kommunizieren, lassen sich häufig durch die Kombination dreier Ebenen auf einer einzigen Plattform auflösen: iPaaS (zur Systemverbindung ohne individuelle Entwicklung), ein Data Lakehouse (zur Organisation und Zentralisierung der Daten aus diesen Verbindungen) und KI-Agenten (zur Umwandlung dieser organisierten Daten in Automatisierungen und Reaktionen). Diese Kombination, wie sie beispielsweise in Skyone Studio zu finden ist, beseitigt Datensilos, ohne dass das Unternehmen sein ERP-, CRM- oder anderes bestehendes System ersetzen muss; die Integration erfolgt auf der bestehenden Infrastruktur.

Was ist ein Datensilo in der Praxis?

Ein Datensilo entsteht, wenn Informationen aus einem System (z. B. ERP) nicht automatisch mit Informationen aus einem anderen System (z. B. CRM oder einem E-Commerce-Tool) kommunizieren. Die Folge sind manuelle Nachbearbeitung, Entscheidungen auf Basis unvollständiger Informationen und Schwierigkeiten bei der Erstellung eines einheitlichen Geschäftsüberblicks.

Die drei Schichten, die das Problem lösen

1. iPaaS: Systeme ohne individuelle Entwicklung verbinden

Die iPaaS- Schicht verbindet verschiedene Plattformen über vorkonfigurierte Konnektoren und macht so die manuelle Entwicklung für jede Integration überflüssig. Dies umfasst Workflow-Automatisierung, Datentransformation und -standardisierung sowie die Unterstützung von Cloud-Systemen und On-Premise-Umgebungen (hybride Integration).

2. Data Lakehouse: Organisation dessen, was zuvor verstreut war

Sobald die Verbindung hergestellt ist, benötigen die Daten einen Ort, um organisiert, angereichert und segmentiert zu werden. Die Lakehouse-Schicht übernimmt die Datenerfassung, -organisation, -anreicherung und -segmentierung mit Echtzeitverarbeitung, Governance und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sowie die Möglichkeit des einfachen Exports auf andere Plattformen bei Bedarf.

3. KI-Agenten: Umwandlung organisierter Daten in Handlungsanweisungen

Mithilfe vernetzter und organisierter Daten können KI-Agenten Absichten interpretieren, kontextbezogene Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen – von der Beantwortung einer Frage in natürlicher Sprache bis hin zur Automatisierung eines gesamten Betriebsprozesses. Dabei besteht immer die Möglichkeit, einen Menschen hinzuzuziehen, wenn der Agent einen Fall nicht allein lösen kann.

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Wie funktionieren diese Ebenen zusammen?

Wie viele Systeme lassen sich auf diese Weise verbinden?

Plattformen wie Skyone Studio haben bereits die Integration mit über 400 verschiedenen Systemen getestet und bieten diese an, von ERP- und CRM-Systemen (wie TOTVS und Salesforce) bis hin zu E-Commerce-Tools, Tabellenkalkulationen und E-Mail-Marketing-Plattformen, ohne dass das Unternehmen eines dieser Systeme ändern muss, um sie zu integrieren.

Häufig gestellte Fragen

Ist zur Beseitigung von Datensilos ein Austausch des bestehenden ERP- oder CRM-Systems erforderlich? Nein. Die Integration via iPaaS verbindet bestehende Systeme über vorgefertigte Konnektoren, ohne dass bereits genutzte Tools ersetzt werden müssen.

Worin besteht der Unterschied zwischen einem Data Lake und einem Data Lakehouse? Ein Data Lake speichert Rohdaten, oft unstrukturiert. Ein Data Lakehouse kombiniert diese Speicherung mit Organisation, Governance und optimierten Abfragefunktionen, ähnlich einem traditionellen Data Warehouse, und vereint so beide Modelle in einer einzigen Schicht.

Ersetzen KI-Agenten das Team, das derzeit für die Datenintegration zuständig ist? Nein, sie ersetzen es nicht, aber sie reduzieren die sich wiederholenden manuellen Arbeiten erheblich: Einfache und wiederkehrende Fälle werden von den Agenten gelöst, während Ausnahmen und komplexere Entscheidungen weiterhin an das menschliche Team weitergeleitet werden.

Ist es sicher, Daten aus mehreren Systemen auf einer einzigen Plattform zu konzentrieren? Ja, vorausgesetzt, die Plattform verfügt über eine native Datenverwaltung, Zugriffskontrolle, Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Nutzungsüberwachung, was genau die Rolle der Lakehouse-Schicht in dieser Art von Architektur ist.

Verfasst von Skyone