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Wie können Sie Ihre Daten mit KI und Multi-Cloud-Umgebungen integrieren, ohne Zeit oder Kontrolle zu verlieren?
Haben Sie sich jemals von Daten umgeben gefühlt, aber gleichzeitig den Eindruck gehabt, dass es an Klarheit mangelt? Dann sind Sie nicht allein.
Laut dem Flexera State of the Cloud Report 2025 bereits über 90 % der Unternehmen mit einer Multi-Cloud . Das bedeutet, dass ihre Daten zwischen verschiedenen öffentlichen und privaten Clouds sowie On-Premise-Systemen zirkulieren. Der Umfang dieser Verteilung wächst stetig, doch die Fähigkeit, diese Daten zu integrieren und zu nutzen, hält nicht immer Schritt.
Was einst nur ein Infrastrukturproblem war, ist heute ein operativer Engpass – mit doppelten Daten, inkompatiblen Formaten und manuellen Arbeitsabläufen. In der Praxis sehen wir, dass Teams viel zu viel Energie investieren, nur um sicherzustellen, dass Informationen vollständig, korrekt und pünktlich ankommen. Und wenn das nicht gelingt, geht nicht nur Zeit verloren, sondern auch Wettbewerbsfähigkeit .
Deshalb ist die Datenintegration im großen Maßstab zu einer zentralen Herausforderung für IT- und Innovationsverantwortliche geworden. Um diese Herausforderung zu meistern, braucht es mehr als nur Konnektoren: Es braucht angewandte Intelligenz. Low-Code-Pipelines , Cloud-Orchestrierung und der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Anreicherung, Standardisierung und Validierung von Daten in Echtzeit bilden somit neuen Ausgangspunkt .
flüssigen, kontinuierlichen und skalierbaren Prozess transformieren lässt und wie Skyone Studio dies bereits heute effizient und kontrolliert vom ersten Datenfluss an umsetzt.
Viel Spaß beim Lesen!
Die Rede von „Datenvolumen“ ist mittlerweile fester Bestandteil des Unternehmensalltags. Doch die eigentliche Herausforderung liegt heute nicht in der Menge der gesammelten Daten, sondern vielmehr darin, wo diese Daten gespeichert sind, in welchem Zustand sie ankommen und wie sie sicher genutzt werden können . Die meisten Unternehmen haben bereits erkannt, dass ihre Daten nicht nur wachsen, sondern sich auch immer weiter ausbreiten. Und wenn sich ein eigentlich strategisches Gut wie unzusammenhängende Teile , wird das Problem schnell unübersichtlich.
Warum sind Daten überall?
Alles beginnt mit dem Streben nach Agilität . Um mit dem Markt Schritt zu halten, wurden neue Tools, APIs und Cloud-Services in Rekordgeschwindigkeit integriert . Gleichzeitig blieben viele Legacy-Systeme aktiv und ermöglichten den reibungslosen Betrieb kritischer Prozesse.
Das Ergebnis ist ein zunehmend verteiltes Ökosystem : Daten, die in einem ERP-System entstehen, durchlaufen Serviceplattformen, werden über mobile Anwendungen übertragen und in verschiedenen Umgebungen wie AWS , Azure , Google Cloud und sogar lokalen Datenbanken gespeichert. Daher ist es keine Übertreibung zu sagen, dass Daten heute ständig in Bewegung sind .
Diese Entwicklung hat die Möglichkeiten erweitert. Sie hat aber auch einen Nebeneffekt : Informationen sind überall verfügbar, aber selten vollständig an einem Ort.
Was macht diese Integration so komplex?
Diese Komplexität ist nicht allein technologischen Ursprungs. Sie entsteht durch das Zusammenspiel verschiedener Datenquellen, inkompatibler Formate, fragmentierter Integrationen und Prozesse, die sich ohne zentrale Koordination entwickelt haben .
In der Praxis verbringen Teams Stunden damit, herauszufinden, wo die Daten liegen, wie sie transformiert werden können und wie sie deren Vertrauen gewinnen können. Oftmals konzentriert sich dieser Aufwand auf operative Aufgaben wie manuelle Anpassungen, Duplikatprüfungen und endlose Abstimmungen zwischen Abteilungen. Wenn all dies isoliert geschieht, geht das Potenzial der Daten verloren .
Die eigentliche Herausforderung besteht daher darin, Kohäsion dort zu schaffen, wo derzeit eine gewisse Streuung herrscht , ohne dabei Geschwindigkeit, Teamautonomie oder die zunehmende Komplexität von Multi-Cloud .
Dies ist der entscheidende Wendepunkt, den wir im Folgenden erörtern werden: Ist es möglich, Daten auch in solch heterogenen Kontexten flexibel, intelligent und skalierbar zu integrieren?
Die Idee, Workloads auf verschiedene Cloud-Anbieter zu verteilen und gleichzeitig künstliche Intelligenz zur Datenanalyse einzusetzen, um Mehrwert zu generieren, klingt nach der natürlichen Weiterentwicklung von Unternehmens-IT. Doch in der Praxis liefert diese Kombination nicht immer die erwarteten Ergebnisse. Zwischen Versprechen und Realität liegt ein entscheidender Punkt: die Verbindung dieser Elemente.
Multi-Cloud und KI sind keine Wundermittel, sondern leistungsstarke Werkzeuge, die die Datennutzung im großen Maßstab beschleunigen können – je nachdem, wie sie eingesetzt werden . Betrachten wir genauer, was auf dem Spiel steht.
Multi-Cloud : Freiheit bei gleichzeitiger Komplexität
Die Wahl mehrerer Cloud-Lösungen ist oft eine strategische Entscheidung . Sie bietet die Autonomie Compliance- Anforderungen und Ausfallsicherheit .
Diese erhöhte Flexibilität hat jedoch ihren Preis: Unterschiedliche Architekturen, Regeln, Sicherheitsstandards und Datenformate koexistieren in derselben Umgebung. Ohne eine klare Orchestrierungsebene schlägt die einstige Freiheit in Überforderung um. Besonders betroffen sind Teams, die Informationen aus verschiedenen Quellen integrieren müssen, um Geschäftsprozesse reibungslos abzuwickeln.
Bei schwachen Verbindungen oder unvollständigen Daten geht Agilität verloren und die Abhängigkeit von manuellen Korrekturen steigt . Kein Wunder also, dass viele Teams heute nach einer visuelleren, kontinuierlichen und intelligenteren Möglichkeit suchen, diesen Datenfluss zu steuern – und genau hier kommt die Rolle der KI ins Spiel.
KI angewendet auf die Datenintegration
KI galt früher lediglich als fortschrittliches Analysetool, doch heute spielt sie eine immer wichtigere, wenn auch weniger offensichtliche Rolle im Datenprozess.
Die Rede ist von Modellen, die direkt auf Integrationsabläufe einwirken , aus historischen Mustern lernen, Lücken schließen, Anomalien erkennen und in Echtzeit Anpassungen vorschlagen. Und das alles, ohne den Geschäftsbetrieb zu beeinträchtigen. Diese integrierte Intelligenz ermöglicht die Automatisierung ehemals manueller Prozesse. Darüber hinaus schafft sie Vertrauen in die zwischen Systemen zirkulierenden Daten.
In der Praxis reduziert gut eingesetzte KI Nacharbeiten, verbessert die Informationsqualität und schafft die Grundlage für fundiertere, datengetriebene Entscheidungen.
Diese Intelligenzebene verändert bereits in vielen Unternehmen die Spielregeln. Damit sie ihr volles Potenzial entfalten kann, müssen noch bestehende Hindernisse überwunden werden, die die Datenintegration langsamer, aufwendiger und anfälliger machen als nötig. Diese Hindernisse werden wir im Folgenden erläutern.
Bei der Diskussion um Datenintegration wird oft angenommen, die Herausforderung liege allein in der Wahl der richtigen Technologie. Doch Hindernisse für den Datenfluss reichen weit über Konnektoren und Pipelines . Sie liegen in der Regel in der Anhäufung ineffizienter Betriebsabläufe, dezentraler Entscheidungen und Workflows, die schneller gewachsen sind, als es die Kapazitäten für deren Strukturierung, Standardisierung und Steuerung zuließen.
Diese Diskrepanz zwischen den Erwartungen an die Daten und deren tatsächlicher Leistung ist deutlich sichtbar: fehlerhafte Berichte, wiederkehrende Nacharbeiten und Prozesse, die aufgrund kleinerer Inkonsistenzen ins Stocken geraten. Dies beeinträchtigt nicht nur ein technisches Problem, sondern auch die Reaktionszeit des Unternehmens.
Es ist kein Zufall, dass das Thema „Integration im großen Maßstab“ in IT-, Daten- und Innovationsdiskussionen immer mehr an Bedeutung gewinnt. Im Folgenden stellen wir die häufigsten und kostspieligsten Hindernisse in diesem Prozess vor.
Mangelnde Qualität und Beständigkeit
Datenqualität sollte der Ausgangspunkt sein, wird aber oft zum Hauptengpass. Wenn Daten fehlerhaft ankommen (sei es aufgrund von Diskrepanzen in der Nomenklatur, fehlenden Feldern oder inkompatiblen Werten), die Integration langsam, mühsam und fehleranfällig .
Laut dem Bericht „Planning Insights 2025 von Precisely sehen 64 % der Unternehmen dieses Problem weiterhin als Priorität an, und 67 % geben zu, den Daten, die sie für Entscheidungen nutzen, nicht vollständig zu vertrauen . Dies wirkt sich direkt auf die Geschwindigkeit der Umsetzung neuer Projekte und die Zuverlässigkeit der Analysen aus, die die operative Steuerung steuern.
Anders ausgedrückt: Ohne eine klare Standardisierungs- und Anreicherungsstrategie geraten Teams in einen Teufelskreis aus Korrekturen , der Energie raubt und die Weiterentwicklung hin zu strategischeren Initiativen behindert.
Governance und Compliance unter Druck
Da Daten zwischen lokalen Systemen, verschiedenen Clouds und Drittanbieter-Tools zirkulieren, ist die Sicherstellung von Governance zu einer entscheidenden Aufgabe geworden. Es geht nicht nur darum, Zugriffe zu verfolgen oder Berechtigungen zu vergeben, sondern darum, den gesamten Informationslebenszyklus zu verstehen Woher stammen diese Daten?“, „Wer hat sie geändert?“ oder „Sind wir mit dem brasilianischen Datenschutzgesetz (LGPD) konform?“ zu haben.
Laut Gartner scheitern 75 % der Governance-Initiativen genau an fehlender Struktur oder Kontinuität . Precisely bekräftigt diese Warnung : Mehr als die Hälfte der analysierten Unternehmen betrachtet Governance nach wie vor als erhebliches Hindernis für die Datenintegrität .
Dieses Szenario beeinträchtigt nicht nur die Sicherheit, sondern auch die Skalierbarkeit . Ohne klare Governance wächst die Abhängigkeit von manuellen Prozessen, das Risiko der Nichteinhaltung von Vorschriften steigt und – am wichtigsten – die Transparenz geht verloren. Dies wirkt sich sowohl auf die IT als auch auf andere Geschäftsbereiche aus.
Unverbundene und manuelle Datenflüsse
Viele Unternehmen treiben zwar Modernisierungsinitiativen voran, doch ein Großteil ihrer Datenflüsse basiert weiterhin auf improvisierten Lösungen Temporäre
Tabellenkalkulationen werden schließlich zur Dauerlösung. Integrationsskripte Der Monte- Carlo- Bericht „State of Data Quality 2023“ verdeutlicht die damit verbundenen Kosten: Mehr als die Hälfte der Unternehmen gaben an, dass Datenqualitätsmängel bis zu 25 % ihres Umsatzes beeinträchtigten . Die durchschnittliche Zeit zur Erkennung dieser Probleme stieg innerhalb eines Jahres von 4 auf 15 Stunden.
Dies zeugt von einer geringeren Resilienz des Betriebs. Sind die Datenflüsse fragil, bleibt der Fehler unbemerkt, die Auswirkungen sind jedoch gravierend . Und je wichtiger Daten für das Unternehmen werden, desto mehr verliert diese Fragilität an Bedeutung und wird strategisch.
Anhand dieser Daten wird deutlich, dass die Integration im großen Maßstab nicht allein durch die Anzahl der Systeme behindert wird. Vielmehr fehlt es an Flexibilität, Standardisierung und Governance im Hintergrund. Im nächsten Abschnitt werden wir daher untersuchen, wie sich dieses Szenario einfacher, intelligenter und in größerem Umfang lösen lässt.
Sich in manuellen Arbeitsabläufen, Inkonsistenzen und Nacharbeiten zu verstricken, ist kein unvermeidliches Schicksal. Dank ausgereifter Datenwerkzeuge und -architekturen existieren bereits praktikable Alternativen für eine flüssigere Integration, selbst in komplexen Umgebungen.
Der Schlüssel liegt darin, Integration nicht länger als einmalige Aufgabe , sondern als kontinuierlichen Prozess , der von Anfang an intelligente Funktionen integriert. Im Folgenden stellen wir drei Bereiche vor, die die Art und Weise verändern, wie Unternehmen ihre Daten orchestrieren – mit mehr Autonomie, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.
Low-Code-Pipelines : Reibungslose Integration
Low-Code-Pipelines sind Datenflüsse, die mit minimalem Programmieraufwand erstellt werden . Anstatt Skripte , entwerfen Teams Integrationen visuell und verbinden Systeme mit wenigen Klicks.
Dieser Ansatz verkürzt die Entwicklungszeit, reduziert die Abhängigkeit von Spezialisten und ermöglicht Anpassungen während des gesamten Prozesses. Dadurch gewinnen IT- und Datenteams mehr Autonomie , während der Betrieb agiler und sicherer wird.
Multi-Cloud -Umgebungen diese Einfachheit einen noch größeren Unterschied. Integration wird nicht länger zum technischen Engpass, sondern zu einer kontinuierlichen Fähigkeit mit Nachvollziehbarkeit, einfacherer Wartung und schnellerer Wertschöpfung.
Moderne Architekturen: Lakehouse , Mesh und iPaaS.
Um große Datenmengen zu verarbeiten, reicht die bloße Vernetzung von Systemen nicht aus. Es ist notwendig, die Grundlage zu schaffen, auf der alles aufbaut . Dabei stechen drei Architekturen besonders hervor:
- Lakehouse : Es handelt sich um eine Hybridstruktur, die das Speichervolumen von Data Lakes mit der Leistungsfähigkeit von Data Warehouses . Sie ermöglicht die Speicherung großer Mengen an Rohdaten bei gleichzeitig ausreichender Strukturierung für schnelle Abfragen und tiefgreifende Analysen.
- Datennetz : Dies ist ein dezentraler Ansatz für das Datenmanagement. Jeder Unternehmensbereich ist für die von ihm erzeugten Daten verantwortlich und hält sich dabei an gemeinsame Standards. Dies erhöht die Autonomie der Teams, ohne die Konsistenz zu beeinträchtigen.
- iPaaS ( Integration Platform as a Service ) : Eine iPaaS-Plattform, die verschiedene Systeme über vorgefertigte Konnektoren miteinander verbindet. Sie ermöglicht die Integration von Cloud-Lösungen, Datenbanken, ERP-Systemen und anderen Diensten mit integrierter Governance, Sicherheit und Skalierbarkeit.
Diese Architekturen schließen sich nicht gegenseitig aus. Im Gegenteil: eine wesentlich effizientere Organisation, Verteilung und Vernetzung von Daten
Eingebettete KI: Von der Anreicherung zur intelligenten Katalogisierung
Die Integration künstlicher Intelligenz in Datenflüsse bedeutet mehr Autonomie und Qualität von Grund auf. Eingebettete KI wirkt direkt auf Integrationen ein: Sie erkennt Fehler, schließt Lücken, schlägt Muster vor und standardisiert Formate in Echtzeit.
Zudem ermöglicht sie die Anreicherung von Daten mit externen Informationen oder internen Historien. Dies erhöht den Kontext und die Zuverlässigkeit von Analysen ohne manuelle Eingriffe.
Ein weiterer Vorteil ist die intelligente Katalogisierung . Mithilfe von KI werden Daten automatisch klassifiziert, organisiert und verknüpft, was Suchen, Audits und Entscheidungen erleichtert. All dies, ohne dass eine manuelle Erfassung erforderlich ist.
Diese Fähigkeiten verändern die Art und Weise, wie Daten zirkulieren. KI automatisiert nicht nur, sondern ermöglicht von Anfang an
ein intelligentes und sicheres Arbeiten Diese drei Ansätze – visuelle Integration, flexible Architekturen und angewandte KI – haben eines gemeinsam: Sie vereinfachen ehemals komplexe Prozesse . Sie bieten mehr als nur technische Lösungen; sie ermöglichen einen fließenden, strukturierten und intelligenten Datenfluss.
Damit dies im Alltag funktioniert, sind jedoch mehr als nur gute Werkzeuge erforderlich. Wir benötigen eine Plattform, die all dies mit echter Autonomie, Governance und Skalierbarkeit vereint. Mal sehen, wie das in der Praxis funktioniert.
Alles, was wir bisher gesehen haben – von der Komplexität der Workflows bis hin zur integrierten Intelligenz – zeigt, dass die effiziente Datenintegration Skyone Studio realisieren .
Wir haben eine Plattform entwickelt, die die Datenintegration und -orchestrierung in Multi-Cloud- . Dank visueller Logik und Low-Code-Pipelines können Teams Workflows schnell erstellen und anpassen, ohne aufwendig programmieren zu müssen .
Wir verbinden uns nativ mit verschiedenen Umgebungen – von AWS , Azure und Google Cloud bis hin zu On-Premise-Datenbanken und Legacy-Systemen. So gewährleisten wir, dass Daten vom Ursprung an nachvollziehbar, sicher und kontrolliert fließen.
Auf der Intelligenzebene setzen wir KI-Modelle ein, die in Lakehouse und auf den historischen Daten des Unternehmens basieren. Dadurch können wir anreichern, standardisieren und validieren . Wir identifizieren außerdem Anomalien, schließen automatisch Lücken und optimieren die Datenwege.
Unser Ziel ist es, die Datenintegration in einen fließenden, kontinuierlichen und skalierbaren Prozess . Ein Prozess, der sich an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens anpasst und mit Zuversicht und Kontrolle wächst.
Möchten Sie wissen, wie das in Ihrem Unternehmen funktionieren kann? Dann sprechen Sie noch heute mit einem unserer Spezialisten und entdecken Sie, wie Studio Skyone Ihr Unternehmen vereinfachen, integrieren und transformieren kann.
Jedes Unternehmen hat sein eigenes „verworrenes Datennetz “ mit alten Systemen, neuen Tools, vergessenen Tabellen und Integrationen, die niemand so recht durchschaut. Wie wir in diesem Artikel gesehen haben, birgt diese Komplexität eine Chance : die Art und Weise, wie wir mit Daten umgehen, grundlegend zu verändern – reibungsloser und intelligenter.
Diese Transformation erfordert keinen kompletten Neustart, sondern betrachtet das Bestehende mit einer neuen Logik. Eine Logik, die Flexibilität , sich an die Vielfalt von Multi-Cloud- und bisher ad hoc erledigte Prozesse
automatisiert Genau das ist unser Ziel mit Skyone Studio : die unsichtbaren Schichten zu reduzieren, die den Datenfluss behindern, und Entscheidungsträgern wieder Klarheit zu verschaffen. Durch die Kombination von Low-Code-Pipelines und von Grund auf implementierter KI helfen wir, Chaos in Kontinuität und Daten in Vertrauen zu verwandeln .
Wenn Ihnen dieser Beitrag gefallen hat und Sie weitere Möglichkeiten für Ihr Unternehmen entdecken möchten, bietet Ihnen unser Skyone- Blog viele Ideen, anregende Fragen und mögliche Lösungsansätze. Entdecken Sie weitere veröffentlichte Inhalte und setzen Sie Ihre Reise des technologischen Wissens mit uns fort!
Die Datenintegration in Multi-Cloud mit Unterstützung künstlicher Intelligenz (KI) wirft nach wie vor viele Fragen auf, insbesondere wenn es darum geht, gleichzeitig Skalierbarkeit, Kontrolle und Agilität zu erreichen.
Im Folgenden haben wir klare und praxisnahe Antworten auf einige der häufigsten Fragen von Anwendern zusammengestellt, die sich dieser Herausforderung stellen oder sie planen.
Wie wird KI bei der Datenintegration eingesetzt?
Künstliche Intelligenz (KI) arbeitet im Hintergrund von Datenflüssen und automatisiert Aufgaben, die zuvor einen erheblichen manuellen Aufwand erforderten.
Sie kann Fehler erkennen, Korrekturen vorschlagen, Lücken anhand vergangener Muster schließen, Informationen mit historischen Daten anreichern und sogar Anomalien in Echtzeit identifizieren. Dadurch gewinnen die Daten an Qualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit – und das alles mit weniger menschlichem Eingriff.
Was macht Multi-Cloud so herausfordernd?
Die Verwaltung von Daten in mehreren Clouds erfordert die Berücksichtigung unterschiedlicher Regeln, Formate, Strukturen und Sicherheitsanforderungen. Diese Vielfalt erhöht die Komplexität der Integration und bedingt eine sorgfältigere Steuerung und Orchestrierung. Ohne eine klare Kontrollschicht und geeignete Tools werden Datenflüsse instabil, und der Aufwand für den laufenden Betrieb steigt exponentiell.
Was sind Lakehouse , Mesh und iPaaS , und wie wählt man das passende aus?
Dies sind komplementäre Ansätze zum Umgang mit Datenkomplexität:
- Lakehouse : vereint die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses und ermöglicht die Speicherung großer Datenmengen bei gleichzeitig hoher Leistungsfähigkeit für Analysezwecke;
- Data Mesh : Verteilt die Verantwortung für Daten auf verschiedene Teams mit gemeinsamen Regeln, was Autonomie und Skalierbarkeit fördert;
- iPaaS : Verbindet unterschiedliche Systeme schnell und mit Governance, ideal für Unternehmen, die vorgefertigte und nachvollziehbare Integrationen benötigen.
Die ideale Wahl hängt von der Unternehmensgröße, der Vielfalt der Datenquellen und dem Grad der digitalen Reife des Unternehmens ab.
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