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Von Öl zu Treibstoff: Wie lassen sich Rohdaten in echte Erkenntnisse für KI umwandeln?
Wir leben in einer Welt, in der alles Daten generiert. Jeder Klick, jeder Kauf, jedes Gespräch und jede Registrierung verwandelt sich in digitale Fragmente, deren Menge exponentiell wächst.
Laut einer Studie von Exploding Topics . Das entspricht etwa 328 Millionen Festplatten mit je einem Terabyte, die täglich gefüllt werden – eine so gigantische Menge, dass sie unser menschliches Fassungsvermögen übersteigt.
Doch Datenmenge allein bedeutet noch keinen Wettbewerbsvorteil. Rohdaten sind wie frisch gefördertes Öl : Sie haben noch keine Form und keinen direkten Wert. Erst durch einen Transformationsprozess werden sie zu echtem Treibstoff. Und genau hier scheitern viele Unternehmen: Sie wissen nicht, wo sie anfangen sollen oder was genau sie aus diesem „Rohöl-Ozean“ gewinnen können.
In diesem Artikel machen wir den ersten Schritt: Wir zeigen Ihnen auf einfache und praktische Weise, wie Sie Daten in wertvolle Erkenntnisse verwandeln. Sie erfahren, was das konkret bedeutet, warum es für die Zukunft Ihres Unternehmens so wichtig ist und wie diese Transformation den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) sicherer, schneller und transparenter .
Unabhängig von der Größe Ihres Unternehmens beginnt diese Reise mit einer Frage: „Was wollen Ihnen Ihre Daten sagen?“
Finden wir es heraus !
Wenn Rohdaten das „neue Öl“ sind, dann ist Datentransformation der Prozess, der sie nutzbar macht – vergleichbar mit der Umwandlung von Rohöl in hochwertigen Treibstoff, der intelligente Systeme effizient und sicher mit Energie versorgt.
Im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) ist diese Transformation das, was Initiativen, die lediglich reagieren, von solchen unterscheidet, die antizipieren, lernen und sich weiterentwickeln. Denn es genügt nicht, Daten zu sammeln : Sie müssen verarbeitet, organisiert und interpretiert werden. Nur so lässt sich echte Intelligenz generieren.
Datentransformation bedeutet in der Praxis, Informationen aus verschiedenen Systemen (wie Tabellenkalkulationen, CRM-Systemen, ERP-Systemen, E-Commerce-Plattformen , öffentlichen Datenbanken usw.) zusammenzutragen und so zu bearbeiten, dass sie im Zusammenspiel sinnvoll sind. Dies beinhaltet die Standardisierung, Bereinigung, Verknüpfung und Strukturierung der Daten, um ihre zuverlässige Nutzung, auch in KI-Anwendungen, zu gewährleisten.
Dies ist ein entscheidender Schritt für jedes Unternehmen, das agile Entscheidungen treffen und vorausschauendes Handeln anstrebt . Und vor allem: Dieser Prozess muss weder komplex noch unzugänglich sein. Mit den richtigen Technologien lässt sich die Datentransformation automatisieren und kontinuierlich gestalten, sodass sie nicht länger ein Engpass ist, sondern zu einem echten Wettbewerbsvorteil wird.
Doch warum ist dies gerade jetzt so dringlich geworden? Was hat sich in der aktuellen Landschaft verändert, dass die Datentransformation für Unternehmen jeder Größe zu einer strategischen Priorität geworden ist? Das werden wir im Folgenden sehen.
Künstliche Intelligenz (KI) funktioniert nicht mit beliebigen Daten: Sie benötigt eine solide, zuverlässige und gut strukturierte Grundlage . Sind die Daten unvollständig, unzusammenhängend oder doppelt vorhanden, verliert die KI an Effizienz und kann im schlimmsten Fall sogar verzerrte Ergebnisse liefern. Es ist, als würde man versuchen, mit widersprüchlichen Informationen ein logisches Argument zu konstruieren; das Ergebnis wird kaum schlüssig sein.
Deshalb ist die Datentransformation kein rein technisches Unterscheidungsmerkmal mehr, sondern eine Grundvoraussetzung für alle, die KI strategisch einsetzen wollen. Es geht weniger um Technologie als vielmehr um die Frage, wie Entscheidungen künftig getroffen werden: auf Basis klarer Daten oder vager Annahmen?
Unternehmen, die ihre Daten beherrschen, können Trends vorhersagen automatisieren , minimieren und reagieren . Und entgegen der landläufigen Meinung ist diese Fähigkeit nicht auf Großkonzerne beschränkt. Entscheidend ist der Prozess – und genau darauf gehen wir im Folgenden ein.
Der Veredelungsprozess: von der Sammlung zur Analyse
Die Transformation von Daten ist kein einmaliger Schritt, sondern ein fortlaufender Prozess fünf Hauptphasen durchläuft :
- Datenerfassung : Identifizierung und Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Tabellenkalkulationen, Systemen, Datenbanken, APIs, CRMs, ERPs usw.;
- Standardisierung : Angleichung von Formaten, Feldern und Nomenklatur. Hier werden viele Probleme der Duplikation oder Inkompatibilität gelöst;
- Qualität und Sauberkeit : Inkonsistenzen, doppelte Daten, unvollständige oder veraltete Einträge beseitigen;
- Strukturierung und Integration : Daten in Modelle organisieren, die intelligentere Querverweise, Beziehungsaufbau und Analysen ermöglichen;
- Analyse und Aktivierung : Nachdem die Grundlage geschaffen ist, werden die Daten zum Leben erweckt, sei es zur Speisung von KI-Systemen, Dashboards oder zur Unterstützung menschlicher Entscheidungen mit größerer Klarheit.
Jeder dieser Schritte ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die in das System eingespeisten Daten tatsächlich einen Wert darstellen und nicht nur eine unstrukturierte Menge ohne Kontext .
Nachdem Sie nun das Warum und Wie der Transformation verstanden haben, stellt sich unweigerlich die nächste Frage: Welchen konkreten Nutzen hat Ihr Unternehmen davon? Finden wir es heraus.
Die Transformation von Daten ist nicht nur ein technischer Schritt, sondern ein strategischer Wendepunkt. Effizient umgesetzt , ermöglicht diese Transformation, dass Daten nicht länger ein statisches Archiv darstellen, sondern Entscheidungen beeinflussen automatisieren und eröffnen .
Es ist wie der Wechsel von einem Auto ohne Armaturenbrett zu einem Hochleistungsmodell, bei dem alle Daten in Echtzeit angezeigt werden : Geschwindigkeit, Route, Kraftstoffverbrauch, Temperatur. Der Unterschied: Im Geschäftsleben geben diese Indikatoren Aufschluss über die finanzielle Performance, das Kundenverhalten, operative Engpässe und vieles mehr .
Unternehmen, die diesen Weg erfolgreich beschreiten, können:
- Handeln Sie vorausschauend : Nutzen Sie historische und kontextbezogene Daten, um den Bedarf zu antizipieren und Risiken zu reduzieren;
- Treffen Sie Entscheidungen mit mehr Zuversicht : auf der Grundlage von Fakten, nicht von Vermutungen;
- Zeit sparen und Effizienz steigern : Wiederkehrende Aufgaben durch intelligente Automatisierung eliminieren;
- Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit : durch ein klares Verständnis des Marktes und der Abläufe;
- Angebote und Erlebnisse personalisieren : Verhaltensdaten mit Verlauf und Präferenzen abgleichen;
- Das Potenzial der KI freisetzen : Algorithmen mit zuverlässigen und strukturierten Daten füttern.
All dies fördert eine agilere, analytischere Unternehmenskultur, die weniger anfällig für Unsicherheiten ist – genau das unterscheidet Unternehmen, die lediglich reagieren, von solchen, die die Führung übernehmen.
Und wenn die Vorteile so klar sind, wie lässt sich das alles in die Praxis umsetzen? Im nächsten Abschnitt zeigen wir Ihnen, was Ihr Unternehmen für eine effektive Implementierung dieses Prozesses benötigt. Lesen Sie weiter!
Wie bereits erwähnt, ist die effiziente Datentransformation keine Aufgabe, die ausschließlich großen Konzernen mit leistungsstarken IT-Abteilungen vorbehalten ist. Dieser Prozess wird zunehmend zugänglicher, insbesondere wenn die Ziele und die zu beantwortenden Fragen klar definiert sind.
Der erste Schritt besteht nicht in der Auswahl der Tools, sondern im Verständnis des eigenen Vorgehens. So wie ein Rennfahrer jede Kurve der Rennstrecke vor dem Start kennt, muss Ihr Unternehmen die relevantesten Daten identifizieren, deren Speicherort ermitteln und die darauf basierenden Antworten bestimmen. Vor diesem Hintergrund ist der nächste Schritt die Strukturierung eines Workflows, der Folgendes ermöglicht:
- Die richtigen Daten aus den richtigen Quellen sammeln
- Diese Informationen integriert werden
- Daten für die kontinuierliche Nutzung transformieren und organisieren
- Verteilen Sie diese Daten an die Personen und Systeme, die sie nutzen werden.
Dieser Arbeitsablauf muss weder manuell, langsam noch komplex sein. Hier kommen die richtigen Werkzeuge ins Spiel; sehen Sie sie sich an.
Wesentliche Werkzeuge und Technologien für den Prozess
Eine effiziente Datentransformation basiert auf Technologien, die den Datenfluss von der Datenentstehung bis zur Wertschöpfung automatisieren. Zu den wichtigsten Ressourcen zählen:
- Integrationsplattformen (iPaaS) : verbinden Daten aus verschiedenen Quellen (Tabellenkalkulationen, CRMs, ERPs, Datenbanken, APIs) schnell und flexibel;
- Transformationsumgebungen (ETL/ELT) : zuständig für die Organisation, Bereinigung, Standardisierung und Aufbereitung von Daten für den praktischen Einsatz;
- Moderne Speicherstrukturen ( Data Lake oder Lake House ) : speichern Daten auf verschiedenen Vorbereitungsstufen und ermöglichen so schnellere und zuverlässigere Analysen;
- Flexible Manipulationssprachen wie SQL und JavaScript ermöglichen die Feinabstimmung von Datenpfaden und bieten so Agilität und Kontrolle.
- Dashboards und Visualisierungstools : Tools wie Power BI, Metabase und Dashboards wandeln Daten in übersichtliche und leicht zugängliche visuelle Informationen um.
Diese Technologien ermöglichen eine integrierte, sichere und skalierbare Datentransformation , ohne dass Unternehmen ein ganzes Team von Spezialisten für die Steuerung des Prozesses benötigen.
Doch wie jede Innovationsreise birgt auch die Implementierung einer Datentransformation Herausforderungen. Im nächsten Abschnitt gehen wir auf die wichtigsten Punkte ein und zeigen, wie diese strategisch bewältigt werden können.
Die Umwandlung von Daten in strategische Vermögenswerte geschieht nicht automatisch. Wie jedes komplexe System erfordert sie Feinabstimmung, das Ausloten von Grenzen und die Beachtung kritischer Punkte, die den gesamten Prozess gefährden könnten.
Im Folgenden beleuchten wir die häufigsten Herausforderungen auf diesem Weg und zeigen, was Sie von Anfang an beachten sollten, um Erfolg und nachhaltige Ergebnisse zu erzielen!
Datenschutz und Datensicherheit
In einem Umfeld, in dem Unternehmen mit immer größeren Mengen sensibler Daten umgehen müssen, ist Sicherheit die oberste Priorität . Es reicht nicht, einfach nur zu beschleunigen: Es ist unerlässlich, dass die Sicherheitsvorkehrungen greifen und die Daten durch mehrstufige Sicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen, wie sie das brasilianische Datenschutzgesetz (LGPD) vorschreibt, geschützt sind.
Dazu gehören Praktiken wie Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, Anonymisierung und sichere Speicherung . Anders ausgedrückt: Künstliche Intelligenz kann nur dann zuverlässig funktionieren, wenn Daten durch eine robuste und geschützte Umgebung abgesichert sind.
Wie man große Informationsmengen verwaltet
Daten stammen aus allen möglichen Quellen: ERP-Systeme, CRM-Systeme, Tabellenkalkulationen, APIs, öffentliche Datenbanken und vieles mehr. Die Verwaltung dieser Datenmengen erfordert eine Struktur, die auf hohe Geschwindigkeit und Stabilität ausgelegt ist. Hier kommen Lösungen wie Data Lakes und Data Lake Houses Spiel. Sie fungieren als gut organisierte Datenspeicherzentren und trennen Rohdaten von nutzungsbereiten Daten, ohne das System zu überlasten.
So lassen sich reibungslose Abläufe ohne Engpässe oder Überlastung der Verarbeitungskapazität , selbst bei steigendem Datenvolumen.
Die Bedeutung qualifizierter Fachkräfte in der Datenanalyse
Egal wie rasant sich die Technologie entwickelt, kein System funktioniert ohne einen kompetenten Piloten . Qualifizierte Fachkräfte machen den entscheidenden Unterschied, indem sie Kontexte interpretieren, die Qualität von Informationen überprüfen und Daten für fundiertere Entscheidungen nutzen.
Sie sind dafür verantwortlich, Zahlen in strategische Botschaften zu verwandeln und sicherzustellen, dass die aufbereiteten Daten tatsächlich einen positiven Einfluss auf das Unternehmen haben.
Veränderung der Denkweise und der Organisationskultur
Die Einführung einer datengetriebenen Kultur ist vergleichbar mit der Umstellung des Flugstils: Sie erfordert Schulung, Kontinuität und ein klares Zielbewusstsein . Es geht nicht nur um Tools, sondern um Menschen, die Daten vertrauen, um Entscheidungen zu treffen, zu lernen und ihren Kurs auf Basis von Fakten statt Annahmen anzupassen.
Wenn sich diese Kultur etabliert hat, sind Daten nicht länger nur ein Monatsbericht, sondern ein wertvolles Gut, das den täglichen Geschäftsbetrieb steuert .
Die Bewältigung dieser Herausforderungen garantiert Stabilität und Wachstum. Und mit der richtigen Struktur ist es nun an der Zeit, nach vorn zu blicken : Welche Rolle spielen Daten in der künstlichen Intelligenz in Zukunft? Erfahren Sie mehr.
In den kommenden Jahren wird der Fortschritt künstlicher Intelligenz nicht mehr allein an ihrer Reaktionsgeschwindigkeit gemessen, sondern an der Qualität des Lernens, das sie in Echtzeit aufnehmen kann – und dies ist direkt mit der Datenverarbeitung im Tagesgeschäft verknüpft.
Immer mehr etablierte Unternehmen integrieren KI-Ebenen in ihre Datenpipeline ohne Programmierung oder manuelle Anpassungen . KI agiert sogar vor der Analyse: Sie organisiert, alarmiert und antizipiert.
Laut McKinsey nutzen bereits 72 % der Unternehmen KI in irgendeiner Form . Dies zeigt, dass die Akzeptanz gestiegen ist, aber noch immer eine unzureichende Vorbereitung besteht. Dieses Szenario eröffnet Raum für einen entscheidenden Schritt: die Einführung privater generativer Modelle , die mit internen Daten trainiert und durch kontrollierte Umgebungen geschützt werden.
Anstatt generische KI mit externen Inhalten zu trainieren, entwickeln diese Unternehmen intelligente Agenten, die auf Basis von Verträgen, technischen Handbüchern, Servicehistorien oder anderen strategischen Geschäftsdaten reagieren können.
Es geht nicht nur um Effizienz, sondern um den Aufbau von Erkenntnissen, die den Kontext und die Vertraulichkeit des jeweiligen Vorgangs berücksichtigen . Das Ergebnis? Weniger Abhängigkeit von öffentlichen Daten, präzisere Antworten und mehr Kontrolle über die Modelle, die wirklich Wert schaffen.
Diese Zukunft ist bereits im Entstehen. Und wer jetzt damit beginnt, Daten strategisch zu strukturieren, verschafft seinem Unternehmen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.
Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie Skyone dieses Szenario bereits in der Praxis umsetzt!
Wir bei Skyone glauben nicht an Standardlösungen. Wir wissen, dass jedes Unternehmen unterschiedliche Voraussetzungen mitbringt. Genau deshalb ist unsere Plattform so konzipiert, dass sie sich an unterschiedlichste Szenarien anpasst – ohne zu verkomplizieren, ohne interne Umstrukturierungen zu erfordern.
Im Laufe der Jahre haben wir erkannt, dass die wahre Herausforderung nicht nur in der Systemintegration liegt, sondern darin, den Datenfluss von der Quelle bis zur praktischen Anwendung reibungslos zu gestalten. Daher haben wir eine Struktur geschaffen, die Störfaktoren eliminiert, Schritte automatisiert und Echtzeit-Transparenz über alle Transformationsprozesse bietet.
Konkret bedeutet das:
- Daten direkt aus Tabellenkalkulationen, Altsystemen, SQL-Datenbanken und externen Quellen lesen, ohne für jeden neuen Eintrag manuell codieren zu müssen;
- Wenden Sie Transformationslogik in JavaScript und JSONata flexibel an, so als ob jedes Datenelement vor dem Erreichen der KI einem maßgeschneiderten Feinabstimmungsprozess unterzogen würde;
- Wir sind sowohl in Cloud- als auch in On-Premise-Umgebungen tätig und berücksichtigen dabei die individuellen Bedürfnisse jedes Kunden in Bezug auf Compliance, Datenschutz und Leistung;
- Und all dies an einem Ort miteinander zu verbinden, mit Governance, Rückverfolgbarkeit und vollständiger Kontrolle.
Unsere Aufgabe ist es, sicherzustellen, dass die Daten Ihres Unternehmens reibungslos, transparent und bereit sind, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen . Unsere Plattform übernimmt die komplexe Arbeit im Hintergrund, sodass Sie und Ihr Team sich auf die strategische Nutzung Ihrer Daten konzentrieren können.
Möchten Sie dieses Konzept in die Praxis umsetzen und sehen, wie es sich auf Ihre Abläufe auswirkt? Sprechen Sie mit einem Skyone-Experten . Wir unterstützen Sie dabei, Daten mit deutlich mehr Autonomie, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit in fundierte Entscheidungen zu verwandeln!
Datentransformation ist mehr als nur ein technischer Schritt: Sie ist strategische Weiterentwicklung . Wie wir in diesem Artikel gesehen haben, sind Rohdaten an sich wertlos. Sie müssen extrahiert, organisiert, verfeinert und aktiviert werden, um schnellere Entscheidungen, präzisere Antworten und echte Intelligenz in KI-Anwendungen zu ermöglichen.
Es wurde deutlich, dass die Herausforderung nicht nur in der Menge der verfügbaren Informationen liegt, sondern auch in der Fähigkeit, diese Informationen konsistent, sicher und kontextbezogen zu strukturieren. Dieser Prozess hängt nicht von gigantischen Projekten oder komplexen Strukturen ab, sondern von Visionen, klaren Zielen und Werkzeugen, die diese Transformation flexibel gestalten.
Mit dem Fortschritt der künstlichen Intelligenz wird der Umgang mit Daten immer wichtiger. Wer beschleunigen, stabil und kontrolliert , muss sicherstellen, dass die Daten-„Engine“ sauber, gut kalibriert und reaktionsbereit ist. Mit dieser Vision haben wir diesen Inhalt gestaltet: um Ihnen zu helfen, Daten als lebendiges Gut und nicht als statische Datei zu betrachten .
Möchten Sie weiter erfahren, wie Daten und KI zu echten Wettbewerbsvorteilen führen können? Lesen Sie auch unseren Artikel „KI für Unternehmen: Wie künstliche Intelligenz Ihr Unternehmen transformieren kann“!
Ob Sie gerade erst die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) entdecken oder die Bedeutung von Daten bereits kennen – immer wieder stellen sich dieselben Fragen: „ Ist mein Unternehmen bereit?“, „Brauche ich eine robuste Struktur?“, „Ist das auch für kleinere Unternehmen geeignet?“ .
Wir haben die häufigsten Fragen zusammengetragen und beantworten sie objektiv, verständlich und praxisnah.
1) Können kleine Unternehmen von der Datentransformation profitieren?
Ja. Unternehmen jeder Größe profitieren von der Datentransformation, insbesondere kleinere, die dadurch agiler und intelligenter werden, ohne aufwendige Infrastrukturen zu benötigen. Mit leicht zugänglichen Tools und einfacher Automatisierung lassen sich Informationen aus Tabellenkalkulationen, CRM- oder ERP-Systemen integrieren und fundiertere, datenbasierte Entscheidungen treffen. Der Schlüssel liegt darin, zunächst Klarheit darüber zu schaffen, welche Daten relevant sind und welches Ziel die Transformation verfolgt.
2) Woran erkenne ich, ob mein Unternehmen bereit für die Datentransformation ist?
Sie müssen nicht alles bis ins Detail organisiert haben, um zu beginnen, aber Sie müssen wissen, was Sie mit den Daten herausfinden möchten. Wenn Ihr Unternehmen bereits digitalisierte Prozesse (in CRMs, Tabellenkalkulationen, Vertriebsplattformen usw.) nutzt und sich Fragen stellt wie: „Warum variieren die Ergebnisse?“, „Wo verpassen wir Chancen?“, „Was können wir besser vorhersagen?“, dann haben Sie bereits einen Ausgangspunkt. Die Datentransformation dient genau dazu, Klarheit in das zu bringen, was derzeit verstreut ist. Am wichtigsten ist es, ein klares Problem oder Ziel zu haben. Alles Weitere kann (und sollte) sich im Laufe des Prozesses entwickeln.
Theron Morato
Theron Morato, Datenexperte und Hobbykoch, bereichert die Welt der Daten mit einer einzigartigen Perspektive und verbindet Technologie und Gastronomie zu unwiderstehlichen Metaphern. Als Autor der Kolumne „Data Bites“ auf der LinkedIn-Seite von Skyone verwandelt er komplexe Konzepte in ansprechende Erkenntnisse und hilft Unternehmen so, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.
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