AI-ready Data Platform mit Data Governance: Erfolg mit Strategie und Governance
Künstliche Intelligenz steht bei der digitalen Transformation ganz oben auf der Agenda, und der Druck auf Unternehmen wächst, ihre Datenplattformen KI-tauglich zu machen. Doch eine AI-ready Data Platform mit Data Governance als Fundament aufzubauen ist anspruchsvoller als viele Unternehmen erwarten. Eine Expertenrunde der Computerwoche gibt eine klare Antwort: Erfolg und ROI hängen weniger von der eingesetzten Technologie ab, sondern vor allem von einer durchdachten Datenstrategie, konsequenter Data Governance und den richtigen organisatorischen Weichenstellungen. Wer hier spart, zahlt später doppelt.
AI-ready Data Platform mit Data Governance: Der eigentliche Engpass
Die KI-Bereitschaft scheitert in vielen Unternehmen nicht an fehlender Technologie, sondern an hausgemachten Datenproblemen. Mangelhafte Datenqualität, fragmentierte Datensätze, isolierte Datensilos und die parallele Nutzung von Legacy- und Cloud-Plattformen bremsen die KI-Readiness erheblich aus. Data Governance ist deshalb der entscheidende Schlüsselfaktor, um das volle Potenzial einer Datenplattform auszuschöpfen und dauerhaft eine hohe Datenqualität zu sichern. Die Experten sind sich einig: Governance muss von Beginn an oberste Priorität haben, „Privacy by Design“ konsequent einschließen und dem „garbage in, garbage out“-Effekt entgegenwirken. Wer erst im Nachhinein versucht, schlechte Daten durch gute Prozesse zu kompensieren, verliert Zeit, Geld und das Vertrauen der Fachbereiche in die KI-Ergebnisse. Ohne verlässliche Datenbasis liefern selbst gut trainierte Modelle Ergebnisse, die niemand ernst nehmen wird.
Organisation und Architektur: Neue Rollen sind gefragt
Der Aufbau einer KI-ready Datenplattform ist vor allem eine organisatorische Aufgabe. Unternehmen brauchen neue Rollen wie den Chief Data Officer (CDO) und Chief AI Officer (CAIO), die Datenstrategie und KI-Nutzung verantworten und abteilungsübergreifend koordinieren. Die fachliche Hoheit über die Semantik der Daten sollte beim Business liegen, nicht allein in der IT. Das entspricht dem dezentralen Data-Mesh-Ansatz, bei dem Daten konsequent als Produkt betrachtet und von den jeweiligen Fachbereichen verantwortet werden.
Architektonisch stellt die Verarbeitung multimodaler und unstrukturierter Daten besondere Anforderungen. Empfohlen wird eine Data-Lakehouse-Architektur, die die Stärken von Data Warehouse und Data Lake kombiniert, flexible Abfragen erlaubt und damit die skalierbare Grundlage für anspruchsvolle KI-Workloads schafft.
ROI entsteht durch konkrete Use Cases
Eine Datenplattform selbst erzeugt keinen Return on Investment. Der ROI entsteht durch die KI-Anwendungsfälle, die sie erst ermöglicht. Messbare Ergebnisse liefern etwa Chatbots, die die Average Handling Time (AHT) im Kundenservice spürbar senken, oder Document-AI-Lösungen, die zeitaufwendige Dokumentenprozesse automatisieren und Mitarbeitern messbar Zeit ersparen. Bei der Einführung empfehlen die Experten einen iterativen Ansatz: erst ein bis zwei Anwendungsfälle umsetzen, Erfahrungen sammeln und den Scope dann kontrolliert erweitern. So lassen sich früh Erfolge vorweisen, die intern die Akzeptanz für weitere KI-Investitionen stärken. Auch inkrementelle Speicherstrategien tragen dazu bei, Speichervolumen und damit Betriebskosten zu reduzieren.
Echtzeit nur dort, wo sie wirklich nötig ist
Ein verbreitetes Missverständnis betrifft Echtzeitanforderungen. Beim Training von KI-Modellen oder bei strategischen Geschäftsentscheidungen spielt die Verarbeitungsgeschwindigkeit eine untergeordnete Rolle. Anders beim KI-Inferencing, etwa wenn eine Maschine drohende Ausfälle frühzeitig erkennen soll. Dort sind aktuelle Daten zwingend notwendig. Echtzeitverarbeitung und KI-Inferencing erfordern jedoch erhebliche Rechenleistung, was die Kosten nach oben treibt und den ROI belasten kann. In der Praxis revidieren viele Unternehmen deshalb ihre ursprünglichen Echtzeitanforderungen im Projektverlauf und stellen auf bedarfsgerechte Verarbeitungsmodelle um. Ähnliche Erfahrungen zeigt auch die SAP S/4HANA-Studie 2025, die KI-Kosten als zentrales Thema für IT-Entscheider identifiziert.
Fazit: Organisatorische Reife entscheidet
AI-ready Data Platforms sind kein rein technisches Projekt. Wer Datenstrategie, Governance und Organisationsstruktur nicht von Anfang an konsequent mitdenkt, wird den erhofften ROI aus KI-Investitionen kaum realisieren. Die Technologie ist verfügbar und ausgereift, passende Plattformen gibt es für nahezu jeden Anwendungsfall. Die organisatorische Reife der Unternehmen, also klare Verantwortlichkeiten, belastbare Datenqualität und eine realistische Use-Case-Strategie, bleibt die eigentliche Herausforderung auf dem Weg zur KI-tauglichen Datenplattform.
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