Unternehmen generieren heutzutage riesige Datenmengen in Edge-, Cloud- und On-Premises-Umgebungen. Wenn diese Daten weit verstreut sind, ist ihr Wert oft schwer zugänglich und noch schwieriger zu nutzen. Getrennte Systeme, uneinheitliche Formate und manuelle Prozesse bremsen Innovationen und hindern Teams an der Umwandlung von Daten in umsetzbare Erkenntnisse. In diesem Artikel wird untersucht, warum verstreute Daten Unternehmen behindern und was zur Bewältigung dieser Herausforderung erforderlich ist.

Darin wird dargelegt, wie der Aufbau einer KI-fähigen Datenbasis mithilfe einer Data Fabric dabei hilft, Daten zu vereinheitlichen, ohne sie zu verschieben, Datenpipelines zu automatisieren sowie die Zugänglichkeit, Qualität und Konsistenz zu verbessern. Durch den Abbau von Reibungsverlusten zwischen verschiedenen Umgebungen und die Skalierung zur Unterstützung von KI-Workloads benötigen Unternehmen weniger Zeit für die Datenaufbereitung und haben mehr Zeit für deren Nutzung. Das Ergebnis sind schnellere Entscheidungsfindungen, eine engere Zusammenarbeit und zuverlässigere KI-Ergebnisse, wodurch die in den komplexen Datenlandschaften von heute verborgenen Erkenntnisse erschlossen werden.