Tag data governance

Herausforderungen, ROI, Kosten & Co: Wie wird KI in Unternehmen wirklich eingesetzt?
Fivetran und Vanson Bourne präsentieren umfangreiche Studie

München, 21. März 2024 – Fivetran (http://www.fivetran.com/), der weltweit führende Anbieter für Data Movement, präsentiert die Ergebnisse einer Umfrage, die zeigt: 81 % der befragten Unternehmen vertrauen ihren KI/ML-Ergebnissen, obwohl sie zugeben, fundamentale Daten-Ineffizienzen zu haben. Sie verlieren im Durchschnitt 6 % ihres weltweiten Jahresumsatzes, bzw. 406 Millionen US-Dollar bei einem durchschnittlichen Jahresumsatz von 5,6 Milliarden US-Dollar der befragten Unternehmen. Die Ursache sind unzureichende KI-Modelle, die mit ungenauen oder minderwertigen Daten erstellt werden und dadurch zu falschen Geschäftsentscheidungen führen.

Schlusslicht Deutschland
Deutsche Unternehmen stehen noch eher am Anfang der KI-Nutzung (60 %), während das in den USA nur noch 39 %, in Frankreich sogar nur 36 % sind. Dementsprechend sehen sich Unternehmen dort als fortgeschritten: 31 % (USA) bzw. 28 % (Frankreich) nutzen KI, die keine oder kaum menschliche Eingriffe erfordert, wo immer das möglich ist. In Deutschland sind das gerade einmal 14 %.

Insgesamt setzen fast neun von zehn Unternehmen (89 %) KI-/ML-Methoden für die Erstellung von Modellen ein, die automatisch Vorhersagen und Entscheidungen treffen können. 80 % der Unternehmen in den USA und 75 % in Frankreich tun das schon mindestens sechs Monate, in Deutschland sagen das lediglich 44 % von sich.

Auch das Vertrauen in die Ergebnisse einer KI sind in Deutschland gering: Während 30 % der deutschen Unternehmen den Ergebnissen von Generativer KI voll und ganz vertrauen, sagen das 47 % der US-amerikanischen und 48 % der französischen Unternehmen.

Die unabhängigen Marktforschungsspezialisten Vanson Bourne befragten in einer Online-Umfrage 550 Teilnehmer aus Unternehmen mit 500 oder mehr Mitarbeitenden in den USA, Großbritannien, Irland, Frankreich und Deutschland. 100 Teilnehmer kamen aus Deutschland. Die Umfrage ergab, dass fast neun von zehn Unternehmen KI-/ML-Methoden einsetzen, um Modelle für die autonome Entscheidungsfindung zu erstellen. 97 % werden in den nächsten ein bis zwei Jahren in generative KI investieren. Gleichzeitig haben die Unternehmen Probleme mit Datenungenauigkeiten und -Halluzinationen sowie Bedenken hinsichtlich Data Governance und Datensicherheit. US-Unternehmen, die Large Language Models (LLMs) nutzen, berichten in 50 % der Fälle von Datenungenauigkeiten und -Halluzinationen.

„Die schnelle Verbreitung von generativer KI spiegelt einen weit verbreiteten Optimismus und eine Zuversicht in den Unternehmen wider. Aber unter der Oberfläche gibt es immer noch grundlegende Datenprobleme, die Unternehmen daran hindern, ihr volles Potenzial auszuschöpfen“, erklärt Taylor Brown, Mitbegründer und COO von Fivetran. „Unternehmen müssen ihre Datenintegrations- und -Governance-Grundlagen stärken, um zuverlässigere KI-Ergebnisse zu erzielen und finanzielle Risiken zu minimieren.“

Unterschiedliche „KI-Realitäten“ in verschiedenen Berufsrollen
Etwa jedes vierte Unternehmen (24 %) gab an, ein fortgeschrittenes Stadium der KI-Nutzung erreicht zu haben, in dem es die Vorteile der KI voll ausschöpft und nur noch wenig oder gar nicht mehr auf menschliche Eingriffe angewiesen ist. Allerdings gibt es erhebliche Meinungsverschiedenheiten zwischen den Befragten: Technische Führungskräfte, die KI-Modelle entwickeln und betreiben, sind von der KI-Reife ihrer Unternehmen weniger überzeugt. Von ihnen bezeichnen nur 22 % sie als „fortgeschritten“, verglichen mit 30 % der nicht-technischen Mitarbeitenden. Anders bei generativer KI: Ihr vertrauen 63 % der nicht-technischen Mitarbeitenden vollständig, bei den technischen Führungskräften sind es 42 %.

Eine weitere Uneinigkeit besteht zwischen den Datenexperten auf unterschiedlichen Führungsebenen eines Unternehmens: Während die in Junior-Positionen veraltete IT-Infrastrukturen als größtes Hindernis für die Entwicklung von KI-Modellen sehen (49 %), sehen leitende Kollegen das Hauptproblem darin, dass sich Mitarbeitende mit den richtigen Fähigkeiten auf andere Projekte konzentrieren (51 %). Tatsächlich sind diese gezwungen, ihre Ressourcen für manuelle Datenprozesse wie die Bereinigung von Daten und die Reparatur defekter Datenpipelines zu nutzen. Unternehmen geben zu, dass ihre Data Scientists den Großteil (67 %) ihrer Zeit mit der Aufbereitung von Daten verbringen, anstatt KI-Modelle zu erstellen.

Schlechte Datenpraktiken sind immer noch weit verbreitet
Die Ursache für das vergeudete Potenzial von Datenspezialisten und die unzureichende Performance von KI-Programmen ist dieselbe: unzugängliche, unzuverlässige und falsche Daten. Wie groß das Problem ist, zeigt die Tatsache, dass die meisten Unternehmen Schwierigkeiten haben, auf alle Daten zuzugreifen, die für die Ausführung von KI-Programmen benötigt werden (69 %) und diese in ein brauchbares Format zu bringen (68 %).

Neue Ansätze bei generativer KI haben weitere Komplikationen mit sich gebracht: 42 % der Befragten hatten schon mit Datenhalluzinationen zu tun. Diese können zu schlechten Entscheidungen führen, da die Informationsbasis mangelhaft ist. Sie verringern das Vertrauen in LLMs oder die Bereitschaft der Mitarbeitenden, das Tool zu nutzen. Zudem rauben sie viel Zeit für das Auffinden und Korrigieren der Daten. Angesichts der Tatsache, dass 60 % der leitenden Angestellten generative KI nutzen und für strategische Entscheidungen verantwortlich sind, werden Probleme mit der Qualität und Vertrauenswürdigkeit der Daten noch verstärkt.

Data Governance als Schlüsselbereich für den Einsatz von KI
Die Befürchtungen hinsichtlich des Einsatzes generativer KI bleiben ebenfalls bestehen, wobei „die Aufrechterhaltung der Data Governance“ und „finanzielle Risiken aufgrund der Sensibilität der Daten“ die größten Bedenken der Unternehmen sind (37 %). Solide Data-Governance-Grundlagen sind besonders wichtig für Unternehmen, die entweder eigene generative-KI-Modelle entwickeln oder eine Kombination aus bestehenden externen sowie intern entwickelten Modellen verwenden wollen. Da jedoch die Mehrheit (67 %) der Befragten den Einsatz neuer Technologien plant, um grundlegende Datenbewegungen, Governance- und Sicherheitsfunktionen zu stärken, gibt es Grund zum Optimismus.

Der vollständige Bericht steht unter Fivetran + Vanson Bourne report: AI in 2024 (https://go.fivetran.com/reports/fivetran-vanson-bourne-report-ai-in-2024) zum Download.
Mehr Informationen, wie sich Daten für generative KI fit machen lassen, enthält das Fivetran e-Book (https://go.fivetran.com/ebooks/a-primer-for-data-readiness-for-generative-ai).
Weitere Erkenntnisse aus der KI-Umfrage von Fivetran finden Sie im Fivetran-Blog (http://www.fivetran.com/blog/new-ai-survey-poor-data-quality-leads-to-406-million-in-losses).

Über Fivetran
Fivetran, der weltweit führende Anbieter für Data Movement, unterstützt Kunden bei der Nutzung ihrer Daten für KI-Anwendungen, ML-Modelle, Predictive Analytics und operative Workloads. Die Fivetran-Plattform zentralisiert zuverlässig und sicher Daten aus Hunderten von SaaS-Anwendungen und Datenbanken in jede beliebige Destination – on-premise, in der Cloud oder in einer hybriden Umgebung. Tausende von globalen Marken, darunter Autodesk, Conde Nast, JetBlue und Morgan Stanley, vertrauen Fivetran, um ihre wertvollsten Datenbestände zu bewegen, Analysen zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben.
Der deutschsprachige Markt wird aus dem Büro in München betreut. Zu den Kunden in Deutschland zählen DOUGLAS, Hermes, Lufthansa, Merck, Siemens und VW Financial Services. Weitere Informationen unter fivetran.com/de

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Neuer Delta Lake Support vereinfacht Datenmanagement: Unternehmen haben schnellen Zugriff auf Daten und können diese einfach in Large Language Models (LLM) integrieren

München, 29. November 2023 – Fivetran (https://www.fivetran.com/), der weltweit führende Anbieter von Datenintegration,
präsentiert den Support für Delta Lake auf Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Damit baut Fivetran seine Unterstützung für Amazon S3 als Data Lake Destination weiter aus. Hunderttausende
von Data Lakes laufen bereits heute auf Amazon S3. Der Object Storage Service von Amazon Web Services (AWS) bietet branchenführende Skalierbarkeit, Datenverfügbarkeit, Sicherheit und
Performance. Mit dem weitergehenden Support von Fivetran für Amazon S3 können Fivetran Anwender ihre Daten in Amazon S3 ablegen und einfach auf ihre Delta Lake Tabellen zugreifen.

Data Lakes eignen sich aufgrund ihrer Flexibilität und Skalierbarkeit hervorragend für den Umgang mit großen Mengen an unstrukturierten und semistrukturierten Daten. Die Automatisierung dieses Prozesses von Fivetran verwandelt Data Lakes von traditionell nicht verwalteten Datenspeichern in organisierte, kontrollierte, benutzerfreundliche Repositories. So können Unternehmen schnell auf Daten zugreifen und sie für eine Vielzahl von Anwendungsfällen nutzen: Dazu gehören Predictive Analytics , Generative AI (künstliche Intelligenz), Machine Learning Modelle (ML) und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs).

Bereits im April 2023 präsentierte Fivetran den Support für Amazon S3 (https://www.fivetran.com/press/fivetran-supports-the-automation-of-the-modern-data-lake-on-amazon-s3)mit Apache Iceberg, einem weiteren führenden Hochleistungsformat, dessen Verfügbarkeit auf der AWS re:Invent 2023 angekündigt wurde.

„Wir sind begeistert, dass wir unseren Kunden die nahtlose Nutzung von Delta Lake auf Amazon S3 ermöglichen können“, sagt Fraser Harris, VP of Product bei Fivetran. „Data Lakes haben sich als
ideale Grundlage für Machine Learning, KI-Projekte sowie für Generative AI erwiesen. Mit dieser Erweiterung vereinfachen wir das Datenmanagement für solche Projekte erheblich.“

Fivetran bietet Data Governance Funktionen, branchenführende Sicherheit und Compliance, Kosteneffizienz und Benutzerfreundlichkeit für den Umgang mit Datenzielen. Die No Code Plattform von Fivetran bietet Unternehmen eine einfache, flexible Möglichkeit, Daten aus nahezu jeder Datenquelle an jede Destination zu übertragen. Unabhängig davon, ob sich Kundendaten in lokalen
Datenbanken, Data Warehouses oder Lakes, Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen, Dateien oder anderen Quellen befinden, kann Fivetran sie mit einer Up-Time von 99,9 % von einer Quelle zur
anderen verschieben und replizieren. Gängige Anwendungsfälle reichen von der Migration strategischer Daten-Workloads aus einem Cloud-Data-Warehouse in einen Data Lake zur Verwendung bei der KI/ML Modellierung oder dem Aufbau generativer KI-Anwendungen bis hin zur Replikation kompletter lokaler Produktionsdatenbanken in der Cloud – alles unter gleichzeitiger Erfassung der sich ändernden Daten, so dass Cloud-Daten jederzeit synchron gehalten werden.

Fivetran-Kunden vermeiden somit die Komplexität und mangelnde Kontrollmöglichkeiten, die die Einführung eines Data Lake im großen Maßstab sonst erschweren. Die Datenplattform von Fivetran
konvertiert Kundendaten automatisch in das Delta Lake Format und gewährleistet die Datenqualität durch Anonymisierung persönlich identifizierbarer Informationen (PII) sowie durch Bereinigung und
Normalisierung der Daten.

Die über 400 vorgefertigten Konnektoren und die vollständig verwaltete Datenpipeline-Plattform von
Fivetran unterstützen lokale und Cloud-Datenbanken, Data Warehouses, SaaS-Anwendungen, Data Events und Dateien. Auf Wunsch erstellt Fivetran auch benutzerdefinierte Konnektoren. Das heißt unabhängig von der Datenquelle kann Fivetran Unternehmen unterstützen, so dass diese keine wertvollen technischen Ressourcen für die Entwicklung von Konnektoren aufwenden müssen. Mit
diesem breiten Portfolio an Quellenkompatibilität können Kunden ihre Daten im Data Lake vereinheitlichen, unabhängig davon, wo diese sich derzeit befinden.

Erfahren Sie mehr über die Data Lake Destinationen von Fivetran. (https://www.fivetran.com/data-movement/data-lakes-warehouses)

Über Fivetran
Fivetran automatisiert alle Arten von Data Movement im Zusammenhang mit Cloud-Datenplattformen. Das gilt vor allem für die zeitaufwendigsten Teile des ELT-Prozesses (Extract, Load, Transform) – von der Extraktion von Daten über das Handling von Schema-Drifts bis hin zu Daten-Transformationen. Damit können sich Data Engineers auf wichtigere Projekte konzentrieren, ohne sich um die Data Pipelines kümmern zu müssen. Mit einer Up-Time von 99,9 % und sich selbst reparierenden Pipelines ermöglicht Fivetran Hunderten von führenden Marken weltweit, darunter Autodesk, Conde Nast, JetBlue, Lufthansa, Morgan Stanley und Pitney Bowes, datengestützte Entscheidungen zu treffen und so ihr Unternehmenswachstum voranzutreiben. Fivetran hat seinen Hauptsitz in Oakland, Kalifornien, und verfügt über Niederlassungen auf der ganzen Welt.
Der deutschsprachige Markt wird aus dem Büro in München betreut. Zu den Kunden in Deutschland zählen DOUGLAS, Hermes, Lufthansa, Siemens, VW Financial Services und Westwing. Weitere Informationen unter fivetran.com.

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Funktionierendes Daten-Management optimiert Geschäftsprozesse und steigert die Produktivität

In der aktuellen Studie „Data Governance in volatilen Zeiten – Welchen Stellenwert nimmt Data Governance in der Zukunft ein?“ untersucht IBsolution, wie eine einheitliche und disziplinierte (Stamm-)Datenpflege zum Unternehmenserfolg beiträgt und welche Herausforderungen bei der Etablierung einer funktionierenden Data Governance existieren. Die Studie steht ab sofort als kostenloser Download bereit.

Daten und insbesondere Stammdaten stellen eine unverzichtbare strategische Grundlage für die digitale Transformation von Unternehmen dar. Ein qualitativ hochwertiger und vollständiger Datenbestand ist die Voraussetzung, um richtige Entscheidungen zu treffen, Geschäftsprozesse zu optimieren, die Produktivität zu steigern und die Automatisierung voranzutreiben. Den strukturellen Rahmen für ein erfolgreiches (Stamm-)Daten-Management schafft Data Governance. Der Begriff bezeichnet die Disziplin des Daten-Managements für die Verwaltung, den Zugriff und die Berechtigungen von Datenbeständen in Unternehmen.

Stellenwert von Data Governance in Unternehmen

Um zu ermitteln, welchen Stellenwert Data Governance in unserer heutigen schnelllebigen Zeit und einem sich ständig verändernden Marktumfeld einnimmt, hat IBsolution eine umfassende Studie durchgeführt. Diese identifiziert die aktuelle Situation von Data Governance im Markt bzw. in den Unternehmen und analysiert darüber hinaus die Herausforderungen, Optimierungspotenziale und Trends dieser Disziplin. Die Ergebnisse der Studie stehen auf der IBsolution-Website (https://www.ibsolution.com/management-consulting/data-governance/studie-data-governance) kostenlos für den Download zur Verfügung.

Treiber und Herausforderungen

Knapp 25 % der Unternehmen haben derzeit keinerlei Data Governance implementiert. Dadurch kommt es bei der Verwaltung und Pflege von Daten, bei der Datenqualität sowie bei den Verantwortlichkeiten und Prozessen immer wieder zu Komplikationen. Zu den wichtigsten Treibern für Data Governance gehört das Fehlen von klar zugewiesenen Rollen, Verantwortlichkeiten und Eigentumsrechten bei der (Stamm-)Datenpflege.

Weitere Motive für Unternehmen, um sich mit Data Governance zu beschäftigen, sind uneinheitliche Prozesse im Daten-Management oder die Einführung eines neuen Systems wie SAP S/4HANA. Bei der Umsetzung von Data-Governance-Projekten stellt das begleitende Change-Management für 52 % der Befragten die größte Herausforderung dar.

Fundament für die digitale Transformation

Data Governance bildet das stabile Fundament für erfolgreiches Daten-Management. Gerade für die digitale Transformation, die Stärkung der Resilienz und die Sicherstellung der eigenen Zukunftsfähigkeit erweist sich eine funktionierende Data Governance für Unternehmen als unverzichtbar. Dabei sind die Größe, der Umsatz oder die Branche einer Organisation nicht relevant – Data Governance bedeutet für jedes Unternehmen einen strategischen Erfolgsfaktor.

Hier geht’s zum kostenlosen Download der Studie. (https://www.ibsolution.com/management-consulting/data-governance/studie-data-governance)

IBsolution ist ein auf SAP spezialisiertes Beratungshaus mit Stammsitz in Heilbronn und weiteren Standorten in Deutschland, Bulgarien, Frankreich und der Schweiz. Das Unternehmen bietet ein ganzheitliches Beratungsportfolio, das sich von der Strategie- über die Prozess- bis hin zur Technologieberatung erstreckt. IBsolution versteht sich als Experte für Transformationsprojekte und Technologien aus den Bereichen ERP, Data & Analytics, Cyber Security, Customer Experience und Digitalisierung. Mehr als 200 engagierte Mitarbeiter schaffen bei IBsolution Prozessinnovationen auf Basis neuester Technologien, die den Arbeitsalltag von Fachanwendern und IT vereinfachen. Kunden erhalten Business-Nutzen verpackt in Festpreispaketen, Nearshore-Angeboten und Produkten, die das Portfolio von SAP ideal ergänzen.

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Datenbasierte Unternehmensentscheidungen sichern die Zukunft

München, 17. November 2022 – Fivetran (https://www.fivetran.com/), führender Anbieter für moderne Datenintegration, wirft einen Blick in das nächste Jahr. Trotz der Erfahrung während der Corona Pandemie und den damit verbundenen Umwälzungen steht die globale Ökonomie heute vor noch unsichereren Zeiten als je zuvor. Und somit gerät auch die IT noch stärker in den Fokus: Einerseits muss in Digitalisierung und Wettbewerbsfähigkeit investiert werden – allein schon wegen regulatorischen Anforderungen. Auf der anderen Seite müssen in Zeiten der wirtschaftlichen Unsicherheit Investitionen sorgfältig abgewogen werden. Fivetran hat sich umgehört und seine Expert:innen gefragt, was IT-Verantwortliche in Sachen IT-Ausgaben, Security und Megatrends in 2023 beschäftigen wird.

1.Data Stack Standardisierung
Unternehmen werden im Jahr 2023 ihren Data Stack weiter standardisieren müssen. Denn oft werden zu viele, zum Teil unnötige Tools im Unternehmen eingesetzt. Darüber hinaus ist es unverzichtbar, dass sie Entscheidungen auf der Grundlage der richtigen Daten treffen – vor allem, wenn Umsatz und Betriebskosten zunehmend kritisch beäugt werden. Die Verlässlichkeit der Daten und deren Transparenz werden wichtiger denn je sein.

2.Data Enablement und Data Governance dürfen sich nicht ausschließen
In Zeiten der Krise ist die Verlockung groß, Data Governance hintenanzustellen. Denn im operativen Betrieb scheint Data Enablement noch wichtiger. Die erfolgreichsten Unternehmen werden aber diejenigen sein, die beides berücksichtigen und ihren Datenteams so einen schnellen und einfachen Zugang zu vertrauenswürdigen Daten ermöglichen. Zudem wird es 2023 auf dem Governance-Markt eine stärkere Standardisierung geben und es werden Formate für den Austausch von Metadaten definiert. D.h. es wird zu einer engeren Zusammenarbeit zwischen den für die Cloud-Sicherheit und den für die Applikationen zuständigen Teams kommen. Schwachstellen- und Risikomanagement, Code-Scanning, Threat Modelling und sichere Prozesse beim Programmieren können von einem gemeinsamen Ansatz profitieren. Es ist zu beobachten, dass mehr Appsec-Mitarbeiter die Cloud-Infrastruktur in ihrer Arbeit berücksichtigen und mehr Cloudsec-Mitarbeiter die traditionellen Appsec-Praktiken beherzigen. Außerdem werden auch im Jahr 2023 die Big-Tech-Unternehmen zu den bevorzugten Zielen der Regulierungsbehörden gehören. Die kartellrechtliche und datenschutzrechtliche Durchsetzung von Maßnahmen gegen Big Tech hat gerade erst begonnen und die Entwicklungen in der EU werden im nächsten Jahr größere Auswirkungen haben und insbesondere die Kontrolle von Big Tech über Inhalte einschränken.

3.Metaverse und Datenstreaming
Das Metaverse und adaptive KI beruhen auf ständiger Anpassung in Echtzeit. 2023 werden die Unternehmen beginnen zu erkennen, dass der Erfolg in diesem Bereich eine Echtzeit-Dateninfrastruktur erfordert. Dies wird durch ein tiefes Verständnis der Nutzererfahrung unterstützt und dieses Verständnis kann wiederum nur von einem robusten Analyseteam stammen. Allerdings investiert Meta Milliarden von Dollar in ein Projekt mit ungewissem Zukunftsertrag, während das Kerngeschäft, mit dem Geld verdient wird, leidet. Es ist jedoch davon auszugehen, dass der Schwerpunkt auf Consumer-Produkten und nicht auf der Geschäftswelt liegen wird. Aber infolgedessen können vermehrte Investitionen und Aktivitäten in diesem Bereich erwartet werden. Zudem wird Daten-Streaming seinen Platz im Modern Data Stack finden. Wie das maschinelle Lernen – oder besser gesagt, in Verbindung mit dem maschinellen Lernen – führt Datastreaming zu neuen Anwendungsszenarien. D.h. Unternehmen werden 2023 in Streaming-Technologien investieren, wenn auch in einem langsameren Tempo.

Über Fivetran
Fivetran ist weltweit führender Anbieter von moderner Datenintegration. Unsere Mission: Den Zugriff auf Daten so einfach und zuverlässig zu machen wie Strom aus der Steckdose. Fivetran wurde für die Cloud entwickelt und ermöglicht es, Daten aus Hunderten von SaaS- und On-Premise-Datenquellen in Cloud-Destinationen zu zentralisieren und zu transformieren. Unternehmen weltweit – vom Global Player bis zum Start-up – nutzen Fivetran für moderne Analysen und mehr betriebliche Effizienz und können so datengestütztes Unternehmenswachstum vorantreiben. Fivetran hat seinen Hauptsitz in Oakland, Kalifornien, und verfügt über Niederlassungen auf der ganzen Welt. Der deutschsprachige Markt wird aus dem Büro in München betreut. Weitere Informationen finden Sie unter fivetran.com.

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Mit der neuen API können Unternehmen in „Data Catalogs“ die Herkunft von Daten nachverfolgen und so komplexe Compliance-Anforderungen erfüllen. Zudem können sie den sicheren Zugriff auf die jeweils richtigen Daten in ihren Teams verwalten.

Fivetran Metadata API

München, 20. September 2022 – Fivetran (https://www.fivetran.com/), führender Anbieter für moderne Datenintegration, präsentiert seine neuen Metadata API. Mit dieser Lösung können Unternehmen Daten über ihren gesamten Weg durch die Fivetran-Pipelines von der Quelle bis zur Destination tracken. Diese erweiterte Transparenz erlaubt es, Governance- und Observability-Tools zu integrieren. So haben Datenteams mehr Kontrolle, wer Zugriff auf welche Daten hat. Die Fivetran Metadata API bietet Data Stewards, Security- und Data-Engineering-Teams automatisierte Data Governance. Das heißt, sie bekommen den vollen Überblick darüber, woher Datensätze stammen, wer darauf zugegriffen hat und welche Änderungen in der Pipeline stattgefunden haben.

„Heute weiß jedes Unternehmen, dass es datenbasiert arbeiten muss. Aber die traditionelle Data Governance mit oft manuellen Prozessen und einer nur reaktiven Durchsetzung von Richtlinien ist ein großer Bremser in diesem Bereich. Denn sie ist kein skalierbarer Ansatz – vor allem, wenn die Dateninfrastruktur auf Tausende von Pipelines wächst“, erklärt Fraser Harris, VP of Product bei Fivetran. „Mit der Metadata API können unsere Kunden sofort Automatisierungen für ihre Data Governance und Workflows zur Datenqualität nutzen. Somit identifizieren sie Governance-Probleme proaktiv und können diese rechtzeitig angehen. Unser automatisierter In-Flight-Ansatz ermöglicht skalierbaren Datenzugriff, ohne zusätzliches Risiko für das Unternehmen.“

Gesetze wie die europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), das kalifornische Gesetz zum Schutz der Privatsphäre von Verbrauchern (CCPA) und andere sehen Geldstrafen für Unternehmen vor, die gegen die komplexen Datenschutz-Regeln verstoßen. Die Fivetran Metadata API hilft Unternehmen, diese Compliance-Anforderungen einzuhalten. Denn diese Lösung kann man einfach in bestehende Datenschutz- und Sicherheitsstrategien integrieren. Gleichzeitig steigert sie den Wert von Investitionen in Data Catalogs und Lösungen zum Data Quality Management.

Mit der Fivetran Metadata API
– … bekommen Data Analysts einen detaillierten Einblick darüber, woher Daten stammen und können so z.B. Wirkungsanalysen durchführen.
– … können Data Stewards sicher sein, dass Endnutzer nur Zugriff auf die Daten haben, die sicher gemanagt wurden und mit den Governance-Anforderungen konform sind.
– … können Security-Teams und Rechtsabteilungen Audits durchführen und so sicherstellen, dass Daten, die verschoben werden, den Unternehmensrichtlinien entsprechen.
– … können Data Architects und Engineers bald Änderungen im Upstream Schema verstehen und sicherstellen, dass Downstream-Prozesse aktualisiert werden.

Automatisierte Data Governance: Fivetran kooperiert mit führenden Data Catalogs

Für ein besseres Metadaten-Management arbeitet Fivetran mit vier führenden Anbietern von Data Catalogs zusammen: Atlan, data.world, Alation und Collibra. Anwender profitieren von einer Reihe an Vorteilen:
– Informationen zu allen Daten lassen sich in einem einzigen Data Catalog konsolidieren – das sorgt für den vollständigen Überblick und eine nahtlose User Experience.
– End-to-End Verlaufsgrafiken sind auch dann für Daten verfügbar, wenn sie mehrere Systeme und Tools durchlaufen.
– Durch Zentralisierung der Governance in einem einzigen Tool können die Verantwortlichen besser sicherstellen, dass Richtlinien und Prozesse auf die jeweiligen Daten angewendet werden.
– Daten können bis auf Spaltenebene bis zu ihrem Ursprung nachverfolgt werden. Das unterstützt den Quality Check der Daten und sorgt für das Vertrauen, dass die Daten korrekt sind und sicher genutzt werden können.

„Die Metadata API von Fivetran überbrückt die große Lücke, die es zwischen der Extraktion von Daten aus operativen Systemen hin zu modernen Analysesystemen gibt. Denn sie liefert den dringend benötigten Kontext. Die Metadata API wird der Entwicklung zuverlässiger und sicherer datenintensiver Anwendungen einen Schub verleihen. Denn sie verschafft Transparenz über Datenherkunft, Wirkungsanalysen sowie über Security- und Datenschutzaspekte“, so die Einschätzung des Daten- und Analyseexperten Sanjeev Mohan, Principal bei SanjMo und ehemals Research Vice President bei Gartner.

„Unsere Kunden sind begeistert, dass sie dank der Metadaten von Fivetran schneller und transparenter arbeiten können und Quellen nicht mehr manuell zusammenfügen müssen“, so Prukalpa Sankar, Mitbegründer von Atlan. „Mit der neuen Metadata API können sie Metadaten jetzt aus Fivetran in Atlan übernehmen und haben damit eine wirklich automatisierte Data Governance. Diese durchgängige Datenverlaufskontrolle deckt alles ab: Von den vorgelagerten Datenquellen über das Warehouse bis hin zur Business Intelligence. Sie hilft Kunden, über umfangreiche Ursachen- und Wirkungsanalysen über komplexe Data Stacks up to date zu bleiben.“

„Über die Schnittstelle von data.world und Fivetran können Datenproduzenten und -konsumenten die Synchronisation und das Mapping entlang aller Datenbanken, Datenquellen und Anwendungen verstehen und diesen vertrauen“, so Jon Loyens, CPO & Co-Founder bei data.world. „Gemeinsam mit Fivetran bieten wir granulare Datentransparenz, einschließlich Metadaten über Quell-Ziel-Spaltenpaaren. Das vereinfacht das Auffinden von Daten sowie die Data Governance und sorgt für nutzbare Erkenntnisse.“

Unternehmen haben nach wie vor mit einer angemessenen Data Governance – einer Grundvoraussetzung für Compliance – zu kämpfen. Das hat eine aktuelle Studie (https://www.fivetran.com/blog/achieving-ai-survey) gezeigt, bei der im Auftrag von Fivetran 550 IT-Führungskräfte und Data Scientists aus den USA, Großbritannien, Irland, Frankreich und Deutschland vom Marktforschungsunternehmen Vanson Bourne befragt wurden. 82 Prozent der Befragten in Deutschland gaben an, dass ihre Unternehmen die Rollen, Richtlinien und Standards für Data Governance verbessern könnten. In den USA waren es sogar 100 Prozent, in Frankreich sagten 90 Prozent der Befragten dasselbe, in Großbritannien und Irland waren es wie in Deutschland ebenfalls 82 Prozent.

Weitere Informationen zu Fivetran Security (https://www.fivetran.com/security) und Governance finden Sie unter Fivetran Security oder im Fivetran Blog (https://www.fivetran.com/blog).

Bilddownload: Fivetran Metadata API (https://www.dropbox.com/s/onu14kk84ood8ka/Fivetran%20Metadata%20API%209.20.22.png?dl=0)
Bilder und weitere Materialien stehen im Fivetran newsroom (https://www.fivetran.com/news) zur Verfügung.

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Nach einer aktuellen Studie vertrauen 90 Prozent der Unternehmen künstlicher Intelligenz nicht genug, um auf menschliche Entscheidungsfindung zu verzichten

München, 7. September 2022 – Fivetran (https://www.fivetran.com/), führender Anbieter für moderne Datenintegration, präsentiert die Ergebnisse der „AI-Ambitions 2022“ Studie*. Die Umfrage unter CIOs, IT-Verantwortlichen und Data Scientists zeigt: Trotz großer Ambitionen und Investitionsbereitschaft gelingt es Unternehmen nur bedingt, KI im Rahmen von Entscheidungsprozessen zu nutzen.

Das Fundament für KI in der Praxis ist dabei längst gelegt. Die Mehrheit der Unternehmen sammelt und nutzt die meisten, wenn nicht sogar alle Daten aus ihren operativen Systemen (92 Prozent) und verwendet sie für Machine Learning (ML)-Modelle (93 Prozent). Die vorhandene technische Infrastruktur täuscht jedoch nicht darüber hinweg, dass 58 Prozent sich noch im Anfangsstadium befinden bzw. KI im moderaten Umfang einsetzen. Nur 14 Prozent vertrauen bei der Entscheidungsfindung auf KI-gestützte Prozesse. Zudem setzen 90 Prozent der Unternehmen weiter auf manuelle Datenprozesse statt auf die Automatisierung mittels ML und KI.

Deutschland zeigt sich in Sachen KI besonders ambivalent: Im internationalen Vergleich sehen sich die befragten deutschen Unternehmen am wenigsten als „KI-Neulinge“ (sieben Prozent). Gleichzeitig sammeln und fließen lediglich bei rund ein Fünftel (21 Prozent) der deutschen Unternehmen alle operationalen Daten in KI und ML-Projekte. Selbst interne Data Scientists greifen in der Regel nicht ganzheitlich auf die Daten zu (16 Prozent). Damit liegt Deutschland deutlich hinter den USA, Großbritannien und Irland.

„Was die Umfrage deutlich macht: Unternehmen haben enormen Nachholbedarf bei der Übertragung und dem Zugriff von Daten. Ein erfolgreiches KI-Programm braucht jedoch ein solides Datenfundament und das beginnt in der Regel mit einem Cloud Data Warehouse oder einem Data Lake“, erklärt George Fraser, CEO von Fivetran. „Data Analytic-Teams, die hier auf einen modernen Data Stack setzen, können ihre Daten in vollem Umfang ausschöpfen und einen echten ROI in Sachen KI und Data Science realisieren.“

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick:

– KI-Budget und Investitionen: Im Durchschnitt entfallen bereits heute acht Prozent des Unternehmensumsatzes auf KI-Projekte. Mehr als zwei Fünftel der befragten Unternehmen (41 Prozent) sehen jedoch noch Verbesserungspotential bei der Implementierung von KI und richten ihre IT-Budget entsprechend neu aus. So sollen in den nächsten drei bis fünf Jahren die KI-Investitionen auf 13 Prozent steigen. Die Investitionsvorhaben in Deutschland konzentrieren sich dabei vor allem auf den Einsatz neuer Technologien für Datenintegration, Sicherheit und Data Governance (73 Prozent), KI/ML (60 Prozent) und den Aufbau von KI-Fachkräften und Data Scientists (58 Prozent).

– Herausforderung Daten: Zu den größten Herausforderungen beim Einsatz von KI zählt die Datenintegration. 71 Prozent der Unternehmen können nur teilweise auf relevante Daten für KI-Systeme, Workloads und ML-Modelle zugreifen. 73 Prozent kämpfen mit dem ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) und sind zudem nur bedingt in der Lage, die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse in Handlungsempfehlungen zu überführen.

– Finanzielle Einbußen: Die auf halber Strecke liegengebliebenen KI-Initiativen wirken sich auch finanziell auf den Unternehmenserfolg aus. So schätzen die Befragten, dass durch unausgereifte ML-Modelle, die auf unsauberen oder fehlerhaften Daten basieren, durchschnittlich fünf Prozent des weltweiten Jahresumsatzes verloren gehen.

– Compliance: Noch viel Spielraum nach oben besteht bei der Einhaltung der Data-Governance (90 Prozent). Deutsche Unternehmen scheinen sich aber im internationalen Vergleich etwas besser an die gesetzlichen Anforderungen im Umgang mit Daten angepasst zu haben. Hier sehen immerhin 18 Prozent wenig bzw. gar keinen Bedarf für Verbesserungen.

– KI-Talente: Trotz ihrer entscheidenden Rolle bei der Umsetzung von KI-Projekten, können 87 Prozent der Unternehmen das Potential ihrer Data Scientists und Data Engineers nicht in vollem Umfang einsetzen. Den Großteil ihrer Arbeit verbringen die Datenexperten notgedrungen mit der Aufbereitung der Daten (70 Prozent). Für das Erstellen von ML-Modellen bleibt da kaum noch Zeit.

*Über die Studie: Die Online-Umfrage „AI-Ambitions 2022“ wurde von Fivetran in Auftrag gegeben und im Juli 2022 vom Marktforschungsinstitut Vanson Bourne durchgeführt. Insgesamt nahmen 550 IT-Führungskräfte sowie Data Scientists aus den USA, Großbritannien, Irland, Frankreich und Deutschland an der Studie teil.

Weitere Erkenntnisse zur Studie und der vollständige Bericht mit Download sind im Blog von Fivetran (https://www.fivetran.com/blog/achieving-ai-survey) verfügbar. Eine Infografik zur Studie befindet sich im Fivetran-Newsroom (https://drive.google.com/drive/folders/1ywd4w-v47K87zU98j7GZkQjBbfKpLCEo).

Infomaterial zum Download: Infographik (https://www.dropbox.com/s/pr1u49s5exwr5ja/Fivetran_AIAmbitions_Infographik_D_FINAL.png?dl=0)/ KI in Unternehmen (https://www.dropbox.com/s/pmgfidrciq69s66/Fivetran_AIAmbitions_Grafik_Unternehmen_KI.jpg?dl=0) / Ineffiziente Datenprozesse (https://www.dropbox.com/s/z4kwftlyu387x0f/Fivetran_AIAmbitions_IneffizizenteDatenprozesse.jpg?dl=0)

Über Fivetran
Fivetran ist weltweit führende Anbieter für moderne Datenintegration. Unsere Mission: den Zugriff auf Daten so einfach und zuverlässig zu machen wie Strom aus der Steckdose. Fivetran wurde für die Cloud entwickelt und ermöglicht es, Daten aus Hunderten von SaaS- und On-Premise-Datenquellen in Cloud-Destinationen zu zentralisieren und transformieren. Unternehmen weltweit – vom Global Player bis zum Start-up – nutzen Fivetran für moderne Analysen und mehr betriebliche Effizienz und können so datengestütztes Unternehmenswachstum vorantreiben. Fivetran hat seinen Hauptsitz in Oakland, Kalifornien, und verfügt über Niederlassungen auf der ganzen Welt. Der deutschsprachige Markt wird aus dem Büro in München betreut. Weitere Informationen finden Sie unter fivetran.com.

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Integration von SAP-Technologien im D-QUANTUM Data Catalog

Synabi (https://synabi.com/?utm_source=Pressemeldung&utm_medium=PR-Portale&utm_campaign=Connect202111) und bluetelligence haben es sich zum Ziel gesetzt, Data Lineage Informationen aus unterschiedlichsten SAP-Technologien in D-QUANTUM (https://synabi.com/?utm_source=Pressemeldung&utm_medium=PR-Portale&utm_campaign=Connect202111) zu integrieren. Die D-QUANTUM User werden zukünftig in der Lage sein, Data Lineages aus ausgewählten SAP-Technologien in D-QUANTUM zu visualisieren und automatisiert aktuell zu halten. Dadurch können die SAP-Objekte im Kontext der Data Management Journey für unterschiedlichste Use Cases verwendet werden: z.B. die Abbildung von Verantwortlichkeiten, Source- und Impact-Analysen, Datenqualitäts-Management, Anforderungsmanagement und viele weitere mehr.

„Wir sind sehr glücklich, dass wir die Fähigkeiten von bluetelligence zukünftig mit den umfangreichen Funktionen von D-QUANTUM hinsichtlich Data Management (https://synabi.com/?utm_source=Pressemeldung&utm_medium=PR-Portale&utm_campaign=Connect202111) kombinieren können.“ freut sich Christian Frank, Head of Business Development bei Synabi und ergänzt: „Unsere Kunden werden zukünftig die Vorteile der Data Management Journey auch im Zusammenhang mit SAP-Technologien erfahren können.“

Automatisierte Dokumentation und Pflege von SAP-Systemen
„Mit der Partnerschaft von bluetelligence (https://bluetelligence.de/) und Synabi vereinen wir die Expertise über SAP-Metadaten und Data Management.“, verkündet Torsten Schmidt, CEO bei bluetelligence. – „Ein echter Mehrwert für Unternehmen, die an systemübergreifender Data Lineage interessiert sind.“

In einer BI-Welt, die immer komplexer wird, sorgen die Softwareprodukte von bluetelligence für Transparenz, Sicherheit und Effizienz. Das Unternehmensziel ist es, den Arbeitsalltag seiner Kunden zu erleichtern und mehr Zeit für das Kerngeschäft freizumachen. Dafür bietet bluetelligence effiziente Tools, die zeitraubende Routinearbeiten automatisieren, die Kooperation zwischen IT und Fachabteilung erleichtern und innerhalb kürzester Zeit profitabel sind.

Die Performer Suite vereint vier starke Add-on-Tools für SAP-Systeme. Ursprünglich zur automatisierten Dokumentation und Pflege von SAP-Systemen entwickelt, unterstützt sie BI-Entwickler nun auch bei der komfortablen Migration und Übersetzung. Beim Enterprise Glossary handelt es sich um eine webbasierte Plattform zur Pflege und Einsicht aller wichtigen Unternehmenskennzahlen und Berichte.

Synabi Business Solutions entwickelt den D-QUANTUM Data Catalog und unterstützt mit individueller Beratung entlang der Data Management Journey. Dabei begleitet ein erfahrenes Team die Kunden beim Aufbau und der kontinuierlichen Verbesserung des Daten Managements, um somit die Wertschöpfung aus den Daten zu steigern.

bluetelligence entwickelt marktführende Software für die Dokumentation, Analyse, Migration, Übersetzung und Katalogisierung von SAP-Metadaten. Nach dem Motto „Work smarter, not harder“ erleichtern die automatisierten Lösungen mittlerweile über 200 Kunden im europäischen Raum den Arbeitsalltag im Business Intelligence.

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