KI-Initiativen scheitern selten am Modell, sondern an der zugrunde liegenden Datenarchitektur. Während über LLMs diskutiert wird, haben viele Unternehmen mit fragmentierten Datenlandschaften, uneinheitlicher Qualität und mangelnder Nachvollziehbarkeit zu kämpfen.

 

In dieser Sitzung wird aufgezeigt, wie moderne Lakehouse-Architekturen als belastbare Grundlage für produktionsreife KI-Systeme dienen. Im Mittelpunkt stehen durchgängige Datenpipelines, automatisiertes Metadaten- und Lineage-Management sowie integrierte Mechanismen zur Sicherung der Datenqualität und des Wissenskontexts.

 

Anhand konkreter Architekturprinzipien wird erläutert, wie Datensilos aufgelöst, die Wiederverwendung von Features ermöglicht und Governance-Anforderungen direkt in technische Arbeitsabläufe eingebettet werden können. Die Teilnehmer erhalten praxisnahe Leitlinien für den Aufbau einer skalierbaren Datenplattform, die nicht nur Experimente ermöglicht, sondern auch nachhaltige industrielle KI-Implementierungen unterstützt.