StreamSets und EBCONT: Die treibende Kraft hinter moderner Datenintegration und KI-Skalierung

Das Jahr 2024 markiert ein neues Kapitel für StreamSets. Der Mutterkonzern von StreamSets,
die Software AG, hat gerade eine neue Integrationskategorie für große Unternehmen
angekündigt - die Super iPaaS - und die Datenintegrationsplattform von StreamSets spielt
dabei eine entscheidende Rolle. Zum ersten Mal werden Unternehmen in der Lage sein,
Daten- und Applikationen, überall und auf jede gewünschte Weise zu integrieren.

Das bedeutet, dass Sie Ihre Daten und Anwendungen über eine einheitliche Plattform
integrieren können, die von On-Premise bis zur Cloud reicht, überall entwickelt und überall
eingesetzt werden kann, mit zentraler Kontrolle und verteilter Ausführung.

Warum gerade jetzt?
In den letzten zehn Jahren haben sich Innovation, Einführung und Weiterentwicklung von
Technologien schneller vollzogen als je zuvor in der Geschichte. Die lang erwartete
Konvergenz der verschiedenen Formen der Integration - Daten, Anwendungen, B2B, APIund
ereignisgesteuert - ist endlich da, sowohl aus Sicht des Marktes als auch der Technologie.
Mit der bevorstehenden Masseneinführung von KI wird sich dieses Tempo auf ein Niveau
beschleunigen, das wir uns kaum vorstellen können. Und während die Möglichkeiten
atemberaubend sind, gibt es auch zahlreiche Herausforderungen. KI-Modelle sind auf einen
ständigen Zustrom hochwertiger Daten für Training und Schlussfolgerungen angewiesen.
Doch die Bereitstellung und Verwaltung solcher Daten stellt für Unternehmen immer noch
eine große Herausforderung dar. 72 % der in einer kürzlich durchgeführten MIT-Studie
befragten Führungskräfte aus dem Technologiebereich gaben an, dass die Gründe, dass ihre
Unternehmen ihre durch den Einsatz von KI angestrebten Ziele nicht erreichen, am ehesten
bei Datenproblemen liegen.
Da 78 % der Technologie Verantwortlichen in Unternehmen die Skalierung von KI- und
maschinellen Lernanwendungen zur Schaffung von Geschäftswert als oberste Priorität ihrer
Unternehmensdaten Strategie ansehen, ist es an der Zeit, dass Unternehmen ihre
Herausforderungen im Bereich Datenmanagement angehen.

Wie moderne Datenintegration Hindernisse bei der KI-Skalierung beseitigt
Eine kürzlich durchgeführte PWC-Umfrage ergab, dass die größte technische
Herausforderung für KI darin besteht, Daten aus dem gesamten Unternehmen zu
identifizieren, zu sammeln oder zu aggregieren und ihre Vollständigkeit und Genauigkeit für
die Verwendung in KI sicherzustellen.

Bei der Modernisierung Ihrer Technologie und Architektur sollten Sie sich auf zwei Dinge
konzentrieren: Integration und Daten. "Mit Technologie Werkzeugen, die Ihnen helfen, Ihre
Datenherausforderungen zu überwinden, können Sie KI viel schneller (und kostengünstiger)
operationalisieren."

Herausforderung: Wie moderne Datenintegration helfen kann
Der Einsatz einer modernen Daten Integrationsplattform wie StreamSets hilft Unternehmen
bei der Bewältigung von KI-Skalierungsproblemen.

Daten-Silos überwinden
Moderne Datenintegration bietet Lösungen für die Herausforderungen von Daten-Silos.
Vorgefertigte Konnektoren ermöglichen die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen
Quellen und Infrastrukturen, einschließlich Legacy-Systemen wie Mainframes. Durch den
Einsatz verschiedener Datenintegrationsmuster wie ETL, ELT und Reverse ETL können
unterschiedliche Datenformate in einen konsistenten, analysierbaren Datensatz umgewandelt
werden.

Schlechte Datenqualität angehen
Die Automatisierung von Datenbereinigungsaufgaben ist entscheidend, um mit schlechter
Datenqualität umzugehen. Aufgaben wie die Behandlung von Nullwerten, Deduplizierung,
Normalisierung und Validierung können automatisiert werden. Die Bereinigung der Daten,
die für das Training von KI-Modellen und Entscheidungsfindungen verwendet werden,
reduziert das Risiko verzerrter oder ungenauer Modelle erheblich.

Mangelnde Beobachtbarkeit, Überwachung und Interpretation
Datenintegrationstools bieten Lösungen, um die Beobachtbarkeit, Überwachung und
Interpretation von Daten zu verbessern. Sie stellen sicher, dass die Eingabedaten für KIModelle
zuverlässig, genau und repräsentativ für reale Szenarien sind. Diese Tools tragen
auch zur Erklärbarkeit bei, indem sie einen umfassenden Überblick darüber geben, woher die
Daten für KI-Modelle stammen und welche Änderungen vor der Eingabe in das Modell
vorgenommen wurden.

Datenintegration in der Anwendung
EBCONT, Integrationspartner von StreamSets, blickt auf langjährige Erfahrung in der
Umsetzung von Datenintegrations- und KI-Projekten auf Basis verschiedenster Technologien
zurück. Hierbei hat sich gezeigt, dass es neben der richtigen Wahl von Datenplattformen und
-Architekturen immer entscheidender wird, schnell auf neue, sich verändernde, und
skalierende Datenquellen reagieren zu können und diese gemeinsam mit den darauf
aufbauenden Applikationen in schnellen Iterationen anpassen zu können. Während diese
Fähigkeiten bisher oft als vorgelagerter Teil einer Datenplattform oder des DevOps/Data Ops
Prozesses gesehen wurden, eröffnet erst eine Entkoppelung und Betrachtung von Daten und
deren Zugriff als „first class citizens“ die strategischen Potentiale einer umfassenden Datenund
KI Nutzung. Die Super iPaaS und StreamSets bieten hierfür eine hervorragende
Ausgangsbasis.