IT-Führungskräfte stehen seit Jahren unter Druck, KI-Strategien zu entwickeln, die zur Erreichung der Unternehmensziele beitragen. Aber der Übergang vom Pilotprojekt zur Produktion hat sich als schwieriger erwiesen als erwartet.
Das liegt daran, dass diese frühen Experimente im Nachhinein betrachtet nicht ganz so gut strukturiert waren, wie sie hätten sein sollen. KI-Modelle wurden auf Datenbestände aufgesetzt, die dafür noch nicht bereit waren. Da die Experimente isoliert durchgeführt wurden, mussten Governance und Sicherheit unternehmensweit nachträglich angepasst werden, um eine Skalierung zu ermöglichen. In der Zwischenzeit haben Abteilungen, die ungenehmigte KI-Experimente durchgeführt haben, Schatten-KI eingeführt, die nun wieder unter Richtlinien, Prüfbarkeit und Kontrolle gestellt werden muss.
Zur Erreichung der KI-Ziele müssen unübersichtliche, fragmentierte und physisch verteilte Datenbestände entwirrt werden, die von Tag zu Tag komplexer werden. Der skalierbare Weg in die Zukunft besteht darin, KI zu den Daten zu bringen und zu überdenken, wie KI auf sie zugreift. Ohne einen einheitlichen, bis ins Detail geregelten Zugriff stehen Verantwortlichkeit und Ergebnisse in einem grundlegenden Widerspruch zueinander.
Warum Konsolidierung die falsche Strategie ist
Jahrelang galt die Zentralisierung der Datenbestände als die sauberste Lösung (und der gängigste Ratschlag): Man sollte alles in einen einzigen Data Lake, ein Data Warehouse oder eine Cloud verlagern, um eine einzige verlässliche Datenquelle zu schaffen. Beseitigen Sie Silos und beenden Sie die Fragmentierung, indem Sie die Verteilung physisch eliminieren.
Theoretisch klingt das effizient. Die Praxis hat jedoch gezeigt, dass dies zumindest im Unternehmenskontext nicht tragbar ist.
- Aufgrund des hohen Datenvolumens sind Datenbewegungen im großen Maßstab teuer und langsam
- IT- und Data-Engineering-Teams müssen den Zugriff ermöglichen, was zu Verzögerungen führt und die Nutzung von Self-Service-Anwendungen (wie abteilungsspezifische KI-Agenten und -Tools) verhindert
- Regulatorische Beschränkungen legen fest, wo Daten gespeichert und wie sie verarbeitet werden dürfen
- Hybride Arbeitsumgebungen haben sich zu einer festen Größe entwickelt und sind nicht mehr nur die Übergangsphase, für die man sie einst hielt
- Die Zentralisierung selbst führt zu Latenz und beeinträchtigt Echtzeitanalysen und KI-Anwendungsfälle
Letztlich zwingt die Konsolidierung die Unternehmen zu Kompromissen, die sie sich im Zeitalter der KI nicht mehr leisten können, da Echtzeit-Reaktionsfähigkeit und Kontext entscheidend für die Wertschöpfung sind. Wenn Sie darauf warten, dass Daten bewegt werden, oder sie in verschiedenen Umgebungen duplizieren, wird beides untergraben.
Der bessere Ansatz ist die Datenföderation: Unternehmen können so arbeiten, als wären ihre Daten einheitlich, ohne sie bewegen zu müssen.
Was Datenföderation wirklich bedeutet
Datenföderation wird oft in technischen Begriffen beschrieben – Abfrage-Engines, Konnektoren und verteilte Datenverarbeitung. Für Betriebsleiter ist die Wirkung weitaus strategischer.
Vereinfacht ausgedrückt ermöglicht die Datenföderation einen einheitlichen Zugriff auf Daten in verteilten Systemen, ohne diese physisch zu zentralisieren oder zu duplizieren. Aber letztendlich zählt das Ergebnis. Die Datenföderation ermöglicht es den Teams, mit den Daten dort zu arbeiten, wo sie bereits vorhanden sind. So erhalten die Verantwortlichen genaue und aktuelle Antworten auf Fragen, die sich über Cloud-, On-Prem- und Edge-Systeme erstrecken.
Stellen Sie sich vor, ein globaler Einzelhändler fragt: „Wo befindet sich mein Bestand an Artikel X?“ und erhält eine einzige, kontextbezogene Antwort, die gleichzeitig Lagerbestände, Regale in Geschäften, Waren im Transit und E-Commerce-Versandzentren berücksichtigt.
Oder stellen Sie sich eine staatliche Behörde vor, die fragt: „Ist dieser Antragsteller für Programm X berechtigt?“ und eine einheitliche Antwort erhält, die Steuerunterlagen, Einkommensnachweise und bestehende Leistungsansprüche berücksichtigt – obwohl diese Datensätze in separaten Abteilungssystemen gespeichert bleiben.
Die Datenföderation macht diese Ergebnisse möglich, da hinter dieser Benutzeroberfläche eine einheitliche Governance-Richtlinie steht – also ein einheitliches Governance-Framework, in dem die Regeln an die Daten selbst gebunden sind und nicht an die Speichersysteme, in denen sie sich gerade befinden.
Im Grunde handelt es sich hierbei um eine logische und nicht um eine physische Datenvereinheitlichung. Das bedeutet, dass autorisierte Abfragen die gesamte Datenlandschaft durchlaufen können, wobei die Rechenleistung genutzt wird, die den Daten am nächsten liegt, während gleichzeitig die Compliance gewahrt bleibt, alle Zugriffspunkte einheitlich sind und jede Ausgabe nachvollziehbar und überprüfbar ist.
Diese Grundlage macht die KI skalierbar und vertrauenswürdig.
Das Betriebsmodell von „Einmal regeln, überall zugreifen“
Wenn Föderation den architektonischen Wandel darstellt, dann ist „einmal verwalten, überall darauf zugreifen“ das Betriebsmodell – es verändert die Art und Weise, wie Unternehmen über Kontrolle und Skalierbarkeit denken.
Wie wir bereits weiter oben in diesem Artikel kurz angesprochen haben, richten sich bei einer Föderationsstrategie die Verwaltungsrichtlinien nach den Daten und nicht nach deren physischem Speicherort. In der Praxis bedeutet dies, dass die Sicherheitsvorschriften unter allen Umständen konsequent angewendet werden. Damit sind Rückverfolgbarkeit und Überprüfbarkeit grundlegende, integrierte Funktionen und keine nachträglichen Ergänzungen, die erst nach der Bereitstellung hinzugefügt werden.
Über die Prüfungsmechanismen hinaus verbessert es auch KI-Anwendungen und -Agenten der obersten Ebene, indem es ihnen ermöglicht, innerhalb bestehender Governance-Kontrollen in Echtzeit auf einen breiteren Kontext zuzugreifen.
Für Betriebsleiter sind die Auswirkungen spürbar:
- Schnellere KI-Implementierungen, beschleunigte Automatisierung und Effizienzsteigerungen
- Weniger Compliance-Engpässe über Regionen und regulatorische Frameworks hinweg
- Weniger Doppelarbeit zwischen den Teams, wodurch sowohl die Infrastruktur- als auch die Verarbeitungskosten gesenkt werden
- Transparenz in Echtzeit über verteilte Abläufe hinweg, sodass alle Beteiligten gleichzeitig auf dieselbe verlässliche Informationsquelle zurückgreifen können
- Größeres Vertrauen der Führungskräfte in KI-Ergebnisse und -Entscheidungen, was das Vertrauen stärkt und die Amortisationszeit verkürzt
So können sich die Teams auf das Erreichen von Ergebnissen konzentrieren, anstatt sich mit dem Abgleich zwischen verschiedenen Umgebungen und der Überprüfung der Ergebnisse auf Konsistenz zu beschäftigen.
Vorbereitung auf das Zeitalter der KI überall
Moderne Plattformen entwickeln sich weg von einem speicherorientierten Design hin zu intelligenten Datenzugriffsebenen, die auf hybride Dauerhaftigkeit, behördliche Kontrollen und KI-gestützte Automatisierung ausgelegt sind.
Diese Entwicklung spiegelt eine umfassendere Ausrichtung der Plattform wider: KI soll den Daten überall dort zur Verfügung stehen, wo sie sich befinden, anstatt die Daten an Infrastrukturbeschränkungen anzupassen. Da sich KI immer stärker in Lieferketten, Finanzprognosen, Betrugserkennung und Kundenbindung integriert, steigen die Kosten des fragmentierten Zugriffs nur noch weiter an.
Branchenanalysten sind zu derselben Schlussfolgerung gekommen. Dies spiegelt sich in der Bewertung von Data-Fabric-Anbietern durch Forrester wider, in der ein einheitlicher, geregelter Zugriff über hybride Umgebungen hinweg als zentrale architektonische Funktion für KI in Unternehmen angesehen wird. Eine Rangliste, in der Cloudera als Marktführer für das vierte Quartal 2025 eingestuft wurde.
Ein einheitlicher, geregelter Zugriff ist die Grundlage für vertrauenswürdige KI – und das beginnt mit der Föderation.
Aber nicht alle Föderationsstrategien sind gleichwertig.
In unserem nächsten Artikel werden wir untersuchen, wie sich verschiedene Föderationsmodelle unterscheiden und worauf Unternehmen bei der Auswahl einer Plattform achten sollten, die auf echten hybriden Datenzugriff, einheitliche Governance und KI im großen Maßstab ausgelegt ist
