Scavenger AI führt Unternehmen mit klaren Prinzipien zu datengesteuerten Abläufen

Ein neuer Ansatz hilft Unternehmen, von Datensilos zu Datenanalysen überzugehen, indem er zuerst auf Fragen und dann auf Werkzeuge fokussiert.

Scavenger AI stellt eine Methodik vor, die Unternehmen zu datengesteuerten Abläufen führt, indem sie klare Prinzipien für die Datennutzung vorgibt. Ronny Kober, Data Platform Lead bei Sunfire, betont, dass echte Datenorientierung mit den Fragen beginnt, die Daten beantworten sollen, nicht mit der Auswahl von Werkzeugen.

Viele Unternehmen verfangen sich in Datensilos, wobei Informationen über verschiedene Systeme verstreut sind. Dies führt zu mangelndem Vertrauen und dazu, dass verschiedene Teams eigene, widersprüchliche Reporting-Lösungen entwickeln. Dies wird als „Shadow BI“ bezeichnet und untergräbt die offizielle Dateninfrastruktur. Laut Studien ist schlechte Datenqualität die häufigste Ursache für das Scheitern von Datenprojekten.

Kobers „Skateboard-Prinzip“ empfiehlt, dass eine Datenstrategie mit einem Anwendungsfall beginnen sollte, nicht mit teuren Softwareanschaffungen. Unternehmen sollten einen zentralen Anwendungsfall identifizieren, relevante Daten sammeln und diese mit einfachen Mitteln visualisieren. Wenn dies einen Mehrwert bringt, können weitere Schritte unternommen werden. Dieser Lean-Ansatz ermöglicht die schnelle Wertschöpfung und reduziert Risiken.

Vertrauen in Daten ist die Grundlage für alle Analysen, einschließlich KI-gestützter Analysen. Die Sicherstellung der Datenqualität erfordert automatisierte Tests für Datenverarbeitungs-Pipelines und klare Standards. Ziel von Scavenger AI ist es, eine Lösung anzubieten, die das Stellen von Fragen und das Erhalten von Antworten erleichtert, ohne monatelange Projekte.