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Hier veröffentlichen wir regelmäßig wissenswerte Beiträge zu relevanten Themen rund um Datenarbeit, Business Intelligence und Data Analytics.
Vom Erkenntnisrisiko zum Handlungsrisiko: Wenn Analytics zur Handlung wird, wird Governance zur Ausführungslogik
In klassischer BI war schwache Governance ein Reporting-Problem. In Agentic Analytics wird sie zu einem Ausführungsproblem. Diese Verschiebung allein bestimmt, wo Governance neu ansetzen muss – und wo Organisationen beginnen sollten, bevor sie KI skalieren.
Der Analytics Agent arbeitet bereits in Ihrem Unternehmen
Das Problem: Der größte Teil dieses Wissens steckt noch immer in den Köpfen einzelner Menschen. In vielen Unternehmen ist das, was einem Analytics Agent am nächsten kommt, noch immer eine Person. Der Analyst, der weiß, welchem Dashboard die Fachbereiche tatsächlich vertrauen. Die Controllerin, die sich daran erinnert, warum eine bestimmte Margenlogik gefährlich ist. Der BI-Berater, der erlebt hat, dass dieselbe einfache Kennzahl in drei Quellsystemen drei unterschiedliche Bedeutungen haben kann. Die Data Engineerin, die weiß, welche Tabelle existiert und warum sie für die konkrete Frage trotzdem nicht verwendet werden sollte.
Von Reporting zu Decision Support - Warum adaptive Orientierung zählt, wenn der KPI-Autopilot versagt
Allzu oft wurde so getan, als würden genug Daten, genug Dashboards und genug Automatisierung irgendwann dazu führen, dass Entscheidungen sich fast von selbst ergeben. Das war schon immer zu kurz gedacht. Sobald man aber aufhört, datengestütztes Arbeiten mit Entscheidungsautomatisierung zu verwechseln, wird die eigentliche Frage deutlich praktischer: Was hilft einer Organisation tatsächlich dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, wenn das bisherige Deutungsmodell an Tragfähigkeit verliert?
Was „data-driven“ wirklich heißt, wenn gewohnte Muster nicht mehr tragen
Teil 1: Warum „data-driven“ so oft mit Entscheidungsautomatik verwechselt wurde und was zählt, wenn vertraute Signale nicht mehr reichen.
Data Mesh, Data Meh? Warum viele Unternehmen ihre BI- und Datenorganisation gerade neu bewerten müssen
Vor ein paar Jahren war Data Mesh für viele Unternehmen vor allem ein starkes Zielbild. Mehr Ownership in den Domänen, weniger zentrale Engpässe, mehr Produktdenken, mehr Skalierbarkeit. Auf Strategiefolien klang das modern, ambitioniert und längst überfällig.
AI Use Case Inventar und Governance - Portfolio, Rollen, Pflichten
Teil 3/3 schließt die Reihe mit der Frage, die in der Praxis oft als Erstes beantwortet werden muss:
Traceability by Design: Auditfähigkeit ist Architektur, nicht Dokumentation
Teil 2/3 der Reihe zum EU AI Act. Im ersten Teil ging es um Datenqualität. Teil 2 baut darauf auf. Denn selbst mit guten Daten kommt im Alltag fast immer dieselbe Frage:
EU AI Act Art. 10: Datenqualität, die Prüfungen standhält
Was Data Engineering vor dem Start der High Risk Regeln liefern muss (Teil 1/3). In vielen Organisationen war Datenqualität lange ein Hygiene Thema: Wichtig, aber selten entscheidend. Mit dem Start der High Risk Regeln wird sie prüfbar und muss messbar, steuerbar und belegbar im Betrieb sein.
Marktkorrektur als strategische Chance
Warum Ownership und Stabilität die neuen Leitwährungen im BI- & Analytics-Umfeld sind.