Datenarchitekturen
verstehen & anwenden

KI-Applikationen benötigen ein solides Datenfundament. Hier ist Deine Grundlagen-Serie für den Einstieg in moderne Datenarchitekturen. Von den historischen Wurzeln über den praktischen Vergleich bis zur AI-Integration.

TIEFGEHENDE ARTIKEL

ARCHITEKTUR-MODELLE

PRAXISRELEVANZ


Data Warehouse
Data Lake
Data Lakehouse
Data Mesh
AI / LLM

Deine KI ist nur so gut wie deine Daten

Du investierst in AI-Tools, LLMs und Agentensysteme – aber die Ergebnisse bleiben hinter den Erwartungen? Die Ursache liegt selten im Modell. Sie liegt in der Datenarchitektur.

  • Datensilos bremsen AI – weil Verifikation fehlt
    Wenn relevante Daten verteilt, widersprüchlich oder nicht auffindbar sind, kann AI Aussagen nicht sauber belegen. Das Ergebnis sind generische Antworten – oder Entscheidungen, die niemand nachvollziehen kann.
  • Technische Schulden werden zu AI-Risiken
    Inkonsistenzen, Dubletten und fehlende Standards multiplizieren sich, sobald AI sie nutzt. Was gestern ein Reporting-Problem war, wird heute zum Risiko für Prozesse, Compliance und Qualität im Betrieb.
  • Ohne Datenfundament bleiben Use Cases im PoC
    Wenn Datenzugriff und Verantwortlichkeiten nicht geklärt sind, bleibt AI oft bei Demos stehen: hoher manueller Aufwand, geringe Skalierung, langsamer Time-to-Value.

Die gute Nachricht: Du musst nicht bei null anfangen. Die richtige Datenarchitektur lässt sich schrittweise aufbauen – wenn du weißt, welche Hebel du zuerst bewegen musst.

Drei Perspektiven. Ein Gesamtbild.

Jeder Artikel beleuchtet einen essenziellen Aspekt moderner Datenarchitekturen – zusammen bilden sie dein Fundament für datengetriebene Entscheidungen.

Ivonne

Die Entstehung der verschiedenen Datenarchitekturen

Warum gibt es überhaupt verschiedene Datenarchitekturen? Tauche ein in die 6 V’s von Big Data und verstehe, welche Herausforderungen zu Data Warehouse, Data Lake, Data Mesh & Co. geführt haben.

  • Big Data
  • 6 V’s
  • Historie
  • Governance

Michele

Moderne Datenarchitekturen im Vergleich

Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Lakehouse vs. Data Mesh: Welche Architektur passt zu welchem Use Case? Ein detaillierter Vergleich mit Bronze‑Silber‑Gold‑Modell und konkreten Entscheidungshilfen.

  • Vergleich
  • ETL/ELT
  • Use Cases
  • Migration

Michele

Datenarchitekturen als Fundament für AI‑gestützte Systeme

Wie greifen LLM‑Agenten auf Unternehmensdaten zu? SQL‑Agenten, Vektordatenbanken, RAG‑Patterns und hybride Ansätze – das Zusammenspiel von Datenarchitektur und künstlicher Intelligenz.

  • LLM
  • RAG
  • Vektordatenbank
  • SQL‑Agenten

In 15 Minuten zum Durchblick

Unsere Data-Experten kondensieren Projekterfahrung in kompakte Webinare. Kein Marketing-Blabla – nur Wissen, das du direkt anwenden kannst.

Must See #1-Killer für dein KI-Projekt

#1-Killer für dein KI-Projekt

Datensilos, kein ROI, fehlende Strategie – spätestens beim Scale-up scheitern 83% aller AI-Projekte.

Wir zeigen Dir in 15 Minuten, wie du dein AI-Projekt in 3 statt 12 Monaten live bekommst und erfolgreich skalierst.

Weitere Informationen ↗

LLMs als Wissensgedächtnis

LLMs als Wissensgedächtnis

Wissen ist das wichtigste Asset in Unternehmen – doch oft ist es veraltetunvollständig oder schwer auffindbar.

Wir zeigen dir in 15 Minuten, welche Möglichkeiten du hast, diesen Herausforderungen Herr zu werden und wichtiges Unternehmenswissen für die KI und deine Mitarbeitenden zugänglich zu machen.

Weitere Informationen ↗

Advanced Unstructured Data

Advanced Unstructured Data

Chat-with-Documents-Lösungen sind nur der Anfang. Wir zeigen, wie du deiner KI auch Diagramme, Grafiken und Videos zugänglich machst.

Weitere Informationen ↗

Vertrauenswürdige KI: Observable RAG

Vertrauenswürdige KI: Observable RAG-Systeme

Die Antworten aus deinen KI-Systemen stimmen zu großen Teilen – scheitern jedoch immer an kleinen aber geschäftskritischen Details.

Nimm dir eine Kaffeepause Zeit und erfahre, wie du Retrieval-gestützte KI transparent, prüfbar und compliance-fähig machst.

Weitere Informationen ↗

Vom Python-Script zur skalierbaren Data-Pipeline

Vom Python-Script zur skalierbaren Data-Pipeline

Viele Datenprojekte starten mit einem schnellen Python‑Script oder POC – und landen später in der „Wartungshölle“: fehlende Testsfehlende Dokumentationenge Personenabhängigkeiten.

Wir zeigen dir in 15 Minuten, wie du schrittweise zu stabilen Data‑Pipelines kommst, wiederverwendbare Plattformen einführst und so Betriebskosten senkst sowie Innovationsspielraum gewinnst.

Weitere Informationen ↗

Daten, aber schnell!

Daten, aber schnell!

Mit unseren Tipps direkt aus der Praxis heraus gelingt die nahtlose Integration unterschiedlichster Datenquellen in kürzester Zeit.

Weitere Informationen ↗

Personenbezogene Daten & KI

Personenbezogene Daten & KI

KI macht Wissen schneller zugänglich — aber der Umgang mit personenbezogenen Daten muss rechtssicher und technisch sauber sein. Wir zeigen dir, wie du sensible Inhalte pseudonymisierst, Risiken minimierst und gleichzeitig Geschäftsnutzen sicherstellst.

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Personenbezogene Daten & KI

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Dein Lernpfad

  1. Verstehe das »Warum«

    Starte mit der Entstehungsgeschichte, um zu verstehen, welche Probleme die verschiedenen Architekturen lösen wollen. Die 6 V’s von Big Data bilden das konzeptuelle Fundament.

  2. Design

    Mit dem Hintergrundwissen bist du bereit für den detaillierten Architekturvergleich. Hier lernst du, welche Architektur zu welchen Anforderungen passt.

  3. Blicke in die Zukunft

    Abschließend erfährst du, wie AI‑Systeme und LLM‑Agenten auf Datenarchitekturen zugreifen – das Wissen, das dich zukunftssicher macht.

Erlebe VoiceAI

Melde dich jetzt für deinen exklusiven Demo-Termin der Mayflower VoiceAI an und überzeuge dich von dem Basissetup.

Stelle uns in diesem Termin deine Herausforderung vor und wir finden gemeinsam heraus, wie VoiceAI in deinem Szenario zum tragen kommt.