Viele Unternehmen tappen bei der Frage im Dunkeln, ob und wie Künstliche Intelligenz (KI) für sie sinnvoll wäre. Selbst wenn sie dies beantwortet haben, müssen sie definieren, wie sie die Grundlagen für KI schaffen und erste Projekte aufsetzen können. Die Diskussion der besten Anwendungsmöglichkeit wirft sofort die Frage nach der Brauchbarkeit der Daten und der zugrunde liegenden IT-Architektur auf: Geht das traditionelle Data Warehouse noch oder brauchen wir einen Data Lake? Und wie vermeidet man, dass aus dem Lake ein Sumpf wird? Wie kann man „really Big Data“ aktuell, verfügbar und vor allem für Analytics lesbar machen? Fragen, die eine Datenstrategie beantworten kann und soll.