Daten und Architektur

Wenn in Unternehmen von Legacy gesprochen wird, scheint meist bereits klar zu sein, was damit gemeint ist: alte Programmiersprachen, Mainframes, monolithische Anwendungen, proprietäre Schnittstellen oder Systeme, die niemand mehr anfassen möchte. Legacy wird damit schnell zu einem technischen Qualitätsurteil.

Klassische Big-Bang-Ansätze sind bei der unvermeidlichen Modernisierung von Legacy-Systemen teuer und riskant. Ein pragmatischer Gegenentwurf ist eine entkoppelte Orchestrierungs- und Anwendungsebene als Agilitätsschicht über bestehenden Kernsystemen. Der Artikel zeigt, wie Prozessautomatisierung, Data Fabric und KI zusammen dazu beitragen, Legacy-Landschaften kontrolliert und mit geringem Risiko ..

Klassische Datenarchitekturen und selbst moderne, dezentrale Konzepte wie das Data Mesh wurden primär für menschliche Analysten und deterministische Berichtssysteme konzipiert. Mit dem Einzug von Multi-Agenten-Systemen (MAS) und generativer KI wandelt sich die Rolle des Datenkonsumenten grundlegend: Maschinen lesen Daten nicht mehr nur aus, sondern interpretieren sie autonom und treffen Entscheidu..

Unternehmen kippen ihre Dokumente in KI-Assistenten wie einst in den Data Lake, ohne zu wissen, was davon je gebraucht wird. Dabei führt jedes RAG-System längst Protokoll darüber. Wer es liest, erfährt, wo sich Datenpflege wirklich rechnet. Der Chatbot verrät, welche Daten wirklich gebraucht werden.

Alle reden über KI. Über Daten redet kaum jemand. Dabei wissen wir alle: Sh*t in, sh*t out – zu Deutsch: Mist rein, Mist raus. Das Ergebnis, das hinten aus einer Verarbeitung herauskommt, egal ob mit oder ohne KI, kann maximal so gut sein wie die Qualität der Daten, die vorne hineingesteckt wurden. Zusätzlich hören wir immer wieder, dass Daten das neue Gold seien. Die Realität im Umgang mit Daten ..