AI durch strategische Data Modernisation erschließen

Artificial Intelligence verändert, wie Unternehmen den Wert ihrer Daten betrachten. Von Machine Learning und Predictive Analytics bis hin zu Generative AI und Large Language Models erkennen immer mehr Organisationen, dass Wettbewerbsvorteile davon abhängen, wie effektiv sie Daten nutzen können.

Im deutschen Markt ist das besonders relevant für Mittelstandsunternehmen, PE-gestützte Unternehmen und Organisationen in regulierten oder komplexen B2B-Umfeldern. Viele dieser Unternehmen verfügen über starke Domänenexpertise und wertvolle proprietäre Daten. Diese Daten sind jedoch häufig über Legacy-Systeme, ERP-Plattformen, Tabellen, Data Warehouses und operative Tools verteilt.

AI kann erhebliche Chancen schaffen, aber nur, wenn die richtigen Grundlagen vorhanden sind. Erfolgreiche Einführung erfordert mehr als den Zugriff auf neue Tools. Sie hängt von sauberer, gut gesteuerter, sicherer und strategisch organisierter Dateninfrastruktur ab.

Ohne eine umfassende Datenstrategie, die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Governance und Compliance berücksichtigt, werden selbst anspruchsvolle AI-Lösungen nur schwer echten Geschäftswert liefern. Für deutsche Organisationen ist strategische Data Modernisation daher nicht nur eine technische Priorität, sondern eine geschäftliche Notwendigkeit.

Datenstrategie als Grundlage für Modernisation

Wenn Organisationen Legacy-Anwendungen und Infrastruktur modernisieren, wird Datenstrategie immer wichtiger. Software Modernisation umfasst häufig den Übergang zu cloudnativen Architekturen, APIs, Microservices, Event-driven Systems und modernen Delivery-Praktiken. Ohne eine klare Datenstrategie entfalten diese Veränderungen jedoch nicht ihr volles Potenzial.

Eine starke Datenstrategie ermöglicht es Unternehmen, den Wert ihrer Datenbestände zu erschließen und gleichzeitig moderne Softwareinitiativen zu unterstützen. Sie stellt sicher, dass Daten sicher und zuverlässig durch modernisierte Systeme fließen und bessere Entscheidungen, bessere Kundenerlebnisse und schnellere operative Erkenntnisse ermöglichen.

Für deutsche Unternehmen ist das besonders wichtig, wenn Technologielandschaften über viele Jahre gewachsen sind. Wertvolle Daten können über Legacy-Plattformen, industrielle Systeme, Finanztools, CRM-Systeme, Lieferantenportale und manuelle Prozesse verteilt sein. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, Daten zu sammeln, sondern sie zugänglich, vertrauenswürdig und nutzbar zu machen.

Wichtige Aspekte bei der Definition einer Datenstrategie im Rahmen von Software Modernisation sind:

Datenzugänglichkeit und Integration
Moderne Anwendungen benötigen Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Datenbanken, APIs, Streaming-Plattformen, ERP-Systeme und Drittanbieterdienste. Eine Datenstrategie sollte definieren, wie diese Quellen verbunden werden und wie Daten sicher durch die Organisation fließen.

Datenqualität und Governance
AI-first Organisationen benötigen Daten, denen sie vertrauen können. Dafür braucht es klare Ownership, Validierungsregeln, Nachverfolgbarkeit, konsistente Definitionen und Governance-Frameworks, die sowohl geschäftliche Nutzung als auch regulatorische Anforderungen unterstützen.

Skalierbarkeit und Performance
Moderne Architekturen müssen wechselnde Workloads effizient bewältigen. Datenplattformen sollten sowohl Batch Processing als auch Real-time Analytics unterstützen, ohne Engpässe oder unnötige operative Komplexität zu schaffen.

Security, Privacy und Compliance
In Deutschland sind Datenschutz, Sicherheit und Compliance zentrale Faktoren bei Technologieentscheidungen. Daten müssen im Ruhezustand und während der Übertragung geschützt werden, Zugriffe müssen kontrolliert sein, und Privacy-Anforderungen sollten von Anfang an in Architektur und Prozesse eingebettet werden.

Automatisierung und Observability
Zuverlässige Datenplattformen benötigen Automatisierung, Monitoring und Alerting. Observability hilft Teams, Datenflüsse zu verstehen, Probleme frühzeitig zu erkennen und Vertrauen in Systeme zu erhalten, die geschäftskritische Entscheidungen unterstützen.

Letztlich ermöglicht die Verbindung einer gut gestalteten Datenstrategie mit Software Modernisation Organisationen, über reine Technologieerneuerung hinauszugehen. Sie verändert, wie Daten Innovation, operative Effizienz und Geschäftswachstum vorantreiben. Codurance beschreibt diesen Zusammenhang auch im Kontext von Data Strategy for AI Success.

Data Engineering bei Codurance

Bei Codurance verstehen wir, dass Data Modernisation an Geschäftszielen ausgerichtet sein muss. Technologische Veränderung schafft nur dann Wert, wenn sie die richtigen Probleme auf die richtige Weise löst.

Unsere Data-Engineering-Praxis verbindet technische Exzellenz mit enger Zusammenarbeit. Unsere Craftspeople arbeiten Seite an Seite mit Kundenteams, um Wissen zu übertragen und gleichzeitig konkrete Ergebnisse zu liefern. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll für Organisationen, die komplexe Legacy-Landschaften modernisieren müssen, ohne kritische Geschäftsprozesse zu unterbrechen.

Wir helfen Organisationen, skalierbare, cloudnative Datenplattformen mit modernen Engineering-Praktiken aufzubauen. Dazu können Real-time Data Pipelines, APIs, Advanced Analytics Infrastructure, Data-Lakehouse-Architekturen und automatisierte Delivery-Pipelines gehören.

Technische Umsetzung ist jedoch nur ein Teil der Herausforderung. Langfristiger Erfolg hängt von Engineering-Kultur, Qualitätspraktiken und nachhaltigen Arbeitsweisen ab. Automated Testing, Continuous Integration, Monitoring und klare Ownership helfen, Datenqualität und Systemzuverlässigkeit langfristig zu erhalten.

Für deutsche Organisationen ist das wichtig, weil Data Modernisation selten ein einmaliges Projekt ist. Sie ist eine langfristige Fähigkeit. Unternehmen brauchen interne Teams, die ihre Datenplattformen auch nach der initialen Transformation weiter verbessern, skalieren und steuern können.

AI Readiness durch bessere Datengrundlagen schaffen

AI-first Denken beginnt mit Data Readiness.

Viele Organisationen möchten AI Use Cases erkunden: von Forecasting und Automatisierung bis hin zu Customer Insight, operativer Optimierung und Produktivität in der Softwareentwicklung. AI-Initiativen skalieren jedoch oft nicht, weil die zugrunde liegenden Daten unvollständig, inkonsistent, unzugänglich oder unzureichend gesteuert sind.

Bevor Unternehmen stark in AI-Implementierung investieren, sollten sie fragen:

• Sind die Daten für die Teams und Systeme zugänglich, die sie benötigen?
• Ist die Qualität der Daten bekannt und messbar?
• Sind Ownership und Governance klar definiert?
• Können Daten über Legacy- und moderne Systeme hinweg integriert werden?
• Sind Security-, Privacy- und Compliance-Anforderungen von Anfang an eingebettet?
• Kann die Organisation Datenzuverlässigkeit überwachen und kontinuierlich verbessern?

Die Beantwortung dieser Fragen hilft Organisationen, von Experimenten zu nachhaltiger Wertschöpfung zu gelangen.

Für Mittelstandsunternehmen und PE-gestützte Unternehmen ist das auch für Wachstum, Investitionen und Exit Readiness relevant. Käufer und Investoren wollen zunehmend verstehen, ob die Datenlandschaft eines Unternehmens künftige Skalierbarkeit, Automatisierung und AI-gestützte Wertschöpfung unterstützen kann.

Eine moderne Datengrundlage garantiert keinen AI-Erfolg. Ohne sie ist AI-Erfolg jedoch unwahrscheinlich.

Case Study: Eine zukunftsfähige Datenplattform aufbauen

Codurance arbeitete mit IWSR, einem global führenden Anbieter von Market Intelligence im Beverage-Alcohol-Sektor, zusammen, um Forecasting-Fähigkeiten zu verbessern und steigende Kundennachfrage nach langfristigen Predictive Insights zu erfüllen.

IWSR wollte seinen Forecasting-Prozess modernisieren, indem ein AI-Modell mit der Dateninfrastruktur integriert wurde. Die Herausforderung bestand darin, den Forecasting-Prozess zu automatisieren und eine nahtlose Datenbereitstellung über verschiedene Systeme hinweg sicherzustellen.

Gemeinsam mit Codurance implementierte IWSR eine skalierbare Datenplattform mit Databricks auf AWS. Die Plattform integrierte das AI-Modell und stellte dessen Ergebnisse über APIs bereit, sodass andere Systeme die Daten nutzen konnten. Zusätzlich wurde ein Microsoft-Excel-Add-in entwickelt, damit Research-Teams die Ergebnisse des AI-Modells direkt in Excel abrufen und bearbeiten konnten.

Die Ergebnisse umfassten einen Forecasting-Horizont von zehn Jahren, halbjährliche Releases im Einklang mit globalen Datenbankaktualisierungen, standardisierte Dateninteraktion im gesamten Unternehmen, verbesserte Governance durch Versionierung und Auditing sowie höhere Skalierbarkeit in neue Märkte.

Die Erkenntnis ist klar: AI-Wert entsteht, wenn Modelle, Plattformen, Datenflüsse und Geschäftsprozesse gemeinsam gestaltet werden. Dieser Gedanke passt auch zu Codurance’ Perspektive auf die Rolle von Modern Software Engineering für Business Growth.

Fazit

Für deutsche Organisationen sollte AI-Adoption mit strategischer Data Modernisation beginnen.

Unternehmen, die AI-first werden wollen, brauchen mehr als Experimente mit neuen Tools. Sie benötigen vertrauenswürdige Daten, klare Governance, sichere Plattformen, skalierbare Architektur und Engineering-Praktiken, die kontinuierliche Verbesserung unterstützen.

Durch die Verbindung von Software Modernisation mit Datenstrategie können Organisationen bessere Entscheidungen, stärkere operative Performance und glaubwürdigere AI-Chancen erschließen.

Codurance arbeitet mit Organisationen zusammen, um Data- und AI-Ambitionen in praktische, nachhaltige Ergebnisse zu verwandeln. Ob Sie Ihre Modernisation Journey beginnen, Ihre aktuelle Datenstrategie überprüfen oder sich auf AI-Adoption vorbereiten: Unsere Craftspeople können helfen, die technischen Grundlagen für langfristigen Geschäftserfolg zu schaffen.