Mit KI und umfassenden Mainframe-Daten Einblicke gewinnen

Unstrukturierte Daten erschließen und Benutzer befähigen

Eine der vielversprechendsten Entwicklungen in der KI-gestützten Analytik ist der Aufstieg großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM), die sich durch die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache auszeichnen.  Diese Modelle revolutionieren die Art und Weise, wie Unternehmen unstrukturierte Daten erschließen - Informationen, die normalerweise in Formaten wie E-Mails oder Kundenrezensionen gespeichert sind.

In der Vergangenheit waren 80 bis 90 Prozent der Unternehmensdaten unstrukturiert und schwer zu analysieren. LLMs ändern das. Sie zeichnen sich durch die Verarbeitung natürlicher Sprache aus und ermöglichen es Unternehmen, die Fülle an unstrukturierten Daten genauso einfach zu analysieren wie strukturierte Daten. Dieser Durchbruch eröffnet aufregende neue Möglichkeiten für tiefere Einblicke und fundiertere Entscheidungen und leitet eine neue Ära der Unternehmensanalyse ein, in der das Potenzial für das Verständnis von Kundenverhalten und Markttrends größer ist als je zuvor.

Wir sehen derzeit einen Wandel hin zur Demokratisierung der Datenanalyse, und generative KI (GenAI) steht an der Spitze dieser Bewegung. Während früher SQL-Kenntnisse und das Verständnis komplexer Analyse-Tools diejenigen einschränkten, die sich wirklich mit der Datenanalyse befassen und von ihr profitieren konnten, baut GenAI diese Barrieren nun ab. GenAI bietet eine menschenfreundliche Schnittstelle, die es jedem, unabhängig vom technischen Hintergrund, ermöglicht, Fragen zu stellen und Daten in natürlicher Sprache zu untersuchen. Dadurch werden mehr Menschen in Unternehmen in die Lage versetzt, ihre eigenen Datenbedürfnisse in die Hand zu nehmen, was die Analyse zu einem echten Self-Service macht, die Entscheidungsfindung beschleunigt und eine datengetriebene Kultur fördert.

Das ungenutzte Potenzial der Mainframe-Daten

Inmitten dieser Revolution ist der Mainframe ein wichtiger, aber oft nicht ausreichend genutzter Vermögenswert. In der oben genannten Umfrage gaben alle Befragten an, dass sie sich auf den Mainframe verlassen, um wichtige Daten in verschiedenen Branchen zu speichern – vom Finanz- und Bankwesen bis hin zu Telekommunikation und Einzelhandel.

„Eine der vielversprechendsten Entwicklungen in der KI-gestützten Analytik ist der Aufstieg großer Sprachmodelle, die sich durch die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache auszeichnen.“

Michael Curry, Rocket Software

Die umfangreichen historischen Informationen und Transaktionen in den Mainframe-Daten bieten einen großen Vorteil für KI und erweiterte Analysen. Allerdings geben nur 28 Prozent der IT-Führungskräfte an, Mainframe-Daten in ihren datengesteuerten Initiativen umfassend zu nutzen. Dies stellt eine klare Chance für Unternehmen dar, einen noch größeren Nutzen aus ihren erheblichen KI-Investitionen zu ziehen.

Entwicklungsfähige BI-Tools und der Weg in die Zukunft

Während Herausforderungen wie Datensilos und Qualitätsprobleme fortbestehen, entwickeln sich Frontend-Business-Intelligence-Tools (BI) mit den Fortschritten der GenAI rasch weiter. Diese Tools werden immer intuitiver und erleichtern den Benutzern die Interaktion mit den Daten und die Gewinnung von Erkenntnissen. Eine der aufregendsten Entwicklungen ist die Integration der Verarbeitung natürlicher Sprache, die es den Nutzern erlaubt, durch einfache, dialogorientierte Abfragen mit den Daten zu interagieren.

Bei dieser fortlaufenden Umgestaltung geht es darum, den Menschen in den Unternehmen die Möglichkeit zu geben, ihre Daten effektiver zu nutzen, um letztlich bessere Entscheidungen zu treffen und eine datenzentrierte Kultur zu fördern. Der Weg zu umfassenden KI-gestützten Analysen führt nun eindeutig über die strategische Integration von Mainframe-Daten.

Über den Autor:
Michael Curry ist President of Data Modernization Business Unit bei Rocket Software.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.