Data Warehouse als operative Datendrehscheibe

Am 4. November veranstalteten Sphinx IT Consulting und Exasol die halbtägige Fachtagung „beyondBI:25 – Analytics und AI neu gedacht“. Im Mittelpunkt stand die Frage, wie sich moderne Analytics- und BI-Ansätze sinnvoll mit KI verbinden lassen, um den praktischen Nutzen im Unternehmensalltag zu erhöhen. [...]

Thomas Petrik, Leiter des Bereichs Technology Consulting bei Sphinx IT Consulting, führte durch das Programm. In seiner Einführung beschrieb er die Ausrichtung des Unternehmens: „Unsere DNA besteht darin, Kundinnen und Kunden genau das zu liefern, was sie benötigen – eine Kombination aus stabiler, verlässlicher IT und Innovation.“ Dies gelinge, so Petrik, durch über 30 Jahre Erfahrung, kontinuierliche Forschung und Kooperationen mit Partnern, die eine vergleichbare Philosophie verfolgen. Einer dieser Partner ist Exasol, ein Spezialist im Bereich performanter Datenbanken und Mitveranstalter der Fachtagung im ersten Wiener Gemeindebezirk. 

Im ersten Vortrag „Vom Bericht zum holistischen Unternehmens-Dashboard“ erklärten Thomas Petrik und Tobias Wenzl, Senior Consultant bei Sphinx IT Consulting, die Erfolgsfaktoren moderner Self-Service-BI. Ziel sei es, Endanwendern zu ermöglichen, in einem BI-Tool per Drag & Drop eigene Analysen zu erstellen. Damit dies funktioniert, sind drei Bedingungen entscheidend: Die Antwortzeit liegt idealerweise unter einer Sekunde, die Resultate sind absolut verlässlich, und der Zugriff beschränkt sich auf jene Informationen, die für die jeweilige Person freigegeben sind.

Ein Schwerpunkt des Vortrags lag auf dem Verständnis des Data Warehouses. Oft werde es ausschließlich als Reporting-Werkzeug gesehen. „Klar, Reporting ist eine wichtige Funktion, aber nicht die einzige. Ich sehe ein Data Warehouse als operative Datendrehscheibe, die im Unternehmen eine ganz zentrale Rolle spielt“, erklärte Petrik.

Wie das in der Praxis aussieht, zeigte Tobias Wenzl in einer Live-Demo. Dabei griff er auf ein Testsystem mit den Daten von allen Kino-Servern aus Österreich und Südosteuropa des Kinobetreibers Cineplexx zu. „Wir reden hier von weit über 1 TB Rohdaten im Backend.“ Durch eine durchdachte Datenmodellierung können Anwender verschiedenste Informationen kombinieren. „Ich bekomme zum Beispiel nicht nur einen Überblick darüber, wie viele Popcorn-Packungen in einem Kino im letzten Monat verkauft worden sind, sondern kann gleichzeitig auch Betriebsführungsdaten damit auswerten – und das out of the box.“

Als zentrale Schnittstelle dienen Dashboards, die Poweruser eigenständig konfigurieren. Sie können Templates anpassen und zwischen verschiedenen Darstellungsformen wählen: klassische Tabellen, KPI-Visualisierungen, Diagramme, Landkarten oder Tachometer, die auf einen Blick den Zielerreichungsgrad anzeigen.

Die Präsentation stellte außerdem die hohe Performance und Datensicherheit des Systems unter Beweis. Die Analyseergebnisse erscheinen nahezu verzögerungsfrei, während eine Zwei-Faktoren-Authentifizierung den Zugriff schützt. Gleichzeitig bleiben alle Datengrundlagen nachvollziehbar und überprüfbar.

„Unbalanced Transformation“

Im Impulsvortrag „Zwischen endlosen Möglichkeiten und der Realität: Was bedeutet es, wenn AI in Unternehmen kommt und zum aktiven Partner wird?“ beleuchtete David Max Jeggle, Partner bei Neuwaldegg und Experte für die digitale Transformation, die Auswirkungen von KI auf das soziale System „Organisation“.

Zu Beginn zeichnete Jeggle ein vielschichtiges Bild des aktuellen KI-Verständnisses in Unternehmen. Während manche Führungskräfte die künstliche Intelligenz vor allem als Instrument zur Rationalisierung und Personaleinsparung betrachten – mit der Folge, dass entlassene Fachkräfte später wieder zurückgeholt werden müssen –, sehen andere die Technologie als Unterstützung und Ergänzung bestehender Teams, als eine Art neues Mitglied im Arbeitsalltag.

Die eigentliche Herausforderung beschreibt Jeggle als „Unbalanced Transformation“: „Das heißt, dass wir auf der einen Seite Menschen in der Organisation nicht mehr brauchen und gleichzeitig aber neue Leute einstellen müssen.“ Diese Schieflage zeigt, dass KI zwar Prozesse verändert, aber nicht automatisch für Entlastung sorgt. Vielmehr entsteht ein Spannungsfeld zwischen Automatisierung, Wissenszuwachs und den sich wandelnden Anforderungen an Mitarbeitende.

Künstliche Intelligenz ruft in Organisationen derzeit ein breites Spektrum an Emotionen hervor: Unsicherheit, Angst und Skepsis, aber auch Begeisterung und überzogene Erwartungen. Um diesen Spannungen zu begegnen, setzt Neuwaldegg auf ein systemisches Werkzeug – das „Neuwaldegger Dreieck“. Es hilft, die Rolle von KI im Unternehmen ganzheitlich zu betrachten und die Gestaltung des Wandels strategisch zu planen.

Das Modell umfasst drei Ebenen:

• 1. Zwecke, Ziele, Strategien und Anreizsysteme, die klären, warum KI eingesetzt wird und welchen Nutzen sie bringen soll.
• 2. Strukturen und Prozesse sowie die Rolle der IT und der verfügbaren Ressourcen.
• 3. Kompetenzen, Motivation und Führung, die bestimmen, wie Menschen mit der neuen Technologie umgehen.

Erst die Kombination aller Dimensionen ermöglicht eine tragfähige Integration von KI in die Unternehmensrealität.

Für den Erfolg der Transformation reicht technisches Knowhow allein jedoch nicht aus. Die Einführung von KI muss von sozialen Prinzipien begleitet werden, damit Mitarbeitende sie mit positiven Emotionen verbinden. Dazu zählen Fairness, verstanden als gerechter Umgang mit Beschäftigten, sowie Transparenz bei Regeln und Entscheidungswegen. Ebenso wichtig ist das Prinzip der Autonomie: „Entscheidet die KI für mich und über mich?“ Hier kommt das Human-in-the-Loop-Design ins Spiel, ein interaktives Entwicklungs- und Steuerungskonzept, bei dem menschliche Expertise und Urteilsvermögen aktiv in automatisierte Prozesse eingebunden bleiben.

Jeggle schloss seinen Vortrag mit einem klaren Appell: „Damit KI nicht zur Falle, sondern Sprungbrett in die Zukunft wird, gilt es, die technische mit der sozialen Seite in Einklang zu bringen.“

Kurzfristig überschätzt, langfristig unterschätzt

In der anschließenden Fishbowl-Diskussion tauschten sich David Max Jeggle, Sabine Ringhofer (CIO bei Cineplexx) und Bernd Schellnast (Head of Operations bei Sphinx IT Consulting) über das Thema „Zwischen Möglichkeiten und Realität: AI als aktiver Partner im Unternehmen“ aus.

Sabine Ringhofer schilderte, wie unterschiedlich KI derzeit in Unternehmen wahrgenommen wird. „Da gibt es die, die das Thema wirklich mit offenen Armen begrüßen, denen es gar nicht schnell genug gehen kann und die fünf neue Tools am Tag ausprobieren. Und dann gibt es die anderen, die glauben, dass sie ersetzt werden und entsprechend Angst haben.“ Diese Ängste und Erwartungen müssten offen angesprochen werden, so Ringhofer. Besonders in den Bereichen Marketing, IT und Buchhaltung werde derzeit intensiv mit Prozessoptimierungen und Automatisierungen experimentiert.

Im weiteren Verlauf der Diskussion ging es um den Druck von Führungsebenen, KI-Lösungen rasch einzuführen, um die Zuverlässigkeit von Ergebnissen großer Sprachmodelle (LLMs) sowie um die Frage, wo KI tatsächlich Mehrwert schafft – und wo sie überzogene Hoffnungen weckt.

Das gemeinsame Fazit der Runde fiel klar aus: Künstliche Intelligenz wird kurzfristig überschätzt, langfristig jedoch unterschätzt.

Strukturierte Daten als Spitze des Eisbergs

Dirk Beerbohm, Global Partner Sales Engineer bei Exasol, widmete sich in seinem Vortrag dem Thema „Wie AI die Entscheidungsunterstützung fördert – der Weg von unstrukturierten Daten im Unternehmen zu wertvollen Informationen“.

Für viele überraschend: Das Verhältnis von strukturierten zu unstrukturierten Daten liegt bei 20 zu 80. Das sei insofern problematisch, als der Großteil der heutigen Geschäftsentscheidungen ausschließlich auf strukturierten Informationen basiert. „Man sieht nur die Spitze des Eisbergs“, so Beerbohm. Der weitaus größere Teil der verfügbaren Daten bleibe ungenutzt. „Da muss ich mich fragen: Ist das überhaupt noch die richtige Art der Informationsgewinnung oder der Entscheidungsgrundlage?“ Die zentrale Aufgabe bestehe daher darin, unstrukturierte Daten in eine nutzbare, strukturierte Form zu überführen und damit den verborgenen Teil des Eisbergs sichtbar zu machen.

Hier setzt Exasol an. „Wir sind nicht nur die schnellste Datenbank, sondern von der Architektur darauf ausgelegt, Prozesse wie AI optimiert auszuführen“, betonte Beerbohm. Das Herzstück dieser Architektur bildet das User-Defined-Function-Framework (UDF). Es ermöglicht die Programmierung individueller Analyse-, Verarbeitungs- und Generierungsfunktionen, die parallel im gesamten Exasol-Cluster ausgeführt werden. Während klassische Skripte nacheinander ablaufen, arbeiten UDFs auf allen Knoten gleichzeitig – ein Ansatz, der die Verarbeitung großer Datenmengen erheblich beschleunigt. Unterstützt werden mehrere Programmiersprachen, darunter Java und Python, wodurch Unternehmen ihre bestehenden Analysemodelle direkt in die Exasol-Umgebung integrieren können.

Ein weiterer zentraler Bestandteil ist BucketFS, ein Dateisystem, das auf allen Datenbankknoten des Exasol-Clusters verfügbar ist. Es dient als zentraler Speicherort für Large Language Models (LLMs), die direkt innerhalb der Infrastruktur abgelegt und genutzt werden. Dadurch bleiben alle Datenprozesse innerhalb des eigenen Systems. Das sorgt für hohe Geschwindigkeit und gleichzeitig für Sicherheit, da sensible Informationen die Datenbank nicht verlassen müssen.

Beerbohm fasste den Nutzen so zusammen: „Stützen Sie Ihre Analysen auf einen deutlich größeren Datensatz als bisher für umfassende und zielführende Entscheidungen. Mit unserem Ansatz schützen Sie Ihre Unternehmensdaten und führen alle Prozesse – inklusive der AI-gestützten Verfahren – on-premises oder bei Partnern Ihres Vertrauens aus.“

Sein Vortrag machte deutlich, dass die wahre Stärke datengetriebener Entscheidungsfindung nicht in den sichtbaren, sondern in den bislang verborgenen Datenmengen liegt. Wer diese Potenziale erschließt, erweitert seine Perspektive auf das Unternehmen – und schafft die Basis für intelligentere, fundiertere Entscheidungen.

Das Dashboard als digitaler Entscheidungspartner

Unter dem Titel „Vom Fragenden zum Gefragten – das Unternehmens-Dashboard spricht mit mir“ präsentierte Bernd Schellnast, Head of Operations bei Sphinx IT Consulting, eine eindrucksvolle Live-Demo. Er zeigte, wie sich das Unternehmens-Dashboard von einer reinen Reporting-Oberfläche zu einem aktiven Instrument der Entscheidungsunterstützung entwickelt.

Die Grundlage dafür liegt in der intelligenten Nutzung sämtlicher Unternehmensdaten. Heute reicht es nicht mehr aus, ausschließlich auf trainierte KI-Modelle zuzugreifen. Entscheidend ist, dass auch interne, operative Datenquellen integriert werden – etwa über Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder MCP-Server.

Wird ein MCP-Server angebunden, greifen Large Language Models (LLMs) nicht mehr auf öffentlich verfügbare Informationen zu, sondern auf reale, strukturierte Daten aus Systemen wie ERP, CRM, Ticketsystemen oder internen Datenbanken. Dadurch basieren die generierten Antworten auf überprüfbaren Fakten statt auf statistischen Annahmen.

Ein praktisches Beispiel verdeutlichte das Potenzial: die Abarbeitung von Support-Tickets. Technische Expertinnen und Experten stehen häufig vor dem Problem, ungenaue oder missverständliche Fehlermeldungen richtig zu interpretieren. Hier kommen AI Agents zum Einsatz, die Workflows teilweise automatisieren. Sie stellen Kontextinformationen bereit, liefern präzise Beschreibungen der Fehlersituation und schlagen nächste Schritte vor. Das entlastet Teams, beschleunigt die Bearbeitung und verbessert die Servicequalität.

Schellnast wies zugleich auf die Risiken unkontrollierter KI-Implementierungen hin. Besonders kritisch sei der Einsatz von Cloud-basierten LLMs, wenn sensible Unternehmensdaten verarbeitet werden. „Die KI soll Prozesse automatisieren, nicht Bilanzzahlen an ChatGPT.com schicken“, betonte er.

Um die Integrität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten, brauche es eine klare Governance: volle Kontrolle über alle Datenflüsse, keinen externen Datenabfluss und nachvollziehbare Auditierbarkeit – etwa im Einklang mit ISO, DSGVO und NIS2.

Sind diese Voraussetzungen erfüllt, steht einer sicheren und intelligenten Nutzung der Unternehmensdaten nichts im Wege. „Basis dafür bildet ein modernes Data Warehouse als operative Datendrehscheibe, an welches das Unternehmens-Dashboard und AI-gestützte Verfahren nahtlos angebunden sind“, so Schellnast abschließend.

Zum Ausklang der Veranstaltung diskutierten die Teilnehmenden an zwei Thementischen: „KI in meiner Organisation – Wie bekomme ich das gut und sicher hin?“ und „KI im Einsatz – Mehrwert der KI im Unternehmens-Dashboard“.