Business Intelligence

Für einzelne Experimente nicht zwingend. Sobald jedoch mehrere AI-Anwendungen entstehen oder produktive Systeme aufgebaut werden sollen, wird eine Plattform zur zentralen Voraussetzung, um Skalierbarkeit, Sicherheit und einen stabilen Betrieb sicherzustellen. 

Eine Data Platform bildet die Grundlage für Integration, Governance, Bereitstellung und Nutzung von Daten. Eine Data & AI Plattform erweitert diese Architektur um zusätzliche Komponenten und Services für Machine Learning, Modellbetrieb, Datenprodukte und AI-Anwendungen.

Ja, und das ist in vielen Fällen der sinnvollste Weg. AI-Bausteine werden in die bestehende Daten- und Cloud-Architektur integriert, etwa in Lakehouse-, Data-Warehouse- oder Streaming-Umgebungen, anstatt isolierte Lösungen aufzubauen. 

Die „beste“ Plattform gibt es nicht. Die Wahl der Technologie hängt stark von bestehenden Architekturen, Anforderungen und Kompetenzen im Unternehmen ab. Entscheidend ist weniger der einzelne Anbieter als eine Architektur, die verschiedene Technologien integrieren kann.

Wichtige Faktoren sind Datenlandschaft, Security-Vorgaben, vorhandene Skills, Kostenmodell und die Art der Use Cases, etwa klassisches Machine Learning oder generative AI. Wir entwickeln mit Ihnen ein neutrales Zielbild und leiten daraus die passende technologische Ausrichtung ab.

Durch klare Berechtigungskonzepte, Datenklassifizierung, Protokollierung und isolierte Umgebungen. Ergänzend werden Guardrails definiert, die den Zugriff und die Nutzung von Daten steuern. Bei Bedarf setzen wir auf Private-Cloud- oder On-Premise-Ansätze und trennen sensible Daten konsequent von Modell- und Prompt-Flows. 

Eine klassische Datenplattform stellt MLOps fokussiert auf Entwicklung, Training und Betrieb klassischer Machine-Learning-Modelle. LLMOps ergänzt spezifische Anforderungen generativer AI, etwa Prompt-Engineering, Umgang mit Halluzinationen, Kontextsteuerung, Kostenkontrolle und die Bewertung der Antwortqualität.

Data Science entwickelt Modelle, MLOps macht daraus verlässliche Produkte: reproduzierbar, testbar, deploybar und überwachbar. Ohne MLOps bleiben viele Modelle in der Entwicklungsumgebung und finden nicht den Weg in den produktiven Einsatz.

In vielen Projekten lassen sich erste Use Cases innerhalb weniger Wochen realisieren. Entscheidend ist jedoch, frühzeitig eine Plattformstruktur aufzubauen, damit weitere Anwendungen effizient darauf aufsetzen können.