Data & AI Plattformen: Das Fundament für skalierbare Analytics und AI
Eine Data & AI Plattform führt Daten aus operativen Systemen, IoT-Anwendungen und externen Quellen zusammen und bedient Reporting, GenAI, Agentic AI und Machine Learning im Betrieb. QUNIS begleitet Sie von der Konzeption über die Technologieauswahl bis zur Implementierung, herstellerunabhängig und mit Sicherheit und Governance von Anfang an.
Warum Unternehmen eine zentrale Data & AI Plattform brauchen
Um große Datenmengen gewinnbringend zu nutzen, brauchen Unternehmen eine zentrale, leistungsfähige Umgebung. Eine moderne Data Platform führt Datenströme aus operativen Systemen, IoT-Anwendungen und externen Quellen sicher an einem Ort zusammen. Sie ist das technologische Fundament, um klassische Berichte ebenso wie GenAI-, Agentic-AI- und ML-Workloads im produktiven Betrieb performant zu bedienen. Ohne diese Basis bleiben Datensilos und Insellösungen bestehen. QUNIS unterstützt Sie dabei, eine flexible Plattform aufzubauen, die Datensilos auflöst und auch bei steigenden Datenvolumina schnell bleibt.
Definition
Eine Data & AI Plattform bezeichnet eine zentrale, skalierbare Umgebung, die Daten aus allen relevanten Quellen erfasst, speichert und verarbeitet und damit Business Intelligence, Data Science sowie GenAI-, Agentic-AI- und ML-Anwendungen im produktiven Betrieb bereitstellt.
Frage
Welchen Nutzen bietet eine Data & AI Plattform?
Eine zentrale Plattform ersetzt Insellösungen durch eine gemeinsame Struktur. Wiederverwendbare Komponenten machen neue Use Cases schneller umsetzbar und skalierbar. Automatisierte Datenpipelines liefern Daten kontinuierlich in hoher Qualität, sodass Fachbereiche jederzeit schnell zugreifen und fundierte Analysen erstellen können. Die Plattform bietet eine verlässliche Datenbasis für AI-Systeme und läuft dank Standards stabil. Sicherheitsmechanismen und Zugriffskontrollen sind direkt in der Architektur verankert. So bleibt die Kontrolle über alle Informationsflüsse gewahrt und gesetzliche Vorgaben werden erfüllt.
Datenplattform
Lakehouse, Data Lake und Data Warehouse bündeln strukturierte und unstrukturierte Daten zentral, mit automatisierten Pipelines und Data Catalog.
AI-Infrastruktur
Umgebungen für Modellentwicklung und Inferenzservices, ergänzt um Feature Stores, Vector Databases und API-Layer, bringen AI in den Betrieb.
Betrieb
Monitoring, Versionierung und automatisierte Deployments (MLOps und LLMOps) sorgen für einen stabilen, standardisierten Plattformbetrieb.
Governance
Zugriffskontrollen, Datenklassifizierung und Logging sind von Anfang an Teil der Architektur und erfüllen Datenschutz und Compliance.
Frage
Wie läuft der Aufbau einer Data & AI Plattform ab?
Der Aufbau beginnt mit einer Standortbestimmung und einem gemeinsamen Zielbild. Danach identifizieren wir passende Use Cases und Datenpotenziale. In der Architekturphase wird die Plattform an Ihre Anforderungen an Hochverfügbarkeit, Datensicherheit und Kostenkontrolle angepasst. Anschließend bauen wir die Plattform auf und integrieren Datenquellen und Systeme, bei Bedarf zunächst über einen Prototyp. Automatisierte Testing- und Monitoring-Routinen überwachen die Datenintegrität, auch bei der Migration aus Legacy-Systemen. IT- und Compliance-Verantwortliche binden wir früh ein, damit Governance-Richtlinien von Beginn an in die Architektur einfließen. Nach dem Start begleiten wir Betrieb, Skalierung und Weiterentwicklung.
Nachhaltigkeit
Sicher, flexibel und dauerhaft betreibbar
Eine Plattform muss mit Ihren Anforderungen wachsen. Eine zeitgemäße Architektur ist deshalb skalierbar, egal ob Sie auf Cloud-Anbieter wie Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud, auf hybride Modelle oder auf Open-Source-Technologien setzen, etwa in Kombination mit Databricks oder Snowflake. Genauso wichtig ist der dauerhafte Betrieb: Datenschutz, Compliance und klare Zugriffskontrollen gehören von Beginn an in die Architektur. Data Governance legt dafür fest, wer für welche Daten verantwortlich ist und welche Regeln gelten. So bleibt Ihre Plattform langfristig sicher und nachvollziehbar, entlastet Ihre IT und beschleunigt datenbasierte Innovationen.
Full Service Beratung
Ihr Partner: QUNIS Data & AI Manufaktur
Über 100 Experten in der Q-Group mit Headoffice in Brannenburg, Office in Frankfurt, Experten in über 25 Städten in Deutschland und Österreich. QUNIS steht für hochwertige Unternehmensberatung mit klarer Spezialisierung auf Data & AI: von der Strategieberatung über die Implementierung bis zur Befähigung Ihrer Teams – technologisch unabhängig von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake.
Bleibt einfach so, wie Ihr seid: fachlich erstklassig, sympathisch und immer eine sehr gute Unterstützung. Die Zusammenarbeit mit Euch macht immer Spass!
Michael Kraus Head of Finance Business Partnering Klüber Lubrication München
Häufige Fragen
FAQ zu Data & AI-Plattformen
Was ist eine Data & AI Plattform?
Eine Data & AI Plattform ist eine zentrale, skalierbare Umgebung, die Daten aus operativen Systemen, IoT-Anwendungen und externen Quellen zusammenführt. Sie stellt diese Daten für Berichte, Business Intelligence, Data Science sowie GenAI-, Agentic-AI- und ML-Anwendungen bereit. Sie löst Datensilos auf und bildet die technische Basis, damit Analytics und AI im produktiven Betrieb performant laufen.
Worauf sollten Unternehmen bei der Wahl eines Partners für Data Platform Projekte achten?
Ein geeigneter Partner hat tiefes Wissen in Cloud-Architekturen, Data-Lakehouse-Konzepten und automatisierten Datenpipelines (CI/CD). Wichtig sind Projekterfahrung bei der Ablösung von Legacy-Infrastrukturen und der Migration geschäftskritischer Daten sowie nachweisbare Referenzen in komplexen IT-Landschaften. Zudem sollte der Partner herstellerunabhängig im Sinne des Kunden entscheiden können.
Welche Bausteine gehören zu einer modernen Data & AI Plattform?
Eine Data & AI Plattform besteht aus einer Datenplattform mit Data Management (Lakehouse, Data Lake, Data Warehouse, Pipelines, Data Catalog), einer AI- und Modell-Infrastruktur sowie Plattformservices wie Feature Stores, Vector Databases und API-Layer. Dazu kommen ein Plattformbetrieb mit MLOps und LLMOps sowie Governance, Security und Compliance.
Welche Anforderungen muss eine skalierbare Dateninfrastruktur erfüllen?
Eine skalierbare Dateninfrastruktur erfasst, speichert und verarbeitet strukturierte relationale Daten ebenso wie unstrukturierte Datenströme. Sie muss strenge Kriterien an Hochverfügbarkeit, Datensicherheit und Kostenkontrolle erfüllen. Mit Data Warehouses, Data Lakes oder Lakehouse-Architekturen wächst sie performant mit steigenden Datenvolumina mit und bietet eine stabile Basis für Business Intelligence und Data Science.
Wie lassen sich Risiken beim Aufbau oder bei der Migration einer Datenplattform minimieren?
Risiken sinken durch ein strukturiertes, agiles Vorgehen von der Ist-Analyse über das Prototyping bis zur Implementierung und zum Betrieb. Automatisierte Testing- und Monitoring-Routinen überwachen die Datenintegrität während der Migration lückenlos. Entscheidend ist außerdem, IT- und Compliance-Verantwortliche früh einzubinden, damit Sicherheits- und Governance-Richtlinien von Anfang an in die Architektur einfließen.
Arbeitet QUNIS bei Data & AI Plattformen herstellerunabhängig?
Ja. QUNIS berät technologieoffen und herstellerunabhängig, von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake. Für Data & AI Plattformen konzipieren wir Lösungen auf Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud, in hybriden Modellen oder mit Open-Source-Technologien, passend zu Ihren Anforderungen.
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