Architektur

AI-Plattformen

Das Betriebssystem für AI-Wertschöpfung – mit klaren Leitplanken für Qualität, Sicherheit und Skalierbarkeit.

AI-Plattformen

Von der AI-Idee zur produktiven Wertschöpfung

Stellen Sie sich vor, in Ihrem Unternehmen laufen bereits dutzende AI-Anwendungen. Gebaut von mehreren Dienstleistern, teils als fertige Cloud-Services aus Fachbereichen, teils als Einzellösungen. Und dann kommen die Fragen, die niemand sauber beantworten kann:

  • Wer hat das gebaut?
  • Woher kommen die Daten?
  • Gibt es Dokumentation?
  • Wer betreibt das?
  • Ist der Datenschutz geklärt?
  • Wer nutzt es wirklich?

Genau das ist aktuell Alltag in Unternehmen – und er ist riskant: Nicht, weil KI „nicht funktioniert“, sondern weil Datenhaushalt, Tool-Landschaft und Betriebsmodell oft nicht mitgewachsen sind. Viele Unternehmen starten mit einem einzelnen Use Case und scheitern später an Skalierung, Betrieb, Sicherheit oder fehlenden Standards. 

Parallel zeigen Marktanalysen, dass Investitionen stark in Dateninfrastruktur & -integration fließen und weniger in „fancy“ Einzel-Use-Cases – ein klares Signal, dass Unternehmen jetzt das Fundament stabilisieren. Eine AI-Plattform ist dieses Fundament: Eine tragfähige „Bodenplatte“, auf der Sie heute Chatbots, RAG-Lösungen oder Predictive-Modelle bauen – und morgen ganz neue AI-Features, die heute noch Zukunftsmusik sind.

Mit dem Boom der Generativen KI (z. B. ChatGPT & Co.) steigen auch die Erwartungen an schnelle Ergebnisse – und damit einhergehend die Anforderungen an Governance, Compliance und Security, damit KI zuverlässig und verantwortungsvoll im Unternehmen skaliert. 

Als Ihr Beratungspartner denken und realisieren wir Strategie, Architektur, Umsetzung und Betrieb aus einer Hand. Wir begleiten Sie entlang des gesamten Veränderungsprozesses – von der Vision bis zur wirksamen Nutzung im Alltag.

Unser Ziel ist es, Unternehmen zu befähigen, Data & AI nicht nur technisch zu implementieren, sondern nachhaltig wirksam zu machen, als Data Driven Company.

Video

Darum ist ein Data Catalog so wichtig!

Ein moderner Data Catalog sorgt für mehr Transparenz, Effizienz und Governance im Datenmanagement. Er unterstützt Anwender und Entscheidungsträger dabei, folgende zentrale Fragen schnell zu beantworten:

  • Welche Daten gibt es im Unternehmen?
  • Wo sind diese Daten gespeichert?
  • Wie sind sie definiert und wofür können sie genutzt werden?
  • Wer ist für die Pflege und Qualität verantwortlich?
  • Wer darf auf die Daten zugreifen – und unter welchen Bedingungen?
Durch die systematische Erfassung dieser Informationen ist ein Data Catalog auch die Schlüsselkomponente einer Data Governance-Strategie. 
Gesprächsbedarf? Gerne!
Auf einen Blick

Vorteile für Ihr Unternehmen

Tansparenz statt Tool-Zoo

Einheitliche Standards, zentraler Überblick über Anwendungen, Datenquellen, Verträge, Nutzung und Verantwortlichkeiten. 

Sicherheit & Compliance by Design

Zugriffskonzepte, Logging, Dokumentation, Guardrails und Freigabeprozesse als Plattform-Standard – wichtig auch mit Blick auf den EU AI Act. 

Skalierung ohne Kostenexplosion

Wiederverwendbare Bausteine (Pipelines, Deployments, Monitoring) statt jeder Use Case „neu“. Das macht schneller – und planbarer.

Bessere Ergebnisse bei GenAI durch RAG

Für „Chat mit eigenen Daten“ ist RAG (Retrieval-Augmented Generation) ein zentraler Baustein: Wissensquellen anbinden, Quellenbezug erhöhen, Halluzinationen reduzieren. 

Stabiler produktiver Betrieb

Mit MLOps/LLMOps werden Modelle und LLM-Anwendungen testbar, deploybar, überwachbar und kontinuierlich verbesserbar. 

Jetzt Checkliste mit 10 Tipps holen
Wolfgang Dödlinger
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Starten Sie immer beim Use Case und dem Problemverständnis, prüfen Sie dann die Datenverfügbarkeit und bauen Sie die Architektur bei Bedarf „Bottom-up“ auf.

Wolfgang Dödlinger
Senior Consultant
QUNIS
Im Detail

Eine AI-Plattform braucht folgende Komponenten

Model Training & Development

Wo machen wir das Modelltraining? Welche Frameworks sind erlaubt? Wie stellen wir Qualität sicher? Wem gehört das IP?

Governance & Monitoring

Wer darf auf die Plattform? Wie weit darf jemand gehen? Wie überwachen wir die Nutzung? 

Operations & Support

Wer betreibt was? Welche Skills brauchen wir wo?

QUNIS AI-Plattform
Am Markt und in Projekten überzeugend

Unsere Technologien

Technologien & Partner
Datenarchitekturen für KI-Anwendungen

Technische & infrastrukturelle Anforderungen

Skalierbarkeit & Modularität

Rechenleistung und Speicher müssen flexibel an schwankende Anforderungen anpassbar sein.

Modularer Aufbau der Architektur, sodass einzelne Komponenten unabhängig voneinander skaliert werden können.

Bestehende Bausteine können für neue Anwendungsfälle oft aus klassischen Analytics-Plattformen übernommen werden.

Differenzierte Speicher- & Rechenkomponenten

Infrastrukturell müssen moderne Architekturen über spezielle Schichten verfügen:

Compute-Ebene: Processing, Modelltraining, Inferenz, Embedding und Indexing.

Storage-Ebene: Data Storage, Vector-Store und Model Store

Serving & Frontend: Serving Layer, um die KI-Ergebnisse an User oder operative auszuspielen (oft mit Loadbalancer).

Automatisierung & Orchestrierung

Um Fehler zu vermeiden und Redundanzen abzubauen, ist ein hoher Grad an Automatisierung erforderlich (continuous integration/development).

MLOps: DEvOps-Prinzipien werden auf Machine Learning angewandt, um MOdelle nachzutrainineren oder Updates zu fahren.

Orchestrierung: Einsatz von Tools wie bspw. Airflow, um komplexe Datenflüsse und Pipelines automatisch zu steuern.

Sicherheit, Governance & Tool-Agnostik

Security und Compliance sind essenziell, um sensible Daten zu schützen und ethische Richtlinien einzuhalten.

Außerdem sollte die Ihre Architektur nicht an spezifische Anbieter gebunden sein, damit bei Bedarf verschiedene Werkzeuge (Azure, OpenAI, Databricks ...) integriert werden können.

Strategisches Vorgehen (Use-Case-Fokus)

Bottom-up-Entwicklung der Architektur, ausgehend von einem klaren Use Case: Erst das Problem verstehen und die Datenverfügbarkeit prüfen, ehe Sie eine Infrastruktur aufbauen.

Zutaten fuer nachhaltige AI-Plattformen
In der Praxis

Erfolgreiche QUNIS Projekte

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Plusnet schafft durch datengetriebenes Lakehouse eine innovative Datenkultur und steigert die Prozess-Effizienz um 80 Prozent mit Microsoft Fabric.

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Jordan: Zentrales Datenmanagement für mehr Erkenntnisse in der Konzernsteuerung
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Effizientes Datenmanagement bei W. & L. Jordan: QUNIS unterstützt das Unternehmen durch Workshops zur Datenstrategie.

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Kostenfreie Checkliste

10 Tipps für einen erfolgreichen Data Catalog

Holen Sie sich unsere 10-Schritte-Checkliste zur Etablierung eines zentralen Verzeichnisses und strukturierten Zugang zu Ihren Unternehmensdaten.
 
Die Checkliste umfasst:
 
  • Tipps für die Vorbereitung
  • Tipps für Tool-Auswahl und erste Pilotprojekte
  • Tipps für Implementierung und Change Management
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FAQ

Häufige Fragen zu AI-Plattformen

Welche AI-Plattform ist die richtige - Microsoft, Google, AWS, Open Source?

Die „beste“ Plattform gibt es nicht – die richtige hängt von Datenlandschaft, Security-Vorgaben, Skills, Kostenmodell und Use-Case-Typen ab (klassisches ML vs. GenAI). Wir entwickeln ein neutrales Zielbild und wählen dann die passende Toolchain. 

Brauchen wir wirklich MLOps - wir haben doch Data Scientists?

Data Science baut Modelle, MLOps macht daraus verlässliche Produkte: reproduzierbar, testbar, deploybar, überwachbar. Ohne MLOps bleiben viele Modelle im Notebook stecken. 

Was ist der Unterschied zwischen MLOps und LLMOps?

MLOps fokussiert stark auf Modelltraining, Retraining und Drift in klassischen ML-Systemen; LLMOps ergänzt Themen wie Prompt-Engineering, Halluzinations-Checks, Kontext/Token-Kosten und Evaluierung von LLM-Antwortqualität. 

Wie bekommen wir unsere Daten sicher in generative KI-Anwendungen?

Mit klaren Berechtigungen, Datenklassifizierung, Protokollierung, isolierten Umgebungen und Guardrails. Bei Bedarf setzen wir auf On-Prem/Private-Cloud-Ansätze und trennen sensible Daten strikt von Modell-/Prompt-Flows.

Wie schnell sind erste Ergebnisse realistisch?

Häufig sind erste produktionsnahe Ergebnisse in wenigen Wochen möglich (z. B. ein GenAI-Pilot mit RAG). Der nachhaltige Plattform-Aufbau läuft parallel – damit nicht jeder Use Case bei null startet.

Kann die AI-Plattform in unsere bestehende Data-Plattform integriert werden?

Ja – und das ist meist der beste Weg. Wir integrieren AI-Bausteine in Ihre Daten- und Cloud-Architektur (z. B. Lakehouse/EDW/Streaming), statt eine isolierte „KI-Insel“ zu bauen. 

Weiterführend

Zentrale Themen im Umfeld

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