KI in der Datenlandschaft nutzen: was 2025 wirklich funktioniert
Künstliche Intelligenz ist 2025 überall. Von Copilots in Dashboards bis zu generativen Modellen, die Berichte zusammenfassen: KI steckt immer häufiger in den Abläufen von Datenteams. Im ganzen Rummel bleibt jedoch eine entscheidende Frage offen: Welche KI-Werkzeuge tragen die Datenarbeit wirklich, und welche erzeugen nur Lärm? Dieser Beitrag gibt praktische Empfehlungen, wie Dateningenieure, Analystinnen und Fachleute für Governance KI-Werkzeuge nutzen können, die echten Nutzen bringen. Wir sehen uns an, was allgemeine LLMs können und was nicht, warum eingebettete KI wirksamer ist und warum Metadaten das Fundament für KI sind, die funktioniert.
1. Allgemeine LLMs: nützlich, aber keine vollständige Lösung
Generative Modelle wie ChatGPT oder Claude wirken an der Oberfläche beeindruckend, doch viele greifen zu kurz, sobald sie auf die komplexe Wirklichkeit einer Datenlandschaft im Unternehmen treffen. Die eigentliche Schwierigkeit ist nicht, KI hinzuzufügen, sondern sie sinnvoll in Datenarbeit, Abläufe und Governance einzubinden.
Allgemeine große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Gemini sind für Aufgaben wie diese beliebt geworden:
- Dokumentation entwerfen
- SQL-Abfragen erzeugen
- Besprechungsnotizen oder technische Beschreibungen zusammenfassen
Diese Werkzeuge bringen sofort einen Schub an Produktivität, vor allem für Einzelne. Sobald es jedoch um strukturierte Datenumgebungen geht, stoßen sie schnell an ihre Grenzen.
Allgemeinen LLMs fehlt der Zugang zu:
- internen Metadaten und Dokumentation
- Business Glossaries und fachlichen Regeln
- einem laufenden Einblick in die Datenarchitektur des Unternehmens
Deshalb können sie keine Empfehlungen mit Kontext geben, keine Datenlogik prüfen und bei Entscheidungen, die auf Richtigkeit, Lineage oder Verantwortung beruhen, nicht wirklich helfen. Sie sind hilfreich, aber sie genügen nicht.
2. Spezialisierte KI-Werkzeuge
Vielversprechender sind spezialisierte KI-Werkzeuge, die unmittelbar in verbreitete Datenplattformen eingebaut sind.
Die 5 wichtigsten spezialisierten KI-Werkzeuge
- Snowflake Cortex
- dbt Copilot
- Copilot für Power BI
- Model Context Protocol von Keboola (MCP)
- Waii
- … und ähnliche Copilots, die Metadaten kennen
Diese eingebauten Werkzeuge helfen genau dort, wo gearbeitet wird. Sie können:
- SQL oder Logik für dbt-Modelle vorschlagen
- Inhalte für Dashboards vorausfüllen
- Auffälligkeiten in der Datenqualität erkennen
- Umformungen anhand von Schema oder Lineage vorschlagen
Doch auch diese Werkzeuge hängen daran, dass gepflegte Metadaten zugänglich sind. Ohne klar bestimmte Begriffe, vertrauenswürdige Lineage und eine Dokumentation voller Kontext bleiben ihre Vorschläge nur bedingt relevant und genau. Mit anderen Worten: Ihr Nutzen hängt unmittelbar an Qualität und Zugänglichkeit der Metadaten im ganzen Unternehmen.
3. Ein Fundament aus Metadaten für KI
KI ohne Metadaten liefert unzuverlässige Ergebnisse.
Der wirksamste Einsatz von KI in der Datenlandschaft hängt an keinem einzelnen Werkzeug. Er beginnt damit, ein starkes Fundament aus Metadaten zu schaffen, auf das KI-Systeme zugreifen können, das sie verstehen und auf das sie sich stützen.
Plattformen wie Dawiso decken diesen Bedarf, indem sie Unternehmen erlauben:
- Business Glossaries und Definitionen von KPIs zu ordnen
- Data Lineage automatisch abzubilden
- Umformungen und Abläufe zu dokumentieren
- KI-Funktionen Zugang zu diesem strukturierten Wissen zu geben
Dieses Fundament erlaubt Copilots und LLMs, kluge Vorschläge mit Kontext zu liefern. Bevor Sie den Einsatz von KI ausweiten, bauen Sie eine Schicht aus Metadaten, die fachliche Sprache mit technischer Wirklichkeit verbindet. Ohne sie bleiben auch die besten KI-Werkzeuge hinter ihren Möglichkeiten.
Die Rolle der Metadaten für verlässliche Ergebnisse
Metadaten, also Daten über Daten, sind entscheidend dafür, dass KI-Systeme genaue, einschlägige und vertrauenswürdige Ergebnisse liefern. Sie geben den Zusammenhang, der Menschen wie Maschinen verstehen lässt, nicht nur was die Daten sind, sondern auch wie sie zu nutzen sind. Metadaten halten Wesentliches fest: die Art der Daten, ihre Eigenschaften, wie man sie nutzt und wie man sie mit anderen Daten verbindet. Dieser Zusammenhang erlaubt klarere Deutungen, wirksamere Zusammenarbeit und klügere, weiter gehende Nutzung von Daten.
Was 2025 wirkt: eine klare Richtung für Datenteams
Der Rummel um KI hält an, und mit ihm die Verwirrung, sofern Teams nicht bewusst Schritte gehen, um KI mit Governance, Dokumentation und Transparenz zu verbinden. Was 2025 wirkt, ist nicht KI für sich, sondern KI eingebettet in Systeme, die:
- Ihren Datenkontext verstehen
- Ihre Strukturen der Governance achten
- Zusammenarbeit und Vertrauen zwischen Menschen tragen
KI ist nur so nützlich wie der Datenkontext, den Sie ihr geben.
Fazit:
Eine der häufigsten und am meisten übersehenen Lücken in KI-Vorhaben ist das fehlende starke Fundament aus Metadaten. Ohne es stecken Unternehmen oft fest: Sie können vielversprechende Prototypen bauen, aber keine verlässlichen, produktionsreifen Systeme daraus machen. Diese Lücke zu schließen beginnt damit, Metadaten zur erstrangigen Aufgabe zu machen.
Wie viel KI bewirkt, hängt am Ende davon ab, wie gut sie im Alltag arbeitet. Bei internen Werkzeugen für Fragen und Antworten oder bei KI-Copilots ist ein verlässliches Zeichen für Erfolg einfach: regelmäßige Nutzung. Häufige Nutzung spiegelt sowohl Vertrauen in das System als auch die Güte seiner Antworten. Vertrauen aber verlangt Kontext. Und ohne strukturierte Metadaten wie Definitionen, Kennzahlen zur Qualität und Lineage fehlt der KI der Boden, um genaue, einschlägige und verlässliche Ergebnisse zu liefern.
Die wirksamsten KI-Teams blicken über das Trainieren von Modellen und über Algorithmen hinaus. Sie richten sich auf die weitere Architektur, in der Metadaten eine zentrale Rolle spielen. Metadaten geben den Zusammenhang, der Ergebnisse bedeutsam macht, helfen Systemen, sich an Veränderungen anzupassen, und sorgen dafür, dass KI nicht bloß generativ, sondern wirklich hilfreich ist.
Damit KI dauerhaft trägt und ihr im großen Maßstab vertraut wird, müssen Führungskräfte ihre Strategie neu denken, mit gut aufbereiteten Metadaten als Kern. Das schafft die Bedingungen für bessere Leistung, reibungslosere Einbindung und am Ende eine klügere und widerstandsfähigere KI-Schicht im ganzen Unternehmen.
