Datenintegration KI:
Erfolgreiche KI-Anwendungen brauchen gute Daten.

Der Hauptunterschied zwischen SLM (Small Language Model) und LLM (Large Language Model) liegt in Größe, Rechenbedarf und Flexibilität. LLMs sind leistungsstärker, können komplexere Aufgaben lösen und benötigen mehr Ressourcen. SLMs sind kompakter, schneller, kostengünstiger und oft leichter DSGVO-konform On-Premise betreibbar. Für viele Geschäftsanwendungen sind daher SLMs die bessere Wahl-vor allem bei klar definierten Aufgaben, hohen Datenschutzanforderungen oder begrenztem Budget. LLMs eignen sich vor allem dann, wenn besonders vielseitige oder kreative Aufgaben verarbeitet werden sollen.

Unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Dokumente werden für NLP- oder Vision-KI zunächst vorverarbeitet-etwa durch Texterkennung (OCR), Embeddings oder Bildanalyse. Anschließend werden die extrahierten Informationen standardisiert und über APIs, ETL/ELT-Prozesse oder Middleware in die zentrale Datenintegration eingebunden. So entstehen einheitliche, KI-fähige Datenformate, die in Data Lakes oder Wissenssystemen gespeichert und für Analysen, Automatisierung oder Assistenzsysteme genutzt werden können.

Event-Driven Architectures (EDA) ermöglichen, dass KI-Workflows sofort auf Ereignisse reagieren, statt in festen Intervallen zu arbeiten. Wenn ein Event ausgelöst wird-etwa eine neue Bestellung, ein eingehendes Ticket oder ein Statuswechsel im CRM-startet automatisch der passende KI-Prozess. Dadurch entstehen schnellere, schlankere und stabilere Abläufe, weil Systeme nur dann aktiv werden, wenn wirklich etwas passiert. EDA ist damit ideal für Echtzeit-Automatisierung, reduziert manuelle Eingriffe und sorgt dafür, dass KI genau im richtigen Moment Entscheidungen trifft oder Aktionen ausführt.

APIs und Middleware spielen eine zentrale Rolle, wenn Daten für Echtzeit-KI automatisiert integriert werden sollen. APIs sorgen dafür, dass Systeme standardisiert und sicher miteinander kommunizieren, ohne direkte Eingriffe in bestehende IT-Strukturen. Middleware verbindet diese Systeme, übernimmt Übersetzungen zwischen Formaten, steuert Datenflüsse und sorgt für saubere Protokolle. So erhält die KI aktuelle, konsistente und DSGVO-konforme Daten-die Grundvoraussetzung für zuverlässige Entscheidungen und stabile automatisierte Prozesse in Echtzeit.

ETL und ELT unterscheiden sich vor allem in der Reihenfolge der Verarbeitungsschritte. Bei ETL werden Daten zunächst extrahiert, dann transformiert und erst danach in ein Zielsystem geladen-ideal für klassische Datenbanken mit klaren Regeln. Bei ELT werden Daten nach der Extraktion direkt in ein modernes Data Warehouse oder Data Lake geladen und dort transformiert. Dadurch können große Datenmengen schneller verarbeitet und flexibler für KI-Modelle genutzt werden. Moderne KI-Architekturen setzen daher häufig auf ELT, weil es leistungsfähiger, skalierbarer und besser für unstrukturierte Daten geeignet ist.