Künstliche Intelligenz schreibt die Regeln der Datenverwaltung neu – und Sie arbeiten noch immer mit Methoden von vor zehn Jahren.

Im AI-Sektor im Jahr 2026 ist die grobe Konkurrenz um die Parameter von großen Modellen längst vorbei. Der Kernpunkt der Aufmerksamkeit hat sich auf die Umsetzungskapazität von AI-Agenten verschoben. Ein AI, das reale Probleme löst, ist der eigentliche Schlüssel zur Schaffung langfristigen kommerziellen Wertes.

Ende des vergangenen Jahres wurde ein Datenmanagementprojekt eines großen Finanzinstituts abgeschlossen. Dieses Projekt hat insgesamt zwei Jahre gedauert und mehr als 30 Millionen Yuan investiert. Am Ende wurde ein bankweites Datenstandardsystem und eine Plattform zur Qualitätsüberwachung bereitgestellt.

Klingt gut. Aber die Realität sieht anders aus: Drei Monate nach der Projektabnahme begannen die Geschäftsabteilungen wieder zu beschweren, dass die Berichte nicht übereinstimmten, die Kundendaten inkonsistent waren und die Regulierungsberichte häufig fehlerhaft waren. Das Management-System war zwar "aufgebaut", aber die Datenqualität hatte sich nicht wirklich verbessert.

Dies ist kein Einzelfall. Laut einer Branchenumfrage haben mehr als 70 % der Unternehmen bei ihren Datenmanagementprojekten nicht die erwarteten Ergebnisse erzielt. Ein Datenmanagementprojekt eines mittelgroßen Unternehmens erfordert im Durchschnitt mehr als zehn Personen und dauert länger als sechs Monate. Oft bleibt am Ende nur ein Durcheinander zurück. Viele Geld wurde ausgegeben, aber die Daten bleiben ungeordnet und man kann immer noch nicht auf die benötigten Daten zugreifen.

Wo liegt das Problem?

Die Antwort ist kurz: Wenn man die Datenverwaltung rein "menschlich" betreibt, ist die Obergrenze zu niedrig. Wenn man Regeln von Hand schreibt, Wörterbücher manuell durchsucht und in Meetings über die Einheitlichkeit der Begriffe streitet, kann man nie mit dem Wachstum der Datenmenge und der Geschwindigkeit der Geschäftsänderungen Schritt halten.

Aber im Jahr 2026 ändert sich dies grundlegend. Die Einbindung von AI ist nicht einfach ein "Patch" für die alten Methoden, sondern eine direkte Umstellung der zugrunde liegenden Logik der Datenverwaltung.

Lasst uns es Schritt für Schritt betrachten.

I. Vom "menschlichen Management" zum "intelligenten Management": Die Generationseffizienzunterschiede

Das Wesen der traditionellen Datenverwaltung ist das "Handwerksbetriebsmodell".

Wenn man eine vollständige Aufstellung der Datenassets vornehmen möchte, öffnet ein Dateningenieur ein Excel-Sheet und markiert nacheinander die Tausende von Tabellen in der Datenbank: Was ist der Zweck dieser Tabelle? Was bedeuten die Felder? Mit welchen Systemen ist sie verknüpft? Der gesamte Prozess dauert zwei bis drei Monate. Darüber hinaus muss man ständig mit den Geschäftsabteilungen kommunizieren und die Ergebnisse bestätigen. Und selbst dann ist es nicht garantiert, dass die Ergebnisse korrekt sind, da die Geschäftsabteilungen selbst nicht immer wissen, ob die Felder in einigen alten Systemen noch in Gebrauch sind.

Das war nur die Aufarbeitung der Metadaten. Bei der Festlegung von Datenstandards, der Konfiguration von Qualitätskontrollregeln, der Verfolgung der Datenherkunft und der Codierung von Stammdaten - jeder Schritt ist eine arbeitsintensive Aufgabe. Eine Statistik von Shulie Technology zeigt, dass in einem typischen Datenmanagementprojekt mehr als die Hälfte der Kosten für die Datenverarbeitung aufgewendet werden.

Seit der Einbindung von AI hat sich die Effizienz dieses Prozesses generationsübergreifend verbessert.

Im Juni dieses Jahres veröffentlichte IT Home eine Bewertung der Datenmanagementplattformen in China im Jahr 2026, in der die Data-Agent-Fähigkeiten von sechs führenden Anbietern verglichen wurden. Das AI-DG-Produkt von Baifendian Technologies hat dank der Architektur "vertikale große Modelle + Multi-Agent-Kooperation" die Datenintegrations-effizienz im Vergleich zum traditionellen Modell um 80 % verbessert und den Lieferzeitraum für die Datenverwaltung im Durchschnitt um 70 % verkürzt.

Wie wurde das erreicht? Der Kern liegt darin, dass die großen Modelle die Menschen bei der "Verständnis" und "Beurteilung" ersetzen, und die Agenten die "Ausführung" übernehmen.

Nehmen wir ein Beispiel. Im traditionellen Modell muss für ein neues Geschäftssystem die Datenstandardisierung durchgeführt werden. Der Prozess sieht wie folgt aus: Der Dateningenieur muss zunächst Hunderte von Feldern überprüfen, dann die Branchenstandards konsultieren und schließlich die vorhandenen Datenwörterbücher des Unternehmens heranziehen, um für jedes Feld manuell den geeigneten Standard zu finden. Der gesamte Prozess ähnelt einem Übersetzer, der drei Bücher zur Hand hat. Es ist langsam, anstrengend und fehleranfällig.

Das Vorgehen von AI-DG ist folgendermaßen: Der Asset-Aufzählungs-Agent scannt automatisch das Quellsystem und erstellt ein Inventar. Der Standards-Design-Agent empfiehlt automatisch die Definition der Datenelemente gemäß den Branchenstandards. Der Modellplanungs-Agent generiert direkt Vorschläge für die Datenlagerarchitektur. Man muss nur in natürlicher Sprache sagen: "Dieses System soll gemäß den Branchenstandards der Finanzbranche verwaltet werden", und der gesamte Prozess läuft automatisch ab.

Dies ist nicht einfach eine graduelle Verbesserung der Effizienz, sondern eine vollständige Umstrukturierung der Produktionsweise. Es ist nicht wie der Übergang von der manuellen Rechnung zur Taschenrechner, sondern wie der Übergang vom Taschenrechner zur elektronischen Tabelle - das gesamte Arbeitsmodell hat sich verändert.

II. Data Agent: Ein "Superangestellter" in der Datenverwaltung

Wenn die Unterstützung der Datenverwaltung durch große Modelle noch die Geschichte von 2025 war, ist das Schlüsselwort für 2026: Data Agent.

Die IDC gab in ihrer "Data Agent Market Map", die im ersten Quartal dieses Jahres veröffentlicht wurde, die Einschätzung ab, dass bis 2028 60 % der chinesischen Fortune 500-Unternehmen Unternehmens-Data-Agenten einsetzen werden. Bis 2026 werden die Hälfte der Unternehmen Data Analytics-Agenten einsetzen, um die alltäglichen Aufgaben zu automatisieren und die strategische Entscheidungsfindung zu beschleunigen.

Ein Data Agent ist nicht einfach ein "AI-Assistent, der auf Fragen antwortet". Es ist ein geschlossener Systemzyklus von "Wahrnehmung - Entscheidung - Ausführung - Lernen".

Die Wahrnehmungsebene sammelt in Echtzeit die Protokolle der Datenbank, die API-Aufrufaufzeichnungen und das Benutzerverhalten, ähnlich wie ein rund um die Uhr funktionierendes Nervensystem für das Datensystem. Die Entscheidungsebene nutzt die großen Modelle in Kombination mit der Regelmaschine und dem privaten Wissensspeicher, um zu beurteilen, ob die Daten konform sind, ob sie repariert werden müssen und ob es Widersprüche in den Begriffen gibt. Die Ausführungsebene löst automatisch Reparaturmaßnahmen aus - Alarmausgabe, Betriebsunterbrechung, Planung von Reinigungsaufgaben. Die Lernschicht optimiert kontinuierlich die Strategie anhand der historischen Ereignisse, sodass der Agent immer schlauer wird.

Ein auf Datenverwaltung spezialisierter Experte mit zehnjähriger Erfahrung auf Zhihu hat einen realen Implementierungsweg geteilt: Ein Bank begann zunächst mit dem Einzelfall "Sperrung der Ausbringung sensibler Daten". Innerhalb von drei Wochen war das System online, und im ersten Monat wurden bereits 12 rechtswidrige Handlungen gesperrt. Das Risiko der Nichtkonformität sank um 90 %. Anschließend wurde die Anwendung auf die Detektion von Datenqualitätsproblemen und die automatische Benachrichtigung über Metadatenänderungen erweitert, bis schließlich die gesamte Datenverwaltungskette abgedeckt war.

Hier ist eine wichtige Erkenntnis: Der Wert eines Data Agents liegt nicht in der "Aufzeigung von Techniken", sondern darin, dass das Datenverwaltungsteam von "Feuerwehrleuten" zu "Strategieplanern" wird. Früher verbrachte man den ganzen Tag damit, SQL-Abfragen auszuführen, um Probleme zu finden, Daten manuell zu reparieren und E-Mails zu schreiben, um die Geschäftsabteilungen zur Änderung der Begriffe zu zwingen. Jetzt übernimmt der Agent all diese Aufgaben. Das, was man wirklich tun sollte, ist die Definition von Verwaltungsstrategien, die Gestaltung der Datenarchitektur und die gemeinsame Erschließung des Datenwerts mit den Geschäftsabteilungen.

Yonyou hat auch in diesem Jahr eine Plattform für die Zusammenarbeit von mehreren Datenverwaltungs-Agenten veröffentlicht. Die Kernlogik liegt eher in der "Quellenverwaltung": Wenn ein Finanzbeleg im ERP-System generiert wird, kann der Verwaltungs-Agent automatisch überprüfen, ob die Datenfelder den Standards entsprechen. Der gesamte Prozess von "Vorsorge - Kontrolle im Prozess - Rückverfolgung nachträglich" ist damit verbunden. Dieser Ansatz, die Verwaltungsfähigkeit an die Geschäftsquellen zurückzudrängen, bedeutet im Wesentlichen, dass man die "Geld" für die Verwaltung an den effektivsten Stellen einsetzt - indem man verhindert, dass schlechte Daten entstehen, anstatt sie erst später zu reinigen.

Ein wichtiger Punkt, den man sich merken sollte: Die Implementierung eines Data Agents sollte nicht auf einmal erfolgen. Wählen Sie zunächst ein Szenario mit hoher Häufigkeit, hohem Schmerzlevel und relativ klaren Regeln, um die ersten echten Geschäftsfeedback zu erhalten, und erweitern Sie dann langsam die Anwendung. Die Datenverwaltung ist nie ein "Einsatz und vergessen", sondern nur "wirksam, wenn sie eingesetzt wird".

III. Vom "Nachträglichen Nachprüfung" zum "Vorsorglichen Schutz": Die grundlegende Umstellung des Verwaltungsmodells

Die traditionelle Datenverwaltung hat eine ziemlich peinliche Einstellung: Sie ist "reaktiv".

Wenn es Probleme mit der Datenqualität gibt, die Berichte nicht übereinstimmen oder die Regulierungsbehörden eine Prüfung vornehmen wollen, erst beginnen die Leute in Panik, die "Datenverwaltung" vorzunehmen. Sie erstellen eine Reihe von Regeln, schreiben eine Menge an Dokumenten und konfigurieren eine Vielzahl von Überwachungen. Aber am Ende bleibt alles wie es war.

Warum? Weil die menschliche Aufmerksamkeit begrenzt ist. Ein Datenverwaltungsteam kann höchstens einige Dutzend Kernindikatoren gleichzeitig im Auge behalten. In der Datenumgebung eines mittelgroßen Unternehmens können jedoch täglich Hunderte oder Tausende von neuen Datenanomalien auftreten. Man kann nicht alles überblicken.

AI hat diese Situation umgedreht.

Das Prinzip ist nicht kompliziert: AI kann unermüdlich und in Echtzeit den Datenstrom scannen, Probleme sofort erkennen, warnen und sogar automatisch reparieren. In der Industrie wird dies als Upgrade von der "Nachträglichen Inspektion" zur "Echtzeitüberwachung" bezeichnet.

Nehmen wir ein konkretes Szenario - die Verwaltung der Datenherkunft. Wer schon einmal an der Datenentwicklung beteiligt war, weiß, dass wenn ein Feld in einer oberen Tabelle geändert wird, es möglicherweise Dutzende von Berichten und Hunderte von ETL-Aufgaben in den unteren Ebenen beeinflussen kann. Die traditionelle Methode ist entweder die Verwendung von Dokumenten (die oft veraltet sind) oder die manuelle Suche (die extrem ineffizient ist). Oft wird erst am nächsten Morgen festgestellt, dass die unteren Berichte fehlerhaft sind, wenn die Leute schon nach Hause gegangen sind.

Die Inferenzfähigkeit der großen Modelle kann die Tabellenverbindungen in SQL-Anweisungen direkt analysieren und automatisch ein ganzheitliches Datenherkunftsdiagramm generieren. Sobald es Änderungen in der oberen Ebene gibt, analysiert das System sofort die Auswirkungen auf die unteren Ebenen und sendet automatisch Benachrichtigungen über die Änderungen. Der aktualisierte Datenwartungs-Agent von Alibaba Cloud DataWorks hat diese Logik in die "Automatische Diagnose + Online-Ausführung" integriert. Er kombiniert die Abhängigkeitskette, den Ressourcenpegel und die historische Laufzeittrends, um automatisch strukturierte Diagnosereports zu generieren.

Ein Fallbeispiel von Esensoft aus der öffentlichen Verwaltung verdeutlicht das Problem gut: Die Genehmigung eines wichtigen Investitionsprojekts war in der Vergangenheit vollständig von der manuellen Prüfung von Dokumenten abhängig. Der Genehmigungszeitraum dauerte oft drei bis sechs Monate. Mit Hilfe von großen Modellen haben sie die Genehmigungsregeln und die Dokumentendaten strukturiert und ein Wissensspeicher für die Genehmigung aufgebaut. Das System kann automatisch die Schlüsselinformationen extrahieren und Zusammenfassungen generieren, um die Genehmigungsbeamten bei der schnellen Entscheidungsfindung zu unterstützen. Während der Testphase wurde die Prüfungszeit für die Dokumente auf weniger als eine Woche verkürzt, und die gesamte Prüfungsgeschwindigkeit wurde um mehr als die Hälfte erhöht.

Dies ist nicht "AI ersetzt den Menschen", sondern "AI übernimmt die Aufgaben, die der Mensch nicht tun sollte". Der Mensch wird von mechanischen, repetitiven und leserlichen Aufgaben befreit, um an Aufgaben zu arbeiten, die Urteilsvermögen, Entscheidungsfindung und Kreativität erfordern - an wirklich wertvollen Aufgaben.

IV. AI for Data und Data for AI: Sie sind voneinander abhängig

Alles, was bisher gesagt wurde, bezieht sich auf die Frage, "wie AI die Effizienz der Datenverwaltung verbessert". Aber wenn man nur diese Hälfte betrachtet, sieht man nur eine Seite der Medaille.

Die andere Hälfte ist ebenfalls wichtig: Eine hochwertige Datenverwaltung ist umgekehrt die grundlegende Voraussetzung für die Schaffung von echten Werten durch AI.

Das alte Prinzip "Schrott rein, Schrott raus" gilt auch in der Ära der großen Modelle. Unabhängig von der Größe der Modellparameter und der Anzahl der Trainingsrunden: Wenn die den Modellen zugeführten Daten inkonsistent in Bezug auf die Begriffe sind, Kernfelder fehlen oder die Qualität der Markierungen schlecht ist, sind die Ergebnisse unzuverlässig. Die Tiefe der Anwendung von großen Modellen in vertikalen Branchen hängt direkt von der Qualität der Datenverwaltung ab.

Das ist das, was die Branche jetzt oft als "gegenseitige Annäherung" bezeichnet - AI verbessert die Effizienz der Datenverwaltung, und eine hochwertige Datenverwaltung macht AI zuverlässiger. Beide bilden einen sich selbst verstärkenden positiven Feedbackkreislauf.

Tencent Cloud WeData hat dieses Konzept auf Produktenebene umgesetzt. Seine Unity Semantics-Semantikebene-Technologie unterstützt die "einmalige Definition und mehrfache Wiederverwendung von Indikatorbegriffen". Sowohl für Menschen, die Berichte betrachten, als auch für AI, die Analysen durchführt, werden die gleichen Daten und der gleiche Begriff verwendet. Das bedeutet, dass die von AI generierten Analyseergebnisse auf der gleichen "Tatsachenbasis" wie die manuellen Berichte basieren. Es gibt keine absurden Situationen wie "AI sagt, es wurden eine Million verkauft, der Bericht zeigt aber achtzig Tausend".

Wenn man weiter denkt, ändert sich das zentrale Ziel der zukünftigen Datenverwaltung: Die Daten müssen nicht nur für Menschen "verständlich und rückverfolgbar" sein, sondern es muss auch ein hochwertiges Datenversorgungssystem für AI aufgebaut werden. Insbesondere die Verwaltung von unstrukturierten Daten - PDF-Dokumente, Meeting-Aufzeichnungen, E-Mail-Korrespondenzen, Betriebsprotokolle - waren in der traditionellen Datenverwaltung fast ein "Blindfleck". In der Ära von AI sind sie jedoch der wichtigste Treibstoff für die Entfaltung der Werte von großen Modellen.

Ein nationales Schwerpunktforschungsinstitut hat ein solches Projekt durchgeführt: Die über Jahrzehnte gesammelten unstrukturierten Textdaten wurden mit Hilfe von großen Modellen und RAG-Technologien strukturiert und in einem Wissensspeicher verwaltet. Auf dieser Grundlage wurden schnell mehrere intelligente Assistenten-Agenten für spezielle Bereiche entwickelt. Die Verwaltung von unstrukturierten Daten war früher kaum skalierbar. Mit AI ist es nicht nur möglich, sondern auch sehr lohnend.

V. Jetzt ist der beste Zeitpunkt, um an diesem Thema zu arbeiten

In der "White Paper zur chinesischen Datenverwaltungsmarkt im Jahr 2026" der IDC gibt es zwei Zahlen, die aufmerksam gemacht werden sollten.

Erstens: Der Umsatz des chinesischen Datenverwaltungsmarktes hat im