Datenrisiken in Oracle: Sind Ihre Daten bereit fuer KI?

Künstliche Intelligenz – ein Gamechanger für Branchen. Gleichzeitig sind Ihre Oracle-Daten wertvoller – und zugleich verwundbarer – denn je. Vertrauen in Ihre Daten ist dabei kein „Nice-to-have“, sondern ein absolutes „Must“.

Was macht die Oracle-Datenintegritaet so schwierig?

Oracle-Umgebungen sind oft ein Flickerlteppich aus veraltetem EBS, modernen Fusion SaaS-Modulen und Nicht-Oracle-Systemen wie Salesforce, SAP oder Snowflake.Diese fragmentierten Ökosysteme:

• verwässern die Datenherkunft.
• verkomplizieren Transformationen und Zuordnungen.
• maskieren Integrationsfehler, bis es zu spät ist.

Von der Gehaltsabrechnungsanalyse bis zur Compliance-Berichterstattung – abweichende Datensätze in Oracle HCM und ERP können zentrale Geschäftsprozesse ins Wanken bringen.

Und manuelles Testen?Mit dem heutigen Tempo des Wandels kann es nicht Schritt halten.Wie Will Berry, Senior Director bei Tricentis, treffend sagte:

"Manuelles Testen ist wie Regen mit einem Sieb aufzufangen.Man fängt vielleicht ein paar Tropfen auf, aber das meiste rutscht durch.“

Wenn schlechte Daten teuer werden

Schlechte Datenqualität ist nicht nur ein IT-Problem.Sie stellt ein echtes Geschäftsrisiko dar.Laut Gartner kosten schlechte Daten Unternehmen durchschnittlich 15 Millionen Dollar pro Jahr.Die wahren Kosten zeigen sich jedoch bei:

• fehlgeschlagenen Audits und Compliance-Verstößen, insbesondere unter SOX, PCI DSS und DSGVO,
• defekten KI/ML-Pipelines, was zu falschen Vorhersagen oder ungenauer Automatisierung führen kann, oder
• einer Kundenabwanderung im großen Stil. So geben 66 % der VerbraucherInnen an, dass sie einer Marke nach einem einzigen Datenproblem nicht mehr vertrauen.

Haben Sie schon einmal vom Fall bei Capital One gehört? Systemische Datenmängel waren es, die zu Bußgeldern in Höhe von 100 Millionen Dollar und einem langfristigen Reputationsschaden führten. Bessere Praktiken zur Datenintegrität hätten solche Folgen verhindern können.

Drei Anzeichen, dass Ihre Oracle-Daten nicht KI-fähig sind:

1. Sie verlassen sich auf manuelle „Stare-and-Compare“-Tests.
   Dieser Ansatz ist einfach nicht skalierbar. Moderne Oracle-Pipelines, insbesondere mit vierteljährlichen Patches, erfordern heute schlichtweg automatisierte, kontinuierliche Tests.
2. Ihre Datenvalidierung endet auf Datenbankebene.
   Fehler treten häufig bei Transformationen zwischen Ebenen oder im UI einer Anwendung auf. Wenn Sie Oracle-Daten nicht von A bis Z, also von der Aufnahme in den jeweiligen Prozess bis hin zur Analyse, validieren, übersehen Sie leicht blinde Flecken.
3. Ihnen fehlt die systemübergreifende Transparenz.
   Integrationen zwischen Fusion ERP, Drittanbieter-Apps und Cloud-Data Warehouses erzeugen unsichtbare Bruchlinien. Ohne lückenlose Verfolgung der Herkunft von Daten können selbst kleine Änderungen schwerwiegende Folgen haben.

Resilienz aufbauen mit Tricentis Data Integrity

Um sicherzustellen, dass Ihre Oracle-Daten KI-fähig sind, benötigt Ihr Unternehmen eine End-to-End-Datenteststrategie, die:

• Regressionen frühzeitig nach Patches, Integrationen oder Migrationen erkennt.
• über alle Daten-, API- und UI-Ebenen hinweg testet.
• für Cloud-, On-Premise-, strukturierte und unstrukturierte Daten gleichermaßen funktioniert, gleich ob aus einer Oracle- oder Oracle-fremden Quelle.

Tricentis Data Integrity bietet genau dieses umfassende Framework, das die oben genannten Punkte abdeckt. Die modellbasierte Automatisierung ermöglicht es, Tests schnell zu erstellen, die Abdeckung zu skalieren und Ursachen für mögliche Abweichungen und Fehler rasch zu ermitteln.

Daten sind der Treibstoff, Vertrauen ist der Motor

Ihre Oracle-Systeme sind nur so smart wie die Daten, die sie antreiben. Als KI-Einfuehrung zunimmt, werden die Unternehmen, die in Datenintegritaet investieren, fuehrend sein - nicht nur in der Innovation, sondern auch in Compliance, Kundenvertrauen und Wettbewerbsfaehigkeit.

Bevor Sie also Ihre Anstrengungen rund um Oracle-KI-Funktionen verstärken, stellen Sie sich eine entscheidende Frage: Sind Ihre Daten wirklich KI-fähig?

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