Datensouveränität im KI-Zeitalter

KI verändert grundlegend, was Enterprise-Datenplattformen leisten müssen. Doch je mehr Daten Modelle benötigen, desto dringlicher wird eine zentrale Frage: Wie baut man KI-Fähigkeiten auf, ohne die Kontrolle über die eigenen Daten aufzugeben? In diesem Webinar gehen Carsten Schweiger (Pre-Sales Consultant, Datavault Builder), Till Sander (CTO, areto.group) und Dirk Beerbohm (Partner Solution Architect, Exasol) das Thema Datensouveränität direkt an — und zeigen, wie Open-Source-LLMs, ein gesteuertes Data Warehouse und hochperformante Analytics zusammenwirken können.

Unterstützt von STACKIT — der europäischen Sovereign Cloud.

Warum Datensouveränität jetzt entscheidend ist

KI-Modelle sind Allzwecktechnologien — das dritte große technologische Zeitalter exponentiellen Wachstums nach dem Buch (Wissen) und dem Dampf (Wertschöpfung). Till Sander eröffnet mit diesem historischen Rahmen: Jede Ära exponentiellen Wachstums hat die Gesellschaft grundlegend verändert — das KI-Zeitalter bildet keine Ausnahme.

Das Problem: Die meisten KI-Implementierungen setzen standardmäßig auf Hyperscaler-Modelle (OpenAI, Google, Anthropic), bei denen Ihre Daten für die Inferenz die eigene Umgebung verlassen. Für Unternehmen in regulierten Branchen — Banking, Gesundheitswesen, öffentlicher Sektor — ist das ein grundlegender Blocker. Open-Source-LLMs verändern diese Gleichung. Modelle wie Llama oder Mistral können vollständig innerhalb der eigenen Infrastruktur betrieben werden — in einer Sovereign Cloud oder On-Premises — ohne dass Daten Ihre Kontrolle verlassen.

Die dreilagige Antwort: DWH-Automatisierung + Exasol + Open-Source-LLMs

Das Webinar demonstriert eine Referenzarchitektur, die drei Komponenten kombiniert:

1. Datavault Builder — governed Data Foundation Datavault Builder baut das Enterprise Data Warehouse, das alles Nachgelagerte speist. Der modellgetriebene Ansatz garantiert automatisches Lineage, Audit Trails und Dokumentation — die Governance-Schicht, die KI-Ergebnisse vertrauenswürdig macht. Business-User erhalten saubere, kontextangereicherte Data Products im Gold Layer, bereit für BI- und KI-Workloads.

2. Exasol — In-Memory-Analytics-Engine Exasol liefert die hochperformante Abfrageschicht zwischen Data Warehouse und KI-Modellen. Die In-Memory-Architektur bewältigt die analytischen Workloads, die LLMs für Grounding benötigen, ohne die Latenzprobleme herkömmlicher Spaltendatenbanken. In Kombination mit Datavault Builders strukturierten Output-Schichten laufen Abfragen gegen saubere, dokumentierte Daten — nicht gegen Roh-Staging-Daten.

3. Open-Source-LLMs auf STACKIT STACKIT stellt die souveräne europäische Cloud-Infrastruktur bereit. Open-Source-LLMs (als Inferenz-Endpunkte innerhalb der souveränen Umgebung betrieben) können die Exasol-Schicht per natürlicher Sprache abfragen — Fragen stellen, Berichte generieren und Agentic Workflows bedienen — ohne dass Daten den europäischen Regulierungsrahmen verlassen.

Was das für KI-Governance bedeutet

Das zentrale Architekturprinzip: KI arbeitet mit den Daten, die Sie bereits steuern. Es gibt keinen separaten KI-Daten-Lake, keine Schattenkopie, keine neue Pipeline zum Pflegen. Dasselbe Data-Vault-Modell, das Ihre BI-Berichte antreibt, treibt auch Ihre KI-Abfragen an. Das bedeutet:

Jedes KI-Ergebnis ist über automatisches Lineage auf eine Quelltabelle zurückverfolgbar
Geschäftsregeln, die in der Business-Vault-Schicht angewendet werden, gelten gleichermaßen für KI-Abfragen
DSGVO-Compliance, Data Residency und Zugriffskontrollen werden geerbt — nicht nachträglich aufgesetzt
Open-Source-Modelle können ohne Vendor-Lock-in aktualisiert, auditiert und ersetzt werden

Für wen diese Architektur relevant ist

Diese Architektur ist am relevantesten für:

Regulierte Branchen (Banking, Versicherung, Gesundheitswesen, öffentlicher Sektor), in denen Daten die EU nicht verlassen dürfen oder unter der Kontrolle der Organisation bleiben müssen
Unternehmen, die bereits Datavault Builder einsetzen und ihre Datenplattform um KI erweitern möchten, ohne die Governance-Schicht neu aufzubauen
Datenteams, die souveräne KI evaluieren und eine konkrete Referenzarchitektur benötigen — kein reines Vendor-Pitch

Möchten Sie sehen, wie das in Ihrer Datenumgebung funktioniert? Buchen Sie eine kostenlose 20-minütige Demo — wir führen Sie durch die für Ihren Anwendungsfall relevante Architektur.