Daten verstehen, Use Cases beschleunigen: Metadatenmanagement mit LLMs

Viele KI-Use-Cases bleiben hinter ihrem Potenzial zurück - Grund dafür ist in vielen Fällen, dass der KI verlässliche Metdadaten und damit das notwendige Datenverständnis und Kontextwissen fehlen, um sinnvoll mit den Daten arbeiten zu können.

Ein gepflegter Datenkatalog bringt hier die nötige Klarheit: Mit aktuellen und vollständigen Metadaten schafft er Wissen und Transparenz über die vorhandenen Daten und bildet dadurch die Grundlage, auf der datenbasierte KI-Use-Cases zuverlässig und skalierbar umgesetzt werden können. Das Beste daran: KI kann selbst helfen, Metadaten zu erzeugen und zu pflegen – durch automatische Beschreibungen, Klassifizierungen oder Lineage‑Erkennung. Damit ist der Aufbau eines Datenkatalogs kein Mammutprojekt mehr, sondern ein strukturierter und automatisierbarer Prozess.

In unserem Vortrag zeigen wir, wie Large Language Models dabei unterstützen, Metadaten automatisiert zu erzeugen und anzureichern. Statt Metadaten ausschließlich manuell durch Data Engineers oder Fachexpert*innen zu pflegen, können LLMs vorhandene Datenbankstrukturen, ETL-Pipelines, Dokumentationen und weitere Artefakte analysieren und daraus wertvollen Kontext ableiten. So verbessern sich zum einen die allgemeine Transparenz und das Datenverständnis, zum anderen wird auch eine hervorragende Grundlage für die Umsetzung datenbasierter (AI) Use Cases, z. B. aus den Bereichen Reporting und Datenmigration, geschaffen.

In einer praxisnahen und integrierten Demo zeigen wir, wie ein Datenkatalog KI-gestützt aufgebaut und erweitert werden kann und welcher konkrete Nutzen daraus entsteht: von der Analyse bestehender Datenstrukturen über die Generierung fachlicher Beschreibungen bis hin zur darauf aufbauenden Unterstützung konkreter Use Cases.

Ziel des Vortrags ist es, den Teilnehmenden zu zeigen, wie LLMs als Beschleuniger für modernes Metadatenmanagement genutzt werden können und wie KI-gestützt erzeugte Metadaten die Basis schaffen, um datenbezogene Use Cases effizienter und skalierbarer umzusetzen.