AI durchbricht den Datenstapel. Die meisten Unternehmen haben im letzten Jahrzehnt komplexe Datenstapel aufgebaut. ETL-Pipelines bewegen Daten in Lager. Transformationsschichten bereinigen Daten für Analysen. BI-Tools liefern Einblicke an die Benutzer. Diese Architektur funktionierte für traditionelle Analysen. Aber AI verlangt etwas anderes. Es benötigt kontinuierliche Feedback-Schleifen. Es erfordert Echtzeit-Embeddings und Kontextabruf. Betrachten Sie einen Kunden an einem ATM, der Taschengeld abhebt. Der AI-Agent auf seiner mobilen App muss innerhalb von Sekunden über diese $40-Transaktion informiert sein. Datenakkuratheit und -geschwindigkeit sind nicht optional. Netflix hat ihre gesamte Empfehlungsinfrastruktur neu aufgebaut, um Echtzeit-Modellaktualisierungen zu unterstützen1. Stripe hat einheitliche Pipelines geschaffen, in denen Zahlungsdaten innerhalb von Millisekunden in Betrugsmodelle fließen2. Der moderne AI-Stapel erfordert eine grundlegend andere Architektur. Daten fließen aus verschiedenen Systemen in Vektordatenbanken, wo Embeddings und hochdimensionale Daten neben traditionellen strukturierten Daten leben. Kontextdatenbanken speichern das institutionelle Wissen, das AI-Entscheidungen informiert. AI-Systeme konsumieren diese Daten und treten dann in Experimentationsschleifen ein. GEPA und DSPy ermöglichen evolutionäre Optimierung über mehrere Qualitätsdimensionen. Bewertungen messen die Leistung. Reinforcement Learning trainiert Agenten, um sich in komplexen Unternehmensumgebungen zurechtzufinden. Die Grundlage für alles ist eine Beobachtbarkeitsschicht. Das gesamte System benötigt genaue Daten und Geschwindigkeit. Deshalb wird die Datenbeobachtbarkeit auch mit der AI-Beobachtbarkeit verschmelzen, um Dateningenieuren und AI-Ingenieuren ein umfassendes Verständnis der Gesundheit ihrer Pipelines zu bieten. Daten- und AI-Infrastruktur konvergieren nicht. Sie sind bereits verschmolzen. Referenzen Netflix Technology Blog. (2025, August). „Von Fakten und Metriken zu Medien-Maschinenlernen: Entwicklung der Datenengineering-Funktion bei Netflix.“ ↩︎ Stripe. (2025). „Wie wir es gebaut haben: Stripe Radar.“ ↩︎