Was macht ein Unternehmen wirklich datengetrieben – und wie lassen sich KI-Agenten betreiben, ohne dafür gleich die nächste proprietäre Plattform einzuführen?
\nLive von der CloudLand 2026 spricht Host Dave König mit Azmir Abdi, Data Architect bei adorsys, über Daten, die nicht erst nachträglich in zentralen Data Lakes ausgewertet werden, sondern bereits dort Mehrwert erzeugen, wo sie entstehen. Data Products, Domain Ownership und ein semantischer Layer sollen Informationen fachlich verständlich und über Domänengrenzen hinweg nutzbar machen. Knowledge Graphs helfen dabei, Daten so zu beschreiben, dass auch KI-Agenten sie finden, verstehen und miteinander verknüpfen können.
\nIm zweiten Teil geht es um die "Befreiung der KI-Agenten": Statt einer weiteren spezialisierten AI-Plattform schlägt Azmir vor, vorhandene Kubernetes-Infrastrukturen zu nutzen. Ein General-Purpose-Agent-Image wird per YAML und Umgebungsvariablen konfiguriert, als eigener Container ausgerollt und über GitOps, Metriken und bestehende Observability-Werkzeuge verwaltet. So können Unternehmen KI-Agenten wie andere Software betreiben – skalierbar, nachvollziehbar und ohne unnötige Plattformabhängigkeit.
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\n00:00 – DOAG VOICES CloudTalk Intro
\n00:28 – Dave König begrüßt Azmir Abdi
\nLive von der CloudLand 2026 geht es um datengetriebene Unternehmen und die "Befreiung der KI-Agenten".
\n04:10 – Der Weg zum datengetriebenen Unternehmen
\nWie Datenstrategien durch Impulse aus der Führungsebene und Veränderungen in den Fachbereichen entstehen.
\n08:24 – Data Mesh und der Shift zu den Fachdomänen
\nWarum Daten möglichst nah an ihrer Quelle aufbereitet und als Data Products bereitgestellt werden sollten.
\n13:05 – Data Products und Domain Ownership
\nFachliche Verantwortung soll Daten nutzbar machen, ohne immer neue zentrale Strukturen aufzubauen.
\n18:12 – Erkenntnisse ohne neue Datensilos
\nCompetency Questions helfen dabei, Datenprodukte an konkreten Anforderungen und benötigten Informationen auszurichten.
\n24:30 – Semantische Datenprodukte am Beispiel einer Behörde
\nWie verknüpfte Informationen und KI komplexe Vorgänge transparenter machen und Auffälligkeiten erkennen könnten.
\n29:18 – Knowledge Graphs als Grundlage für KI-Agenten
\nSemantisch beschriebene Daten helfen Agenten, Informationen aus unterschiedlichen Fachdomänen zu finden und zu verstehen.
\n34:03 – Die Befreiung der KI-Agenten durch Kubernetes
\nWarum Unternehmen Agenten auf vorhandenen Infrastrukturen statt auf zusätzlichen proprietären Plattformen betreiben können.
\n38:49 – Ein Agent pro Container
\nWie sich KI-Agenten per YAML spezifizieren und mit GitOps, Metriken und Observability kontrolliert betreiben lassen.
\n43:05 – Vernetzte Agenten und zentrale LLM-Dienste
\nEin Smart-Home-Beispiel zeigt das Zusammenspiel spezialisierter Agenten, bevor es um Model Gateways und Security geht.
\n47:39 – DOAG VOICES CloudTalk Outro
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\nDie Top 3 Learnings dieser Episode:
\n1. Daten entfalten ihren Wert möglichst nah an der Quelle.
\nSource-aligned Data Products verkürzen den Weg von der Entstehung einer Information bis zur konkreten Reaktion im Geschäftsprozess.
\n2. Semantik macht Daten für KI-Agenten nutzbar.
\nDomainbezogene Knowledge Graphs und klar beschriebene Datenprodukte ermöglichen es Agenten, Informationen über Fachgrenzen hinweg zu finden und einzuordnen.
\n3. KI-Agenten benötigen nicht zwingend eine eigene Plattform.
\nAls containerisierte Software lassen sie sich mit Kubernetes, GitOps und vorhandenen Observability-Strukturen kontrolliert und transparent betreiben.
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\nMehr über Azmir Abdi:
\nhttps://www.linkedin.com/in/azmir-abdi/
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\nMehr über Dave König aka Frickeldave:
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\nMehr über die DOAG:
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\nAnstehende DOAG-Konferenzen:
\nKI Navigator 2026 | 18. & 19. November 2026
\nhttps://www.kinavigator.eu/de/home/
\nDOAG 2026 Konferenz + Ausstellung | 17. - 19. November 2026
\nhttps://anwenderkonferenz.doag.org/de/home/
\nDevLand 2027 | 3. - 5. März 2027
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