Mit Zuversicht modernisieren (EMEA-Sendung)

Wie Pitney Bowes eine geregelte Datenbasis geschaffen hat, um sich auf die Zukunft der KI vorzubereiten

Pitney Bowes, ein seit über 100 Jahren bestehendes Unternehmen für Versand- und Posttechnologie, stützt sich auf Daten aus mehr als 25 Systemen wie Salesforce, SAP ECC, MongoDB, Oracle und weiteren. Vor einigen Jahren versank das Big-Data-Team des Unternehmens in einer Flut von handcodierten ETL-Skripten, die mit den neuen Cloud-Anwendungen nicht Schritt halten konnten. Heute fließen dieselben Daten über geregelte Pipelines in einen Data Lake und Snowflake und versorgen mehr als 250 Geschäftsanwender in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Finanzen sowie Versand und Post. Das ist genau die Art von Infrastruktur, von der die meisten Unternehmen zwar sprechen, die sie sich wünschen, die sie aber selten vollständig aufbauen.

Das ist die Grundlage, an deren Optimierung Pitney Bowes jahrelang gearbeitet hat. Nun ist es die Grundlage, von der ihr nächster Schritt abhängt: KI-Systemen einen kontrollierten, sicheren Zugriff auf genau diese Daten zu gewähren, ohne dabei alle Fragen zu Risiken, Kosten und Kontrolle erneut aufzuwerfen, die sie eigentlich bereits geklärt glaubten.

Erfahren Sie von Vishal Shah, Lead Data Architect bei Pitney Bowes, wie sein Team die Dateninfrastruktur auf Unternehmensniveau modernisiert hat, welche Architekturentscheidungen getroffen wurden, wie das Governance-Modell aussieht und welche Erkenntnisse sich daraus ergeben haben, dass man zunächst den schwierigen Weg gegangen ist. Anschließend zeigen wir, wie die neuesten Funktionen von SnapLogic diese geregelte Grundlage für KI erweitern, darunter SnapCode – eine KI-gestützte Programmierumgebung, mit der Teams Integrationen schneller erstellen können – sowie Enterprise MCP, das KI-Agenten einen sicheren und geregelten Zugriff auf Unternehmenssysteme und -tools ermöglicht.

Seien Sie dabei und erfahren Sie, wie Sie:

• Erfahren Sie, wie eine echte, modernisierte Datenbasis aussieht: Keine Theorie, sondern eine echte, skalierbare Unternehmensdatenarchitektur – und was nötig war, um dorthin zu gelangen.
• Sorgen Sie für die richtigen Governance- und Sicherheitsmaßnahmen, bevor die KI sie benötigt: Zugriffskontrolle, Authentifizierung und Transparenz, die auch dann funktionieren, wenn entweder eine Person oder ein KI-Agent auf die Daten zugreift.
• Eine modernisierte Infrastruktur KI-fähig machen: So ermöglichen SnapCode und MCP Server Teams, ihre bestehende, regulierte Infrastruktur auf KI-Agenten auszuweiten, ohne von vorne anfangen zu müssen.