Wie Rivian mit Databricks vertrauenswürdige, KI-gestützte Entscheidungen in Gedankenschnelle trifft

Rivian baut Elektrofahrzeuge und Dienstleistungen, die eine schnelle, vertrauenswürdige Entscheidungsfindung in den Bereichen Fertigung, kommerzielle Touchpoints, Service-Interaktionen, Finanzen, Personal, Lieferkette und operative Planung erfordern.

Führungskräfte benötigen schnellen Zugriff auf die richtigen Erkenntnisse. Analysten und Geschäftsanwender benötigen klar definierte Daten und Metriken, denen sie vertrauen können. Technische Teams benötigen eine skalierbare Möglichkeit, qualitativ hochwertige Datenprodukte für viele Zielgruppen bereitzustellen, ohne Logik zu duplizieren oder betrieblichen Mehraufwand zu verursachen.

Mit AI sieht Rivian eine Chance, die Arbeit der Menschen mit Daten grundlegend zu verändern – weg von vordefinierten Berichten hin zu Self-Service-Analysen, die schnellere und vertrauenswürdigere Entscheidungen unterstützen können.

„Bei Rivian setzen wir stark auf AI und Technologiepartner, um Analysen neu zu überdenken: vollständiger Self-Service, hohes Vertrauen in Gedankenschnelle“, so Romit Jadhwani, Sr. Director, Enterprise AI, Data & Productivity bei Rivian. „Wir nutzen die Plattform, um unsere Mitarbeitenden zu Vordenkern zu machen. Databricks ist ein wichtiger Partner, um dies zu verwirklichen.“

Mit Databricks baut Rivian eine kontrollierte Intelligence-Ebene auf, die Dashboards, die Erkundung in natürlicher Sprache, benutzerdefinierte AI/ML-Datenanwendungen und AI-gestützte Workflows auf derselben vertrauenswürdigen Basis unterstützt. Das Ziel ist es, über eine begrenzte Auswahl an vordefinierten Auswertungen und Berichten hinauszugehen und den Nutzern die Möglichkeit zu geben, vertrauenswürdige Daten zu untersuchen, Folgefragen zu stellen, Lösungen zu entwickeln und auf der Grundlage von Erkenntnissen zu handeln, ohne auf eine zentrale Analyse-Warteschlange warten zu müssen.

Partnerschaft zwischen Databricks und Rivian im Bereich AI/BI

Rivian begann mit einer engen Partnerschaft mit dem Produktteam von Databricks AI/BI, um eine riesige, domänenübergreifende Dashboard-Basis in weniger als sechs Monaten auf Databricks AI/BI zu migrieren.

Die Migration war nur ein Teil der Geschichte. Rivian arbeitete mit Databricks als Designpartner zusammen und identifizierte und gestaltete rund 58 neue AI/BI-Produktfunktionen, von denen nun die gesamte Databricks-User-Community profitiert.

Durch die Konsolidierung der Analysen in Databricks AI/BI konnte das Team seine semantische Ebene, Governance und Kontrollen für sensible Daten an einem Ort zusammenführen. Dazu gehören personenbezogene Daten, streng vertrauliche Finanzdaten und andere sensible Geschäftsdaten, die kontrolliert, prüfbar und autorisiert bleiben müssen.

Für Rivian ist diese Konsolidierung zentraler Bestandteil der langfristigen Vision. Durch den Aufbau auf Databricks kann Rivian Daten, Semantik, Berechtigungen, Dashboards, AI und benutzerdefinierte Anwendungen auf einer einzigen, kontrollierten Plattform zusammenführen.

Vertrauen aufbauen mit Metric Views und Unity Catalog

In jedem schnelllebigen, datengesteuerten Unternehmen stellt sich jeder Datennutzer dieselbe Frage: „Welcher Metrik kann ich vertrauen?“

Bei Rivian lautet die Antwort, kritische Geschäftskennzahlen einmal zu definieren, sie zu zertifizieren und über eine kontrollierte semantische Ebene auf Databricks bereitzustellen. Rivian nutzt Metric Views in Unity Catalog, um Metriken mit transparenter Logik, Lineage und Berechtigungen zu standardisieren.

Das Team integriert derzeit aktiv die Scorecard-Metriken des Unternehmens in Metric Views in Unity Catalog, mit dem Ziel, mehr als 50 Metriken zu standardisieren. Dies gibt Benutzern Einblick in Definitionen und zugrunde liegende Tabellen, während die aus den Quelldaten vererbten Berechtigungsmuster beibehalten werden. Für sensible Metriken, einschließlich Finanzkennzahlen, ist eine vererbte Governance unerlässlich.

Rivian nutzt auch AI, um den Zertifizierungsprozess selbst zu beschleunigen. Da sich das Geschäft ständig verändert, muss das zentrale Datenteam zertifizierte Datenprodukte über alle Domänen hinweg auf dem neuesten Stand halten. Der interne AI-Agent von Rivian hilft dabei, die Zertifizierung zu beschleunigen, indem er die Überprüfung und Validierung neuer Datensätze unterstützt.

Diese Flexibilität ermöglicht es den Teams, schnell zu agieren, ohne das Vertrauen zu schwächen. Zertifizierte Metriken geben Geschäftsanwendern Sicherheit, wenn sie eine offizielle Zahl benötigen, während benutzerdefinierte Metriken Analysten und Domänenteams Raum zum Experimentieren geben, wenn sich das Geschäft weiterentwickelt.

Sobald der Kontext in einer kontrollierten semantischen Ebene verankert ist, wird BI nur noch zu einer von mehreren Möglichkeiten, wie Teams mit denselben vertrauenswürdigen Metriken arbeiten können.

„Jetzt investieren wir mehr in semantische Ebenen, in denen der Kontext angesiedelt ist, und unsere Konversations-Agenten, Dashboards und Databricks Apps basieren alle auf diesem einen Ort“, so Sahil Aggarwal, Senior Staff Analytics Tech Lead bei Rivian and Volkswagen Group Technologies (RVTech), dem Joint Venture von Rivian mit Volkswagen.

Das ist das Fundament für skalierbaren Self-Service: Datenprodukte, die kontrolliert und aktuell bleiben, wenn sich das Geschäft ändert.

Ausbau des Self-Service mit AI-gestützten Analysen

In vielen Legacy-BI- und Data-Lake-Umgebungen hängt Self-Service immer noch von technischen Fähigkeiten ab. Data Engineers und SQL-Analysten können direkt mit den Daten arbeiten, während Geschäftsanwender oft auf bestehende Dashboards oder die Unterstützung von Analysten angewiesen sind.

Rivians Vision für unternehmensweiten Self-Service sieht anders aus: die Qualifikationsbarriere abbauen, sodass jeder Mitarbeiter mit Daten arbeiten kann. Mit Databricks AI/BI, Genie, zertifizierten Metriken und AI-gestützter Entwicklung können Anwender mehr ihrer eigenen Probleme mit vertrauenswürdigen Daten lösen.

Dieser Wandel ist bei Rivian bereits spürbar. Mithilfe von Databricks AI/BI, Genie Code und Databricks Apps entwickeln Geschäftsanwender Lösungen, die zuvor tiefere technische Unterstützung erfordert hätten: Ein Finanzanalyst ohne SQL-Erfahrung erstellte ein End-to-End-CFO-Umsatz-Dashboard mit komplexen Datentransformationen, ein Treasury Manager erstellte ein AI/BI-Dashboard zur Analyse von Liquiditätspositionen und ein Supply-Chain-Analyst entwickelte eine Databricks App zur Verfolgung eingehender Lagerbestände.

Für Rivian ist das echter Self-Service. Teams entwickeln Proofs of Concept und erstellen Datenanwendungen, um komplexe Geschäftsfragen in Tagen statt Monaten zu beantworten.

„Wenn Ihre Metriken zertifiziert sind, die Governance vereinheitlicht ist und Ihre AI-Ebene den Benutzern in natürlicher Sprache begegnen kann, verschwindet die Qualifikationsbarriere“, so Saritha Suresh, Principal Product Manager, Enterprise Data & Analytics bei Rivian. „Mit Databricks AI/BI, Unity Catalog und Genie fragen wir nicht mehr ‚Wie befähigen wir Geschäftsanwender?‘, sondern ‚Was werden sie als Nächstes entwickeln?‘ Das ist der entscheidende Wandel.“

Da immer mehr Geschäftsanwender auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten arbeiten und diese analysieren, müssen Analyseteams weniger Zeit damit verbringen, Logiken in verschiedenen Dashboards neu zu erstellen oder Ad-hoc-Anfragen zu beantworten. Ihre Arbeit verlagert sich hin zur Entwicklung besserer zertifizierter Datenprodukte, der Stärkung der semantischen Ebene und dem Ausbau von AI-gestützten Workflows, die Teams dabei helfen, mehr Fragen selbstständig zu beantworten.

Dadurch entsteht eine neue Beziehung zwischen dem Geschäft und den Daten. Wenn Benutzer sofort vertrauenswürdige Antworten erhalten, stellen sie bessere Folgefragen, untersuchen mehr Kontext und treffen Entscheidungen mit weniger Übergaben.

„Bequemlichkeit macht hier den entscheidenden Unterschied“, so Michael Flynn, Director, Big Data & AI bei RVTech. „Wenn diese Zeiträume schrumpfen, stellen die Menschen tatsächlich Folgefragen und holen sich die Antworten direkt aus der Single Source of Truth.“

Dieselbe Grundlage hilft Rivian auch dabei, AI-gestützte Analysen in die operativen Workflows zu integrieren, die für das Unternehmen am wichtigsten sind.

AI-gestützte Analysen in den Betrieb integrieren

Die kontrollierte Analysebasis von Rivian unterstützt bereits wertschöpfende Anwendungsfälle in den Bereichen Fertigung, Lieferkette und Betrieb.

Echtzeit-Transparenz in der Lieferkette verkürzt die Überwachungszeit um 60 bis 70 %

Planer in der Lieferkette verbrachten früher täglich Stunden damit, mehrere Systeme zu überprüfen und Status-Updates aus Tabellenkalkulationen zusammenzustellen. Mit dem einheitlichen Echtzeit-Dashboard auf Basis von Databricks können Teams nun den Wareneingang überwachen, Risiken früher erkennen und handeln, bevor Probleme eskalieren.

Das Dashboard umfasst automatisierte Slack-Benachrichtigungen und eine proaktive Risikoerkennung drei bis fahr Tage im Voraus. Die Teams sind von reaktiver Brandbekämpfung zu frühzeitigem Eingreifen übergegangen, was die Überwachungszeit um 60 bis 70 % verkürzt.

Unity Catalog bietet die kontrollierte, vertrauenswürdige Datengrundlage, die diese Art von systemübergreifender Transparenz in großem Maßstab ermöglicht.

Schnellere Ursachenanalyse reduziert die Abhängigkeit von Inselwissen

Die Untersuchung einer Bestandsabweichung dauerte früher mehr als 30 Minuten durch manuellen Abgleich zwischen verschiedenen Systemen. Planer mussten sich oft auf Erfahrungswissen über bestimmte Lieferanten, Versandmuster oder betriebliche Ausnahmen verlassen.

Heute dauert dieselbe Untersuchung oft weniger als zwei Minuten. Parallele Abfragen zeigen automatisch verknüpfte Bestände, den Versandstatus, Qualitätsprobleme und Produktionspläne in einer einzigen Ansicht an – inklusive historischem Kontext zum Lieferantenrisiko.

Diese Geschwindigkeit wird durch Databricks ML und die Fähigkeit von Unity Catalog ermöglicht, Daten über relevante Quellen hinweg zu verbinden und zu verwalten. Anstatt verschiedene Systeme zu durchsuchen, können Teams ihre Analysen auf einer einzigen, vertrauenswürdigen Grundlage durchführen.

ML-gestützte Vorhersagen reduzieren proaktiv das Risiko von Fehlbeständen

Risiken von Fehlbeständen waren früher nur schwer schnell zu erfassen. Die Berechnung der Reichweite (Days-on-Hand) erfolgte manuell, und Risiken wurden oft erst erkannt, wenn Grenzwerte bereits überschritten waren.

Jetzt prognostizieren ML-Modelle auf Databricks Fehlbestände mehr als vier Tage im Voraus und bewerten Teile automatisch als rot oder gelb, bevor sie ein kritisches Niveau erreichen. Dies gibt Planern Zeit zu handeln, bevor eine Produktionslinie aufgrund von Materialmangel stillzustehen droht.

Mit Databricks kann Rivian kontrollierte Daten, ML-gestützte Vorhersagen und operative Workflows zusammenführen, sodass Teams früher und mit mehr Vertrauen agieren können.

AI-Agenten beschleunigen vertrauenswürdige Datenprodukte

Rivian setzt ebenfalls verstärkt auf AI, um die Arbeit von Plattform- und Data-Engineering-Teams zu skalieren.

Das Unternehmen ist in vielen Bereichen und Quellsystemen tätig, darunter selbst entwickelte Anwendungen und Drittanbieter-Apps. Das Erfassen, Zertifizieren und Verwalten vertrauenswürdiger Datenprodukte in dieser Umgebung erfordert Schnelligkeit, Konsistenz und eine starke Governance.

Durch die Kombination von Databricks mit AI-gestützten Engineering-Workflows konnte Rivian die Einrichtungszeit für neue Datenintegrationen in einigen Szenarien um mehr als 60 % verkürzen. Dies hilft den Datenteams, sich schneller in neuen Bereichen und Quellen zu bewegen, während das Unternehmen früher Zugriff auf vertrauenswürdige Datenprodukte erhält.

Das Ergebnis ist ein skalierbareres Betriebsmodell: AI hilft Datenteams beim Erstellen, Zertifizieren und Überwachen vertrauenswürdiger Datenprodukte, während Geschäftsanwender diese Produkte über Dashboards, Genie, Databricks Apps und AI-gestützte Workflows nutzen und darauf reagieren können.

AI als Denkpartner im gesamten Unternehmen etablieren

Die Analysestrategie von Rivian geht über eine Welt hinaus, in der nur Analysten und Datenteams schnell die richtige Antwort finden können.

Das Unternehmen ist auf dem besten Weg zu einem umfassenden Self-Service in großem Maßstab: Finanzanalysten erstellen Dashboards, ohne SQL schreiben zu müssen, Planer erkennen Bestandsrisiken, bevor sie die Produktion beeinträchtigen, Data Engineers nutzen AI, um Datenintegrationen schneller einzurichten, und Geschäftsanwender stellen Folgefragen direkt in Genie, anstatt auf benutzerdefinierte Berichte zu warten.

Das funktioniert nur mit der richtigen Grundlage. Zertifizierte Metriken, kontrollierte Datenprodukte und Unity Catalog bieten Rivian den Kontext, die Berechtigungen und die Datenherkunft, die erforderlich sind, um AI-gestützte Analysen zu skalieren, ohne verschiedene Versionen der Wahrheit zu erstellen.

Für Rivian ist dies das nächste Modell für Unternehmensanalysen: AI als Denkpartner für jeden, der Entscheidungen auf der Grundlage von Daten trifft – unterstützt durch eine Plattform, die auf Governance, Skalierbarkeit und Genauigkeit ausgelegt ist.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag