7 Schritte zum erfolgreichen API-first-Ansatz

Unternehmen setzen vermehrt auf einen API-first-Ansatz, bei dem die API im Mittelpunkt steht, wenn ein digitales oder KI-Projekt gestartet wird. Diese API dient der Integration der benötigten Daten. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die Vorteile dieses Ansatzes und präsentieren 7 Schritte, die Unternehmen auf dem Weg zum API-first-Unternehmen unterstützen.

Der Trend zum API-first-Ansatz

In den letzten zehn Jahren hat sich der API-first-Ansatz als bemerkenswerter Trend in der Unternehmensführung etabliert. Diese Entwicklungsstrategie priorisiert die Gestaltung und Implementierung von APIs (zu deutsch: Programmierschnittstellen) und stellt sie in den Mittelpunkt des Entwicklungsprozesses. Unternehmen fokussieren sich darauf, APIs zu nutzen, um interne und externe Daten effizient zu integrieren, bevor sie eine App entwickeln oder ein Produkt von Drittanbietern erwerben.

In den meisten neuen Digitalprojekten lassen sich wertvolle Erkenntnisse aus einer Vielzahl unterschiedlicher Datensätze gewinnen, darunter Nachrichten, gesetzliche Informationen, Compliance-Vorschriften, Unternehmens- und Finanzdaten sowie Patente und geistiges Eigentum. Mit einem externen Datenanbieter, der eine flexible API bietet, können Unternehmen über eine einzige Plattform auf mehrere Datensätze zugreifen und diese nahtlos in ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren. Dies reduziert die Anzahl der Datenanbieter, die ein Unternehmen benötigt, und schafft zusätzlichen Mehrwert, da verschiedene interne Teams denselben Datenbestand für ihre Zwecke nutzen können. 

Die neueste Umfrage der API-Plattform Postman State of the API, an der über 40.000 Softwareentwickler und API-Experten teilnahmen, zeigt, dass im letzten Jahr 3 % mehr Unternehmen auf einen API-first-Ansatz umgestiegen sind. Zahlreiche führende Organisationen, darunter die Deutsche Telekom, der Technologieriese Cisco und das US-Luftwaffenministerium, haben bekannt gegeben, dass sie diesen Ansatz verfolgen. Dies verdeutlicht den wachsenden Einfluss des API-first-Ansatzes in verschiedenen Branchen.¹

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Die Vorteile von API-first

Ein API-first-Ansatz hilft Unternehmen bei der erfolgreichen Umsetzung von KI-Plänen und anderen digitalen Transformationsprojekten. Laut Harvard Business Review scheitern 80 % der KI-Projekte von Unternehmen, jedoch sind API-first-Unternehmen besser als andere Unternehmen im Umgang mit zwei der Hauptursachen für das Scheitern von KI:²

Fehlender Fokus auf die Datenbereitstellung

KI-Projekte nutzen oft Daten aus unterschiedlichen Quellen und verwenden eine unübersichtliche Mischung aus Massendatenlieferungen und individuellen APIs. Da jeder Datensatz unterschiedlich strukturiert (oder unstrukturiert) sein kann, ist es oft sehr aufwendig, diese Datensätze zu bereinigen und sicherzustellen, dass sie mit der Analysesoftware des Unternehmens kompatibel sind. Bei einem API-first-Ansatz wird hingegen vor dem Start eines KI-Projekts genau geprüft, wie Daten über die API in die Technologie integriert werden. Das Ziel ist, die Daten so einfach wie möglich für verschiedene Teams zugänglich zu machen.

Mangel an Strategie

Unternehmen integrieren KI oft nicht in ihre Gesamtstrategie. Projekte sollten klare, umsetzbare Ziele haben und darauf abzielen, ein relevantes Problem zu lösen. Der Autor Bernard Marr analysierte gescheiterte KI-Projekte und schrieb in Forbes, dass „sie alle eines gemeinsam haben: einen Mangel an richtiger Planung“. Im Gegensatz dazu fokussiert sich ein API-first-Unternehmen darauf, welche Unternehmensbereiche von KI profitieren könnten und welche API diese spezifischen Anwendungen am besten unterstützt.³

Die oben erwähnte Umfrage State of the API hat weitere Erfolge von Unternehmen durch ihren API-first-Ansatz aufgezeigt. Mindestens 75 % der Teilnehmer sagten, dass API-first-Unternehmen eher dazu neigen:

• neue Produkte schneller auf den Markt bringen;
• Sicherheitsrisiken schneller bewältigen;
• hochwertigere Software erstellen; und
• die Arbeitszufriedenheit von Softwareentwicklern steigern und damit die Anwerbung und Bindung von Talenten in einem wettbewerbsintensiven Bereich fördern.¹

Ein API-first-Ansatz kann letztlich auch die finanzielle Leistung eines Unternehmens verbessern. Untersuchungen von PwC zeigen, dass führende internationale Unternehmen in Australien fast doppelt so häufig Cloud-native- und API-first-Ansätze nutzen wie andere australische Unternehmen. Zudem sind diese Gewinne wahrscheinlich langfristig nachhaltiger, da der API-Fokus die Widerstandsfähigkeit von Unternehmen gegenüber zukünftigen Veränderungen und Entwicklungen bei KI-Tools erhöht.⁴

Durch eine API-first-Strategie können Unternehmen den Datenzugriff effizienter gestalten und die Integration in digitale Projekte verbessern. Diese Faktoren sind entscheidend, um das Scheitern von KI-Projekten zu vermeiden. Der API-first-Ansatz stärkt die KI-Strategien eines Unternehmens, unterstützt eine nachhaltige Rentabilität und ermöglicht es, neue Produkte schneller auf den Markt zu bringen.

7 Schritte zu einem Best-Practice-API-first-Ansatz

Wie kann Ihr Unternehmen mit einem API-first-Ansatz KI- und Big-Data-Projekte erfolgreich umsetzen? Beachten Sie die folgenden 7 Punkte:

Interne oder externe Daten

Überlegen Sie, ob Sie eigene interne APIs entwickeln müssen, um auf externe Daten zuzugreifen, oder ob Sie die externe API eines vertrauenswürdigen Anbieters nutzen können, um mehrere Datensätze einzuspeisen. Die meisten Unternehmen finden die zweite Option effizienter und effektiver.

Entwickeln Sie eine Strategie 

Ermitteln Sie, welche Funktionen und Anwendungen in Ihrem Unternehmen von KI und Big Data profitieren könnten. Entwickeln Sie eine Strategie für die Verwaltung, Nutzung und Verantwortung der API, die die Daten für diese Anwendungsfälle bereitstellt.

Kommunikation und Schulung

Stellen Sie sicher, dass Führungskräfte in den verschiedenen Bereichen den API-first-Ansatz unterstützen und Silos vermieden werden. Schulen Sie die Mitarbeiter in den Möglichkeiten, Grenzen und bewährten Praktiken von API-Aufrufen und der Datennutzung.

Qualitätssicherung

Verwenden Sie Daten- und Technologieanbieter, deren API Sie in Bezug auf Ihre wichtigsten Geschäftsziele testen und bewerten können.

Datenqualität

Achten Sie auf die Qualität der Daten, die von der API in Ihre KI-Tools eingespeist werden, und stellen Sie sicher, dass sie aus Originalquellen stammen und den Vorschriften und ethischen Standards in Bezug auf Datenerfassung und Herausgebergenehmigungen entsprechen.

Datenlieferung

Wählen Sie auf der Grundlage der Bedürfnisse Ihres Unternehmens und der Nutzer das beste Format – strukturiert oder unstrukturiert – für die Datenbereitstellung über die API.

Cybersicherheit

Cloud-basierte Technologiesysteme können das Risiko eines Sicherheitsverstoßes oder einer Datenverletzung erhöhen. Vergewissern Sie sich, dass Ihr API-Anbieter Sicherheitsvorkehrungen getroffen hat, um die Einhaltung einschlägiger Vorschriften zu gewährleisten.

Erreichen Sie eine nahtlose Datenintegration durch den API-first-Ansatz von LexisNexis

Unsere API-Lösung Nexis Data+ ermöglicht Ihnen die Integration unserer angereicherten Daten in Ihre bestehenden Tools und Plattformen. Dies bietet nicht nur eine hervorragende Grundlage für Analysen und KI-Maßnahmen, sondern unterstützt auch einen API-first-Ansatz für Ihre Projekte und Produkte.

Nexis Data+ bietet direkten Zugang zu unserem umfassenden Datenuniversum, das Nachrichten, Rechts-, Unternehmens-, Finanz- und biografische Quellen, ESG-Ratings, wissenschaftliche Zeitschriften, Compliance-Daten und mehr umfasst. Über eine einzige API bereitgestellt, unterstützt Nexis Data+ zahlreiche KI-Initiativen wie Ereignismodellierung und -prognose mit vortrainierten KI-Modellen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), generative KI, große Sprachmodelle (LLM), Risikomodellierung, Mustererkennung, prädiktive, deskriptive und statistische Analysen und vieles mehr.

¹ Guide to API-first, postman.com, 2024
² Keep Your AI Projects on Track, hbr.org, 12/2023
³ Where Big Data Projects Fail, forbes.com, 17.03.2015
⁴ Cloud native and API first, pwc.com, 04.12.2023