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Welchen Herausforderungen und Risiken waren die digitalen Infrastrukturen im Jahr 2025 ausgesetzt, und welche zentralen Anforderungen für eine widerstandsfähige Datenarchitektur leiten sich daraus im Jahr 2026 ab? Insbesondere KI-Bereitschaft, Unveränderbarkeit, Souveränität und Cloud-Resilienz stehen im Fokus. Eine Scorecard signalisiert mit grünen Signalen eine zukunftssichere Datenbasis und rote Warnsignale zeigen auf verborgene Risiken wie Vendor-Lock-in, ungetestete Wiederherstellungsprozesse und fehlende Datenherkunft. Unternehmen müssen ihre Speicher- und Datenmobilitätsstrategien sowie Governance und Wiederherstellungsfähigkeit gezielt stärken, um den gestiegenen Anforderungen an Sicherheit, Compliance und betriebliche Resilienz gerecht zu werden.

Von Ausfällen bis zu KI-Fehlleistungen: 2025 als Stresstest für digitale Infrastrukturen.

KI-Workloads legten Datenpfade offen, die den erforderlichen Anforderungen an Geschwindigkeit und Skalierbarkeit nicht mehr genügten. Neue Vorgaben zur digitalen Souveränität machten gerichtliche Nachvollziehbarkeit und technische Kontrollierbarkeit zu quantifizierbaren Anforderungen. Cloud-Ausfälle verdeutlichten sowohl operative als auch ökonomische Risiken infolge struktureller Konzentration. Gleichzeitig dienten anhaltende Cyberangriffe als Realitätsprüfung dafür, ob etablierte Resilienzstrategien unter tatsächlichen Angriffsszenarien belastbar sind.

Mit Blick auf das Jahr 2026 hat sich der strategische Fokus deutlich verschoben: weg von der bloßen Einführung zusätzlicher Werkzeuge, hin zur gezielten Stärkung der Kernarchitekturen, die Integrität, Mobilität und Wiederherstellbarkeit von Daten gewährleisten. Speichertechnologien rücken dabei als Schnittstelle ins Zentrum, wo Sicherheit, Compliance und Performance zusammenlaufen.

Die nachfolgende Data Readiness Scorecard verdichtet die zentralen Erkenntnisse des vergangenen Jahres in zwei Kategorien:

Grüne Signale zeigen, dass Ihre Datenbasis für das kommende Jahr grundsätzlich bereit ist.
Rote Signale warnen, wo verborgene Risiken in den Bereichen Kontrolle, Resilienz oder Governance bestehen.

Ziel ist nicht, tatsächliche Trends vorherzusagen, welche die Dateninfrastruktur prägen werden. Es geht eher darum, IT-Entscheidungsträgern dabei zu helfen, zu analysieren, wo ihre Architektur heute steht und wo Verstärkungen erforderlich sind.

Grüne Signale für 2026

KI-Bereitschaft durch hochdurchsatzfähige, governance-konforme Datenpipelines

Warum es wichtig ist:

KI-Ergebnisse werden in der Praxis weniger durch die Ambitionen der Modelle begrenzt als durch die Leistungsfähigkeit der zugrunde liegenden Datenpipelines. Im Jahr 2025 stellten viele Organisationen fest, dass GPUs ungenutzt blieben, während Speichersysteme an Durchsatzengpässen, Metadatenkonflikten oder ineffizientem Zugriff auf kleine Objekte scheiterten. Andere erkannten, dass KI-Ergebnisse ohne eine lückenlose Datenherkunft weder verlässlich noch nachvollziehbar waren. Die Organisationen mit dem höchsten Fortschrittstempo investierten daher frühzeitig in Datenpipelines, die gezielt auf Skalierbarkeit, Nebenläufigkeit und Governance ausgelegt waren und nicht allein auf maximale Rohleistung.

Erkenntnis aus 2025: Viele KI-Fehler ließen sich auf fehlende oder unzureichende Datenherkunft zurückführen.

MIT Technology Review: »KI-Modelle scheitern auf unvorhersehbare Weise, wenn Organisationen die Daten, mit denen sie trainiert wurden, nicht nachvollziehen oder verifizieren können.«

Sie sind KI-bereit, wenn Ihre Umgebung eine schnelle und vorhersehbare Datenbereitstellung ermöglicht, um die Auslastung von GPUs zu maximieren, zugleich aber auch eine hohe Metadaten-Nebenläufigkeit sowie einen effizienten Zugriff auf kleine Objekte unterstützt. Ebenso entscheidend sind reproduzierbare Datenpipelines mit durchgängiger End-to-End Datenherkunft, die Vertrauen und Nachvollziehbarkeit in KI-Ergebnisse schaffen. Hinzu kommt die Fähigkeit, Milliarden von Objektvarianten effizient zu verwalten und Daten richtliniengesteuert über leistungsstarke, warme und kalte Speicherebenen hinweg zu bewegen. Dies stellt mittlerweile keine fortschrittliche Architektur mehr dar, sondern ist die grundlegende Voraussetzung für zuverlässige und skalierbare KI.

Tiefe Unveränderbarkeit von der API bis zur Architektur

Warum es wichtig ist:

KI-gestützte Ransomware verdeutlicht, wie schnell sich Angreifer weiterentwickeln. Oberflächlich implementierte Unveränderbarkeit reicht unter diesen Bedingungen nicht mehr aus. Eine saubere und verlässlich überprüfbare Wiederherstellung setzt Unveränderbarkeit voraus, die fest in der Speicherarchitektur verankert ist, nicht lediglich als konfigurierbare Funktion. Organisationen, die Resilienz auf dieser tieferen Ebene etablieren, sind Bedrohungsakteuren ebenso wie steigenden regulatorischen und versicherungsseitigen Anforderungen dauerhaft einen Schritt voraus.

Erkenntnis aus 2025: Der Einsatz KI-generierter Ransomware nimmt signifikant zu.

Wired Magazine: »KI-unterstützte Malware untersucht jetzt direkt APIs und Identitätssysteme, was die Geschwindigkeit und Komplexität von Angriffen deutlich beschleunigt.«

Ihre Umgebung ist resilient, wenn Aufbewahrungsrichtlinien konsequent auf API-Ebene durchgesetzt werden und systemweite Unveränderbarkeit gewährleistet ist, die sich nicht umgehen lässt. Ebenso erforderlich sind kryptografische Mechanismen zur Integritäts- und Herkunftsverifizierung sowie automatisierte Verfahren, mit denen eine saubere und verlässliche Wiederherstellung regelmäßig getestet wird. Ergänzt wird dies durch ein mehrschichtiges Cyber-Resilienzmodell, das konsequent an den CORE5-Prinzipien ausgerichtet ist.

Souveränitätsorientiertes Design mit vollständiger und nachweisbarer Kontrolle

Warum es wichtig ist:

Das Jahr 2025 markierte einen entscheidenden Wendepunkt: Souveränität wurde operational und ist nicht länger nur ein konzeptionelles Ziel. Ein Gerichtsurteil gegen den französischen Cloud-Anbieter OVHcloud machte deutlich, dass vertragliche Vereinbarungen zur Datenresidenz allein den rechtlichen Anforderungen nicht genügen. Unternehmen müssen heute nachweisen können, wo ihre Daten gespeichert sind, wie sie sich bewegen und wer die Kontrolle darüber innehat, insbesondere in Europa, im Nahen Osten sowie in stark regulierten Branchen.

Erkenntnis aus 2025: Gerichtsurteil in Kanada gegen OVH

The Register: »Das Gericht entschied, dass das Speichern von Daten in ausländischen Regionen unter einem kanadischen Vertrag immer noch gegen die Residenzanforderungen verstößt.«

Sie sind souveränitätsbereit, wenn Ihre Umgebung ein vom Kunden kontrolliertes Schlüsselmanagement verwendet, eine regionsgebundene Datenplatzierung gewährleistet, die den jeweiligen Gerichtsbarkeiten entspricht, sowie die Herkunft und Historie aller Datenbewegungen prüfbar machen. Darüber hinaus sollte Ihre Umgebung Maßnahmen zur Vermeidung von Konzentrationsrisiken bei Hyperscalern beinhalten und eine konforme, richtliniengesteuerte Datenmobilität zwischen Cloud, On-Prem und Edge gewährleisten.

Cloud-optimierte Resilienz zur Reduzierung von Konzentrationsrisiken

Warum es wichtig ist:

Ausfälle und Preisschwankungen haben die Risiken offengelegt, die mit der Abhängigkeit von einem einzigen Cloud-Anbieter einhergehen. Resiliente Organisationen gestalten ihre Infrastruktur daher bewusst unabhängig und stellen sicher, dass sowohl Verfügbarkeit als auch Kontrolle auch im Falle von Störungen eines großen Anbieters jederzeit gewährleistet bleiben.

Erkenntnis aus 2025: Cloud-Konzentration gilt heute als eines der weltweit anerkannten Top-Geschäftsrisiken.

Die Gartner Group führt sie unter den fünf größten aufkommenden Risiken für Unternehmen auf. Beispiele wie etwa der AWS-Ausfall verdeutlichen die Fragilität von Einzelregionen: BBC News berichtete, dass alle, die auf einen einzigen Ausfallpunkt in dieser Amazon-Region angewiesen waren, anfällig für Offline-Ausfälle waren. Eine Architektur, die cloud-smarte Resilienz signalisiert, ermöglicht Arbeitslast-Mobilität über Cloud, On-Prem und Edge, bietet alternative Zugriffspfade zu kritischen Datensätzen und gewährleistet, dass Wiederherstellungsoperationen auch während Ausfällen online bleiben. Zugleich erlaubt sie eine flexible Arbeitslast-Platzierung unter Berücksichtigung von Leistung, Kosten und Compliance und stellt Governance, Sicherheit und Konfiguration unabhängig von der Kontrolle einzelner Cloud-Anbieter sicher.

Multiskalierbare, disaggregierte Architektur mit dynamischer Anpassungsfähigkeit unter Belastung

Warum es wichtig ist:

KI, Analytik und Multi-Tenant-Umgebungen belasten die Infrastruktur gleichzeitig auf komplexe Weise. Traditionelle, eng gekoppelte Systeme stoßen dabei schnell an ihre Grenzen. Disaggregierte, multiskalierbare Architekturen ermöglichen hingegen eine unabhängige Skalierung von Rechenleistung, Speicherkapazität, Metadaten und Transaktionen. Sie sind damit entscheidend, um den unvorhersehbaren Anforderungen moderner Datenumgebungen gerecht zu werden.

Erkenntnis aus 2025: Industrie setzt zunehmend auf disaggregierte Designs

TechTarget: »Speicheranbieter setzen auf unabhängig skalierbare Rechenleistung und Kapazität als Bereitstellungen, da Datenwachstum und KI-Workloads die Begrenzungen traditioneller Designs offenbaren.«

Sie sind für unvorhersehbares Wachstum gerüstet, wenn Ihre Architektur eine unabhängige Skalierung von Rechenleistung, Speicherkapazität und Metadaten ermöglicht und dabei eine vorhersehbare Leistung selbst unter gemischten Arbeitslasten sicherstellt. Darüber hinaus sollte sie eine elastische Erweiterung über Knoten, Racks oder Standorte erlauben, massive Objekt- und Bucket-Anzahlen ohne Leistungseinbußen handhaben und gleichzeitig betriebliche Effizienz sowie Funktionsfähigkeit auch bei höchster Skalierung gewährleisten.

Rote Signale für 2026

Vendor-Lock-in, der Flexibilität der Datenmobilität einschränkt

Warum es wichtig ist:

Das Jahr 2025 verdeutlichte, dass Abhängigkeit ein erhebliches Risiko darstellt. Ausfälle und Preisschwankungen zeigten, dass Organisationen ihre Handlungsfähigkeit verlieren, wenn Daten in proprietären Formaten oder auf eng gekoppelten Plattformen »gefangen« sind. In einem solchen Umfeld können sie weder flexibel auf Störungen noch auf Compliance-Anforderungen oder Kostenänderungen reagieren. Datenportabilität ist daher längst keine optionale Optimierung mehr, sondern eine entscheidende Voraussetzung für betriebliche Resilienz.

Erkenntnis aus 2025: Microsoft-Ausfall verdeutlicht Risiken durch Anbieterabhängigkeit

BBC News: »Ein weit verbreiteter Ausfall nahm Microsoft-Dienste stundenlang offline und belastete Kunden weltweit, wodurch Bedenken hinsichtlich der Abhängigkeit von einem einzigen Cloud-Ökosystem erneut breit diskutiert wurden.«

Warum es wichtig ist:

Ihre Umgebung ist potenziellen Plattformrisiken ausgesetzt, wenn sie proprietäre Formate verwendet, die die Datenportabilität einschränken, Anwendungen umfasst, die für eine Migration neu gestaltet werden müssten, Wiederherstellungspfade besitzt, die vollständig von der Cloud-Verfügbarkeit abhängen, oder aber keine unabhängige Umgebung für Zugriff oder Failover bereitstellt.

Um diesen Risiken zu begegnen, sollten Organisationen offene, S3-kompatible Speichersysteme einführen, die sowohl in der Cloud als auch On-Prem einsetzbar sind. Die Architektur sollte auf Mobilität ausgelegt sein, inklusive globaler Namespaces, Replikation und konsistenter APIs, und Compute sowie Storage sollten getrennt werden, um Plattformabhängigkeiten zu vermeiden. Mindestens eine Ausweichumgebung außerhalb eines einzelnen Anbieters sorgt dafür, dass Zugriff und Wiederherstellung auch bei Ausfällen gewährleistet bleiben.

Nicht verifizierte Wiederherstellungs-SLAs

Warum es wichtig ist:

2025 mussten viele Organisationen erkennen, dass Backups allein nicht ausreichen, um die Wiederherstellung zu garantieren. Wiederherstellungspläne, die nie unter realen Bedingungen getestet wurden, versagten genau dann, wenn sie am dringendsten benötigt wurden. Wenn Wiederherstellung nicht nachweisbar ist, kann sie auch nicht vertraut werden.

Erkenntnis aus 2025: Backup allein reicht nicht

Reuters berichtete, dass Versicherer ihre Prüfungen von Backup- und Wiederherstellungskontrollen verschärfen und nun den Nachweis verlangen, dass Organisationen im Falle eines Angriffs den Betrieb schnell wiederherstellen können.

Risiko-Indikatoren:

Eine Umgebung ist potenziell gefährdet, wenn Backups nie End-to-End getestet wurden, Unveränderbarkeit lediglich auf Bucket- oder Richtlinienebene implementiert ist, Wiederherstellungspfade vollständig von der Cloud-Verfügbarkeit abhängig sind sowie keine kryptografische Validierung wiederhergestellter Daten erfolgt.

Handlungsoptionen:

Um diese Risiken zu minimieren, sollten regelmäßig automatisierte Tests für eine saubere Wiederherstellung durchgeführt werden. Zudem ist es entscheidend, tiefe Unveränderbarkeit sowohl auf API- als auch auf Architektur-Ebene zu gewährleisten und mindestens ein Wiederherstellungspfad unabhängig von der Cloud-Verfügbarkeit vorzuhalten. Die »Time to clean restore« sollte als messbare Resilienzmetrik erfasst werden, um die Wiederherstellungsfähigkeit kontinuierlich zu überprüfen.

Lücken in der Datenherkunft, die KI-Ergebnisse untergraben

Warum es wichtig ist:

Mit dem Einsatz von KI in Produktionsumgebungen ist Vertrauen in die Ergebnisse genauso entscheidend wie die reine Leistung. Im Jahr 2025 wurden zahlreiche KI-Fehler nicht durch die Modelle selbst verursacht, sondern gerade auch durch fehlende oder unvollständige Datenherkunft. Ohne nachvollziehbare Datenlinien lassen sich KI-Ergebnisse weder zuverlässig erklären, reproduzieren noch verteidigen.

Erkenntnis aus 2025: Fehlende Datenherkunft führt zu unvorhersehbaren KI-Fehlern

Das MIT berichtete: »KI-Modelle versagen auf unvorhersehbare Weise, wenn Organisationen die verwendeten Trainingsdaten nicht nachverfolgen oder verifizieren können.«

Indikatoren für Risiko:

Ihre Umgebung ist potenziell einem KI-Zuverlässigkeitsrisiko ausgesetzt, wenn Datensatzversionen oder Transformationen nicht nachverfolgt werden, Shadow-Korpora außerhalb formaler Pipelines entstehen, keine Audit-Trails für Trainings- oder Inferenzdaten existieren und Vorverarbeitungsprozesse manuell oder inkonsistent durchgeführt werden.

Handlungsoptionen:

Um diese Risiken zu minimieren, sollten alle Trainings- und Inferenzdaten in lineage-sensitivem Objektspeicher abgelegt werden. Zudem ist eine konsequente Versionierung von Datensätzen und Logik erforderlich, während Vorverarbeitungsprozesse automatisiert und dokumentiert werden sollten. Ergänzend müssen Governance-Kontrollen implementiert werden, die Zugriff, Aufbewahrung und Änderungsverlauf der Daten zuverlässig überwachen.

Cloud-Risiken durch Konzentration und Kostenvolatilität

Warum es wichtig ist:

Im Jahr 2025 wurde Cloud-Konzentration als strategisches Risiko deutlich. Organisationen, die stark von einem einzelnen Anbieter abhängig sind, waren Störungen, unvorhersehbaren Kostenentwicklungen sowie eingeschränkten Handlungsspielräumen ausgesetzt. Heute hängt betriebliche Resilienz entscheidend von Wahlfreiheit und der Fähigkeit ab, schnell auf Veränderungen zu reagieren.

Erkenntnis aus 2025: Cloud-Konzentration als strategisches Risiko sichtbar

Gartner Group: »Viele Organisationen stünden im Falle eines Ausfalls eines einzelnen Anbieters vor gravierenden Störungen.«

Indikatoren für Risiko:

Ihre Umgebung ist potenziell strategischen Cloud-Risiken ausgesetzt, wenn zentrale Arbeitslasten stark von einem einzelnen Hyperscaler abhängen, die Datenportabilität oder -mobilität eingeschränkt ist, keine On-Prem- oder alternative Wiederherstellungsoptionen bestehen sowie Arbeitslasten bei Kosten- oder Verfügbarkeitsproblemen nicht flexibel verschoben werden können.

Handlungsoptionen:

Um diese Risiken zu mindern, sollten Architekturen von Anfang an auf Portabilität ausgelegt werden. Hybrid- oder Multi-Cloud-Strategien ermöglichen Flexibilität, während die Trennung von Compute- und Datentiers Lock-in-Effekte reduziert. Zudem sollten Daten so repliziert oder verschoben werden, dass sie schnell und ohne Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter verfügbar sind.

Unkontrolliertes Datenwachstum

Warum es wichtig ist:

Die Einführung von KI beschleunigte im Jahr 2025 die Datenproduktion und -duplizierung erheblich. Ohne wirksame Governance vergrößerte dieses Wachstum die Angriffsflächen, erhöhte Compliance-Risiken und führte zu unkontrolliertem Speicherwachstum. Unkontrolliertes Datenwachstum stellt somit eine direkte Risikoexposition dar und kann sogar die Transparenz über sensible Daten erheblich einschränken.

Erkenntnis aus 2025: Unkontrollierte Datenkopien erhöhen Compliance- und Sicherheitsrisiken

TechRadar: »Unkontrollierte Datenkopien führen zunehmend zu Compliance-Verstößen und Cyber-Vorfällen, da fehlende Governance und fehlende Transparenz über Datenbestände Organisationen verwundbar machen.”

Indikatoren für Risiko:

Ihre Umgebung ist potenziell Governance- und Sicherheitsrisiken ausgesetzt, wenn temporäre Korpora dauerhaft bestehen bleiben, Datensätze dupliziert werden, ohne dass ein Lifecycle-Management implementiert ist, sensible Daten in nicht genehmigten Speicherorten abgelegt werden und das Speicherwachstum die Klassifikation sowie die Anwendung von Richtlinien übersteigt.

Handlungsoptionen:

Um diese Risiken zu minimieren, sollten Lifecycle- und Aufbewahrungsrichtlinien konsequent durchgesetzt werden. Trainingsdaten, Checkpoints und Varianten sollten zentral gespeichert werden, während Datensätze systematisch klassifiziert und getaggt werden, um Governance sicherzustellen. Zudem ist die vollständige Nachverfolgung aller Datenkopien, einschließlich KI-generierter Ableitungen, erforderlich, um Transparenz und Kontrolle über die Datenlandschaft zu gewährleisten.

Auswirkungen dieser Erkenntnisse auf 2026

Die Lehren aus 2025 zeigen einen klaren Wandel in den Erwartungen an Unternehmen und ihre Dateninfrastruktur. Speicher wird zum zentralen Kontrollpunkt in puncto Vertrauen: Integrität muss nachweisbar sein, und Organisationen benötigen unveränderbaren, lineage-reichen und auditfähigen Speicher, der überprüfbare Wiederherstellung und Compliance unterstützt. Gleichzeitig mausert sich Datenmobilität zu einem strategischen Vorteil: Cloud-Konzentration stellt ein systemisches Risiko dar, und die Fähigkeit, Daten über Cloud, On-Prem und Edge hinweg ohne Einschränkungen oder Redesign zu verschieben, definiert die betriebliche Resilienz.

Backups entwickeln sich zu sauberer Cyberwiederherstellung. Organisationen müssen Wiederherstellungspfade kontinuierlich validieren, unabhängig von der Cloud-Verfügbarkeit agieren, automatisierte Wiederherstellungsprüfungen implementieren sowie Multi-Site Schutz sicherstellen. Der Erfolg von KI hängt von kontrollierten Pipelines ab: Verlässliche KI-Ergebnisse entstehen aus reproduzierbaren, gut verwalteten Daten, nicht aus größeren Modellen. Verantwortung ist dabei das verbindende Prinzip – in den Bereichen Cyber, KI, Souveränität und Ökonomie werden Organisationen anhand nachweisbarer Evidenz bewertet.

Teams, die jetzt die Grundlagen prüfen und zentrale Bereiche wie Unveränderbarkeit, Datenmobilität, Souveränität sowie die Governance ihrer Datenpipelines stärken, treten 2026 mit Klarheit und Zuversicht an. Wer hingegen weiter zögert, sieht sich schließlich gezwungen, unter Druck zu reagieren.

Christoph Storzum, VP Sales Europe, Scality

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