Die digitale Transformation erfordert von Unternehmen, dass sie ihre Daten effizient und sicher verwalten, analysieren und nutzen können. Dabei spielen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) eine entscheidende Rolle, um aus den Daten wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Doch wie können Unternehmen KI und ML in ihre bestehenden IT-Infrastrukturen integrieren, ohne dabei die Performance, Zuverlässigkeit und Sicherheit zu beeinträchtigen?

In diesem Beitrag wollen wir Ihnen einige Möglichkeiten aufzeigen, wie Sie mit modernen Technologien und Lösungen Ihr Datenmanagement optimieren und KI als Innovationstreiber in Ihrer IT-Infrastruktur nutzen können.

 

Warum ist effektives Datenmanagement wichtig?

Daten sind das neue Öl, heißt es oft. Doch Daten allein sind noch kein Garant für Erfolg. Erst wenn die Daten qualitativ hochwertig, aktuell, zugänglich und verständlich sind, können sie zu einem Wettbewerbsvorteil werden. Effektives Datenmanagement bedeutet daher, dass Sie die folgenden Herausforderungen meistern müssen:

• Datenqualität: Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Daten korrekt, vollständig, konsistent und relevant sind. Dazu gehören auch Maßnahmen zur Datenbereinigung, -validierung und -anreicherung.
• Datensicherheit: Sie müssen Ihre Daten vor unbefugtem Zugriff, Verlust, Diebstahl oder Manipulation schützen. Dazu gehören auch Maßnahmen zur Verschlüsselung, Authentifizierung und Backup.
• Datenintegration: Sie müssen Ihre Daten aus verschiedenen Quellen, Formaten und Systemen zusammenführen, harmonisieren und standardisieren. Dazu gehören auch Maßnahmen zur Datenextraktion, -transformation und -ladung (ETL).
• Datenanalyse: Sie müssen Ihre Daten auswerten, visualisieren und interpretieren können. Dazu gehören auch Maßnahmen zur Datenmodellierung, -auswahl und -aufbereitung.
• Datennutzung: Sie müssen Ihre Daten für verschiedene Zwecke und Anwendungen nutzbar machen. Dazu gehören auch Maßnahmen zur Datenspeicherung, -verteilung und -bereitstellung.

 

Wie kann künstliche Intelligenz das Datenmanagement verbessern?

Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit von Maschinen oder Systemen, eigenständig Probleme zu lösen oder Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die aus Daten lernen und sich selbst verbessern können.

KI und ML können das Datenmanagement in vielerlei Hinsicht verbessern, indem sie:

• Die Datenqualität erhöhen: KI und ML können helfen, Fehler oder Inkonsistenzen in den Daten zu erkennen und zu korrigieren. Zum Beispiel können sie fehlende Werte ergänzen, Duplikate entfernen oder Anomalien identifizieren.
• Die Datensicherheit erhöhen: KI und ML können helfen, Bedrohungen oder Angriffe auf die Daten zu erkennen und zu verhindern. Zum Beispiel können sie verdächtige Aktivitäten oder Verhaltensmuster aufdecken oder biometrische Merkmale zur Identifizierung nutzen.
• Die Datenintegration erleichtern: KI und ML können helfen, die Komplexität und den Aufwand der Datenintegration zu reduzieren. Zum Beispiel können sie die Struktur oder den Inhalt der Daten automatisch erkennen oder semantische Beziehungen zwischen den Daten herstellen.
• Die Datenanalyse beschleunigen: KI und ML können helfen, die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenanalyse zu erhöhen. Zum Beispiel können sie Muster oder Trends in den Daten finden oder Vorhersagen oder Empfehlungen generieren.
• Die Datennutzung optimieren: KI und ML können helfen, die Effizienz und Effektivität der Datennutzung zu steigern. Zum Beispiel können sie die passenden Daten für die jeweilige Anwendung auswählen oder personalisierte Inhalte oder Services anbieten.

 

Wie können Sie KI als Innovationstreiber in Ihrer IT-Infrastruktur nutzen?

Um KI und ML in Ihrer IT-Infrastruktur zu nutzen, müssen Sie einige Voraussetzungen schaffen, die es Ihnen ermöglichen, die Potenziale der KI voll auszuschöpfen. Dazu gehören:

• Eine leistungsfähige und flexible IT-Infrastruktur: Um KI und ML zu betreiben, benötigen Sie eine IT-Infrastruktur, die hohe Rechenleistung, Speicherkapazität und Netzwerkbandbreite bietet. Außerdem sollte Ihre IT-Infrastruktur skalierbar, anpassbar und erweiterbar sein, um mit dem Wachstum und der Veränderung Ihrer Daten und Anforderungen Schritt zu halten.
• Eine intelligente und automatisierte IT-Infrastruktur: Um KI und ML zu unterstützen, benötigen Sie eine IT-Infrastruktur, die selbstlernend, selbstoptimierend und selbstheilend ist. Das bedeutet, dass Ihre IT-Infrastruktur sich selbst überwachen, konfigurieren, anpassen und reparieren kann, um die bestmögliche Performance, Verfügbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten.
• Eine offene und integrierte IT-Infrastruktur: Um KI und ML zu fördern, benötigen Sie eine IT-Infrastruktur, die interoperabel, kompatibel und kollaborativ ist. Das bedeutet, dass Ihre IT-Infrastruktur sich mit verschiedenen Datenquellen, Plattformen, Anwendungen und Partnern verbinden und austauschen kann, um die bestmögliche Synergie und Innovation zu erzielen.

 

Welche Technologien und Lösungen können Ihnen dabei helfen?

Um eine solche IT-Infrastruktur aufzubauen und zu betreiben, können Sie auf verschiedene Technologien und Lösungen zurückgreifen, die Ihnen dabei helfen können, Ihr Datenmanagement zu optimieren und KI als Innovationstreiber zu nutzen. Dazu gehören:

• Cloud Computing: Cloud Computing ist die Bereitstellung von IT-Ressourcen wie Rechenleistung, Speicherplatz oder Software über das Internet. Cloud Computing bietet Ihnen mehr Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz bei der Nutzung von KI und ML. Sie können zwischen verschiedenen Cloud-Modellen wie Public Cloud, Private Cloud oder Hybrid Cloud wählen oder eine Multi-Cloud-Strategie verfolgen.
• Edge Computing: Edge Computing ist die Verlagerung von Rechenleistung an den Rand des Netzwerks, also näher an die Datenquelle oder den Datenverbraucher. Edge Computing bietet Ihnen mehr Geschwindigkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit bei der Nutzung von KI und ML. Sie können zwischen verschiedenen Edge-Geräten wie Sensoren, Kameras oder Smartphones wählen oder ein Edge-to-Cloud-Kontinuum schaffen.
• Hyperkonvergente Infrastruktur (HCI): HCI ist eine IT-Infrastruktur, die Rechen-, Speicher- und Netzwerkfunktionen in einer einzigen physischen oder virtuellen Einheit bündelt. HCI bietet Ihnen mehr Einfachheit, Effizienz und Agilität bei der Nutzung von KI und ML. Sie können zwischen verschiedenen HCI-Lösungen wie VMware vSAN oder Nutanix wählen oder eine HCI-as-a-Service-Lösung nutzen.
• Containerisierung: Containerisierung ist eine Methode zur Verpackung von Anwendungen und ihren Abhängigkeiten in isolierte Einheiten, die auf verschiedenen Plattformen lauffähig sind. Containerisierung bietet Ihnen mehr Portabilität, Skalierbarkeit und Sicherheit bei der Nutzung von KI und ML. Sie können zwischen verschiedenen Container-Lösungen wie Docker oder Kubernetes wählen oder eine Container-as-a-Service-Lösung nutzen.
• DataOps: DataOps ist eine Methode zur Verbesserung der Qualität und Geschwindigkeit der Datenbereitstellung durch die Anwendung von agilen Prinzipien und automatisierten Prozessen. DataOps bietet Ihnen mehr Transparenz, Zusammenarbeit und Innovation bei der Nutzung von KI und ML. Sie können zwischen verschiedenen DataOps-Lösungen wie IBM Cloud Pak for Data oder Databricks wählen oder eine DataOps-as-a-Service-Lösung nutzen.

 

Fazit

Effektives Datenmanagement ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg in der digitalen Transformation. Künstliche Intelligenz kann das Datenmanagement in vielerlei Hinsicht verbessern und als Innovationstreiber in komplexen IT-Infrastrukturen.

Genki Absmeier

 

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Datenmanagement: Künstliche Intelligenz als Innovationstreiber in komplexen IT-Infrastrukturen

 

Künstliche Intelligenz (KI) ist zweifellos ein wegweisender Meilenstein für die Technologiebranche. Während das volle Potenzial erst nach und nach erkennbar wird, zeichnet sich bereits jetzt ab, dass KI-Anwendungen eine intensive Datennutzung erfordern. Die Folge: Effektives und verantwortungsvolles Datenmanagement wird zum entscheidenden Faktor für eine Vielzahl von Use Cases.

 

Unternehmen stehen schon heute vor der Herausforderung, die enorme Datenflut in der Multi-Cloud-Welt zu bewältigen. Die meisten herkömmlichen Datenmanagement-Konzepte erweisen sich aufgrund mangelnder Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Transparenz als unzureichend. Um die Effizienz zu steigern, müssen Unternehmen ihre Geschäftsprozesse überdenken und analysieren, wie sie KI in ihre Datenmanagement-Strategie integrieren können. Richtig umgesetzt, kann die KI-Strategie zum regulären Bestandteil des gesamten Datenmanagements eines Unternehmens avancieren.

»Wie in zahlreichen anderen Feldern ermöglicht der Einsatz von KI auch im Datenmanagement immer anspruchsvollere automatisierte Prozesse. Mithilfe von KI können Entscheidungen getroffen, Warnungen vor potenziellen Situationen ausgesprochen und Lösungsvorschläge gemacht werden, basierend auf menschlichem Verhalten und menschlichen Entscheidungen«, erklärt Ralf Baumann, Country Manager Germany bei Veritas Technologies. »Diese Abläufe erfolgen mit einer Effizienz, die herkömmliche Technologien und menschliches Denken übertrifft. Parallel zur Anwendung von KI kommen Technologien des maschinellen Lernens zum Einsatz, um die vorhandenen Informationsbestände automatisch zu bereichern. Diese angereicherten Daten bilden die Grundlage, auf der die KI ihre Entscheidungen trifft.«

 

In puncto Datenmanagement erweist sich KI als besonders relevant für drei Hauptaktivitäten:

1. Anomalien erkennen

In komplexen, hybriden Multi-Cloud-Umgebungen hat sich der Einsatz eines autonomen, KI-gestützten Datenmanagements (ADM) als bewährte Best Practice herausgestellt. Mittels KI-basierter Malware-Scans und Anomalieerkennung können Unternehmen beispielsweise die Verwaltung ihrer Daten optimieren und den Schutz vor Cyberbedrohungen wie Ransomware automatisieren. Die Integration von KI ermöglicht zudem die Automatisierung von Datenverwaltungsprozessen, reduziert manuelle Eingriffe und steigert somit betriebliche Effizienz, Service-Levels sowie Datenarchivierung – mit dem Ergebnis einer beschleunigten Entscheidungsfindung.

2. Prädiktive Wartung

Basierend auf Erkenntnissen über Hardware- und Softwaresysteme sowie der laufenden Systemüberwachung sind KI-Technologien in der Lage, potenzielle Störungen oder Ausfälle frühzeitig zu prognostizieren. Sie können eigenständig Maßnahmen zur Korrektur oder Reparatur ergreifen oder alternativ diese Handlungsoptionen den IT-Teams unterbreiten.

3. Governance und Compliance

KI besitzt die Fähigkeit, Daten anhand ihres Inhalts automatisch zu klassifizieren. Sie kann Filter oder hochentwickelte Automatisierungen nutzen, um Entscheidungen bezüglich der Klassifizierung, Speicherung und Archivierung von Daten zu treffen – inklusive Standortbestimmung, Zugriffsrechten, Sicherheitsstufen und Ähnlichem. Ferner vermag KI Echtzeitdaten und die Nutzerinformationen anhand erkannter Muster zu sortieren. Die Kombination aller drei Aktivitäten markiert einen entscheidenden Schritt in Richtung einer vollständig automatisierten Datenverwaltung. Allerdings sind KI-Technologien trotz bedeutender Fortschritte noch nicht in allen Aspekten ausgereift. Falsch positive Ergebnisse stellen nach wie vor eine Herausforderung bei der Integration von KI in Datenmanagementlösungen dar. Eingesetzte Systeme müssen eine Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Interaktion finden. Notwendig ist menschliches Zutun, um Auswahl und Entscheidungen der KI zumindest zu überprüfen, selbst wenn das bedeutet, dass ihre Rolle auf die eines Warnenden beschränkt ist. Kurzum: Vollständige Automatisierung von Entscheidungen sollte vermieden werden, um potenziell kostspielige Fehlentscheidungen zu verhindern. Daher ist es von großer Bedeutung, dass IT-Teams KI bewusst und kontrolliert einsetzen, um sicherzustellen, dass sie im Einklang mit den Unternehmenszielen steht.

 

Autonome Lösungen durch künstliche Intelligenz

Ein KI-gestütztes, autonomes Datenmanagement ist ein erstrebenswertes Ziel. In immer mehr Unternehmen bewährt sich beispielsweise die Integration von KI-gestützter Anomalieerkennung. Nicht zuletzt ist KI ein integraler Bestandteil diverser Produkte für Data Governance und Compliance, wie etwa Alta Archive, Alta Discovery, Alta Information Classifier und insbesondere Alta Data Insight. In diesem Kontext ist es von großer Bedeutung, das Angebot an cloudbasierten Lösungen gezielt in Richtung KI-Integration weiterzuentwickeln.

Auch Schulungen für Produkte, die KI-Elemente enthalten, versetzen Partner und Kunden in die Lage, den Funktionsumfang sowohl technisch als auch wirtschaftlich optimal zu nutzen. Sie können beispielsweise von einer Schulungsabteilung verwaltet werden, die je nach Bedarf, Verfügbarkeit und Präferenz der Kunden oder Partner Präsenzschulungen, Videoschulungen oder Online-Schulungen anbietet. Ziel ist es immer, relevante Maßnahmen anzubieten, die auch den strategischen Zielen des jeweiligen Interessenten entsprechen.

 

Wie können sich Unternehmen gegen Cyberbedrohungen schützen?

Die Hauptgefahr durch Cyberbedrohungen für KI-Technologien besteht darin, dass der Quellcode oder die Daten, die zur Schulung der KI dienen, kompromittiert werden. In dem Fall können die von der KI getroffenen Entscheidungen oder Vorschläge an das IT-Team verändert und die Fähigkeit der KI beeinträchtigt werden, ihre ursprüngliche Aufgabe zu erfüllen. Manipulationen wie diese eröffnen Möglichkeiten für verschiedene Arten von Cyberangriffen, die sämtliche Systeme in Mitleidenschaft ziehen können.

»Um solche Angriffe abzuwehren, ist es von wesentlicher Bedeutung, die Trainings- und Referenzdaten der KI, den zugrundeliegenden Code und die Lieferkette effektiv abzusichern – eine Herausforderung, insbesondere wenn beide auf Open Source basieren«, so Baumann. »Ein weiterer Sicherheitsmechanismus besteht darin, die Autonomie der KI in ihren Entscheidungen zu begrenzen und eng mit den IT- und Geschäftsteams zusammenzuarbeiten, um festzulegen, welche Entscheidungen und Automatisierungen einer menschlichen Überprüfung bedürfen.«