Illustration Absmeier foto freepik ki-generiert

Im Zeitalter der digitalen Transformation spielen Daten eine zentrale Rolle für jedes Unternehmen. Es besteht ein hoher Bedarf, Entscheidungen schnell zu treffen, gepaart mit einem Mangel an IT-Fachkräften. Dies hat den Druck erhöht, immer mehr Menschen innerhalb von Organisationen den Zugang zu und die Nutzung von Daten zu ermöglichen. In diesem Kontext ist es entscheidend, wertvolle Erkenntnisse in einem benutzerfreundlichen Format bereitzustellen. So ist gewährleistet, dass Nutzer mit unterschiedlichem technischen Hintergrundwissen mit wichtigen Daten interagieren und Schlussfolgerungen ziehen können. Genau hier übernimmt die generative künstliche Intelligenz (GenAI) eine Schlüsselrolle.

Mehr Effizienz durch Transformation des Datenmanagements

Im traditionellen Paradigma erfordert das Management und die Extraktion wertvoller Informationen aus großen Datensätzen einen erheblichen Zeit- und Fachaufwand. Diese Datensätze könnten Einblicke in echte Geschäftsdaten ermöglichen oder kontinuierliche Protokolldaten umfassen, die innerhalb komplexer Systeme erzeugt werden.

Die Entwicklung des Datenmanagements hat allerdings gezeigt, dass dieser Ansatz Mängel aufweist und ineffizient ist. Es besteht offensichtlich ein dringender Bedarf an neuartigen Lösungen, die effektiver arbeiten, die nicht nur die Arbeitsabläufe optimieren, sondern identifizieren Muster und Trends. Aufgrund dessen lassen sich Entwicklungen beobachten und Erkenntnisse gewinnen, aus denen Firmen unmittelbar Nutzen ziehen.

KI-Algorithmen stehen in diesem Szenario im Mittelpunkt. Mit ihrer Fähigkeit, große Datensätze schnell und umfassend zu analysieren, durchforsten diese Algorithmen sehr schnell immense Mengen an Informationen. So lassen sich nicht nur Korrelationen herstellen, sondern auch subtile Anomalien aufdecken, die der menschlichen Aufmerksamkeit leicht entgehen. Mithilfe von generativer KI gehen Datenmanagement-Tools über die reine Analyse hinaus. Sie liefern umsetzbare Ergebnisse und wandeln Rohdaten in sinnvolle Empfehlungen für Entscheidungsträger um.

Diese analytische Leistung ist besonders in Branchen von Bedeutung, in denen Entscheidungen in Echtzeit nicht nur vorteilhaft, sondern unerlässlich sind. Das gilt beispielsweise für den Finanzsektor, das Gesundheitswesen und den Bereich der Fertigung. Hier ist es nötig sofort zu reagieren. Deshalb profitieren diese Industriezweige ganz besonders von KI-gestützten Erkenntnissen, was Effizienz und Produktivität enorm steigert.

Komplexität bei »technischen Schulden« überwinden

Die Softwareentwicklung zu navigieren, insbesondere beim Umgang mit geerbtem Legacy-Code, ähnelt oft einer Reise durch ein Labyrinth ohne Karte. Spricht man mit Datenbankadministratoren, höre ich oft, so stoßen Entwickler nicht selten auf Codezeilen, deren Ursprung und Funktion im Dunkeln liegen. Damit sind einige Herausforderungen verbunden. Zum einen, was das Verständnis anbelangt, wie der Code funktioniert. Zum anderen, was das Entwirren seiner komplexen Beziehungen und Abhängigkeiten anbelangt, gemeinhin unter dem Begriff »technische Schulden« (Technical Debt) bekannt. Diese technischen Schulden zu senken, ist in der Regel mit einem erheblichem Zeit- und Kostenaufwand verbunden. In diesem Fall wirken generative KI-Tools als transformative Lösung, indem sie bestehende Codebasen analysieren, Komplexitäten entschlüsseln und für Menschen verständliche Erklärungen generieren.

Die von der KI generierten, menschenlesbaren Erklärungen liefern wertvolle Einblicke in die Struktur des Codes. Das erleichtert Entwicklern ihre Arbeit, weil sie fundierte Entscheidungen treffen und Verbesserungen effizienter umsetzen können. Auf diese Weise steht die generative KI an der Spitze der Weiterentwicklung von Softwareentwicklungsmethoden und bietet ein transformatives Werkzeug zur Lösung von Code-Erbschaftsproblemen.

Von der Komplexität zur Demokratisierung

Ein wesentliches Element der generativen KI-Revolution in Datenbanktools ist die Fähigkeit, Daten für alle in einer Organisation zugänglich zu machen, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund, oder mit anderen Worten, Daten zu demokratisieren. Das bedeutet, Geschäftsanwendern den Zugang zu Daten zu ermöglichen, damit sie komfortabel damit arbeiten und selbstbewusst darüber diskutieren können.

Bei der Arbeit mit Datenbanksystemen kommt man kaum ohne Kenntnisse in SQL oder anderen Abfragesprachen aus. Für die meisten Mitarbeiter ist der Zugang damit äußerst eingeschränkt. GenAI hat aber auch diese Spielregeln geändert. Durch Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die kontextuelle und sprachliche Nuancen verstehen, können nicht-technische Nutzer ihre Fragen in Alltagssprache formulieren, anstatt sich über komplexe SQL-Abfragen den Kopf zu zerbrechen. Präzise formulierte SQL-Anweisungen werden anschließend auf den Datensatz angewandt und die Ergebnisse in einem benutzerfreundlichen Format zurückgegeben. Dieser Prozess funktioniert auch bidirektional. Ein nicht-technischer Nutzer kann den während seiner Interaktion generierten SQL-Code extrahieren und mit einem technisch versierten Nutzer teilen.

Diese Demokratisierung von Daten hat eine Reihe von Vorteilen. Unternehmen können die Fülle von Daten und die damit verbundene Komplexität überhaupt erst einmal bewältigen. Gleichzeitig werden Entscheidungsträger auf allen organisatorischen Ebenen mit verständlichen Daten versorgt, die sie analysieren und auf dieser Basis datengestützte Entscheidungen treffen können.

Unzweifelhaft hat künstliche Intelligenz die Informatik-Landschaft verändert. GenAI geht noch einen Schritt weiter und beeinflusst die Art, wie Organisationen mit ihren Daten umgehen. Unternehmen müssen nicht mehr vor dem Dilemma stehen, zwischen komplexen Werkzeugen, die für Datenprofis entwickelt wurden, und übermäßig vereinfachten Lösungen, die an Funktionalität mangeln, zu wählen.

Stattdessen sollte man den strategischen Fokus auf GenAI-basierte Datentools legen. Investitionen an dieser Stelle unterstützen die Leistungsfähigkeit des Datenmanagements. Diese Herangehensweise erlaubt es, Synergien zwischen Effizienz, Zugänglichkeit und Innovation herzustellen sowie eine Kultur zu fördern, die stärker auf Zusammenarbeit fußt. Funktionsübergreifend arbeitende Teams werden so in die Lage versetzt, Daten effektiver zu erforschen, zu analysieren und zu interpretieren sowie datengestützte Entscheidungsprozesse zu erleichtern.

Heath Thompson, Präsident und General Manager bei Quest Software

www.quest.com

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