Neue Schlüsselkomponente
Wie KI das Datenmanagement verändert
Künstliche Intelligenz kann Prozesse automatisieren, Warnungen auszusprechen und Lösungen vorzuschlagen. Diese Eigenschaften können sich im Datenmanagement der Unternehmens-IT nützlich gestalten. Dabei müssen aber immer Datenschutz und Cybersicherheit bedacht werden.
Der Einfluss Künstlicher Intelligenz nimmt in der Technologiebranche rasant zu und etabliert sich auch als Innovationstreiber in komplexen IT-Infrastrukturen. Während sich das volle Potenzial dieser Technologie erst nach und nach entfaltet, ist trotzdem ebenso klar, dass sie eine intensive Nutzung von Daten erfordert. Um den Überblick über die großen Datenmengen zu behalten, ist es für Unternehmen wichtig, eine effektive und sichere Strategie für ihr Datenmanagement zu implementieren. Dies kann in vielen Anwendungsfällen im Unternehmensalltag zu einem entscheidenden Faktor werden.
Dabei können mangelnde Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Transparenz eine große Herausforderung darstellen. Unternehmen sind daher gefordert, ihre Geschäftsprozesse zu analysieren, wie sie KI sinnvoll in ihre Strategie für das Datenmanagement integrieren können.
Der Einsatz von KI ermöglicht automatisierte Prozesse im Datenmanagement. KI ist in der Lage, auf der Grundlage menschlichen Verhaltens Entscheidungen zu treffen, Warnungen vor potenziell gefährlichen Situationen auszusprechen und Lösungen vorzuschlagen. Diese Prozesse laufen mit einer Effizienz ab, die herkömmliche Technologien und menschliches Denken übertrifft. Parallel zur Anwendung von KI wird maschinelles Lernen (ML) eingesetzt, um vorhandene Informationsbestände automatisch anzureichern. Diese Daten bilden die Grundlage, auf der die KI ihre Entscheidungen trifft.
KI im Datenmanagement
In hybriden Multi-Cloud-Umgebungen lässt sich ein KI-gestütztes autonomes Datenmanagement (ADM) zur Erkennung von Anomalien nutzen. Durch KI-basierte Malware-Scans und Anomalie-Erkennung können Unternehmen die Verwaltung ihrer Daten optimieren und den Schutz vor Cyberbedrohungen wie Ransomware automatisieren. Die Integration von KI ermöglicht zudem die Automatisierung von Prozessen zum Datenmanagement, reduziert manuelle Eingriffe und verbessert so die Betriebseffizienz, Service-Levels und Datenarchivierung – mit dem Ergebnis, dass sich Entscheidungen schneller treffen lassen.
Basierend auf Erkenntnissen über Hardware- und Softwaresysteme sowie der laufenden Systemüberwachung sind KI-Technologien zudem in der Lage, potenzielle Störungen oder Ausfälle frühzeitig zu prognostizieren, sodass eine vorausschauende Wartung möglich wird. Sie können selbstständig Korrektur- oder Reparaturmaßnahmen einleiten oder alternativ diese Handlungsoptionen den IT-Teams unterbreiten. KI kann Filter oder hochentwickelte Automatismen verwenden, um Entscheidungen über die Klassifizierung, Speicherung und Archivierung von Daten zu treffen – einschließlich unter anderem Standortbestimmung, Zugriffsrechten und Sicherheitsstufen. Zudem lassen sich mithilfe von KI auch Echtzeitdaten und Benutzerinformationen anhand erkannter Muster sortieren. Die Kombination dieser Aktivitäten stellt einen entscheidenden Schritt in Richtung eines vollständig automatisierten Datenmanagements dar.
Best Practices im Einsatz
Trotz erheblicher Fortschritte sind KI-Technologien noch nicht in allen Bereichen ausgereift. False Positives stellen nach wie vor eine große Herausforderung bei der Integration von KI in Datenmanagementlösungen dar. Die eingesetzten Systeme müssen eine Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Interaktion finden. Manuelle Eingriffe sind erforderlich, um die Auswahl und die Entscheidungen der KI zumindest zu überprüfen, auch wenn dies bedeutet, dass die Technologie auf die Rolle eines Warnhinweises beschränkt bleibt. Kurz gesagt, eine vollständige Automatisierung von Entscheidungen sollte vermieden werden, um potenziell kostspielige Fehlentscheidungen zu vermeiden. Daher ist es wichtig, dass IT-Teams KI bewusst und kontrolliert einsetzen, um sicherzustellen, dass sie mit den Unternehmenszielen im Einklang steht.
Auch die Datenqualität muss überprüft und bereinigt werden, da KI-Modelle stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten abhängen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Daten sauber, konsistent und aktuell sind. Dies erfordert oftmals Prozesse und Werkzeuge zur Datenbereinigung. Wichtig ist zudem der Lebenszyklus der Daten. Dieser muss von der Erfassung über die Speicherung bis hin zur Archivierung berücksichtigt werden.
Die Datenintegration ist ein weiterer Punkt, dem Aufmerksamkeit geschenkt werden sollte. Unternehmen verfügen häufig über Daten in verschiedenen Formaten und aus unterschiedlichen Quellen. Die Integration dieser Daten in ein einheitliches Datenmanagementsystem ist entscheidend, um die Effizienz von KI-Anwendungen zu steigern. Ebenso wichtig ist die Überwachung von KI-Systemen. Nur so lässt sich sicherstellen, dass sie ordnungsgemäß funktionieren. Für optimale Ergebnisse sollte die Leistung daher regelmäßig bewertet und optimiert werden. Und um alle Geschäftsanforderungen zu erfüllen, ist eine enge Zusammenarbeit zwischen den IT-Teams und den jeweiligen Fachabteilungen unerlässlich, damit der Einsatz von KI die Unternehmensziele unterstützt.
Datenschutz und Cybersicherheit
Die größte Gefahr von Cyberbedrohungen für KI-Technologien besteht darin, dass der Quellcode oder die Daten kompromittiert werden, mit denen die KI trainiert wird. In diesem Fall besteht das Risiko, dass die Entscheidungen oder Vorschläge der KI geändert werden. Manipulationen dieser Art eröffnen Möglichkeiten für verschiedene Cyberangriffe, die alle Systeme betreffen können. Um solche Angriffe abzuwehren, ist es unerlässlich, die Trainings- und Referenzdaten der KI, den zugrundeliegenden Code und die Lieferkette wirksam zu sichern – eine Herausforderung, insbesondere wenn beide auf Open Source basieren.
Ein weiterer Sicherheitsmechanismus besteht darin, die Entscheidungsautonomie der KI einzuschränken und eng mit IT- und Geschäftsteams zusammenzuarbeiten. So lässt sich besser festlegen, welche Entscheidungen und Automatisierungen einer menschlichen Überprüfung bedürfen. Darüber hinaus sollten Unternehmen darauf achten, dass sensible Daten angemessen geschützt werden, insbesondere wenn die KI auf große Datenmengen zugreifen kann. Deswegen sind angemessene Sicherheitsmaßnahmen und Datenschutzrichtlinien notwendig, um Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch zu schützen.
In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der IT- und Datenmanagement-Technologien ist die Integration von KI nicht nur eine Möglichkeit zur Effizienzsteigerung, sondern auch ein Schutzschild gegen aufkommende Bedrohungen. Unternehmen, die sich bewusst und strategisch mit dem Potenzial von KI in ihrem Datenmanagement auseinandersetzen, sind für die Herausforderungen der Zukunft gut gerüstet.
Ralf Baumann, Country Manager Germany bei Veritas
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