Categories: Data

Datenmanagement und KI

Unternehmen sind daher gefordert, ihre Geschäftsprozesse zu überdenken und zu analysieren, wie sie KI sinnvoll in ihre Strategie für das Datenmanagement integrieren können. KI ermöglicht beispielsweise immer ausgefeiltere automatisierte Prozesse im Datenmanagement. Zudem kann sie auf der Grundlage menschlichen Verhaltens Entscheidungen treffen, vor gefährlichen Situationen warnen und Lösungen vorschlagen. All diese Prozesse sind so effizient, dass herkömmliche Technologien und menschliches Denken allein nicht mithalten kann. Parallel dazu wird auch ML eingesetzt, um vorhandene Informationsbestände automatisch anzureichern. Diese Daten bilden die Grundlage, auf der die KI ihre Entscheidungen trifft.

KI im Datenmanagement

In komplexen, hybriden Multi-Cloud-Umgebungen hat sich der Einsatz eines KI-gestützten autonomen Datenmanagements (ADM) als bewährte Methode zur Erkennung von Anomalien erwiesen. Durch KI-basierte Malware-Scans und Anomalieerkennung können Unternehmen die Verwaltung ihrer Daten optimieren und den Schutz vor Cyber-Bedrohungen wie Ransomware automatisieren. Die Integration von künstlicher Intelligenz 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.

KI-Technologien sind zudem in der Lage, potenzielle Störungen oder Ausfälle frühzeitig zu prognostizieren – basierend auf laufenden Systemüberwachungen und Erkenntnissen über die Hardware- sowie Softwaresysteme. Ebenso lassen sich vorausschauende Wartungen durchführen und selbstständig Reparaturmaßnahmen einleiten oder Problemlösungen vorschlagen. KI kann Filter oder hochentwickelte Automatismen verwenden, um Entscheidungen über die Klassifizierung, Speicherung und Archivierung von Daten zu treffen – einschließlich 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.

Einschränkungen von KI und Best Practices

Trotz erheblicher Fortschritte sind KI-Technologien noch nicht in allen Bereichen ausgereift. Nach wie vor stellen sogenannte False Positives eine große Herausforderung bei der Integration von KI in Datenmanagementlösungen dar. Die eingesetzten Systeme müssen eine vernünftige Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Interaktion finden. Manuelle Eingriffe sind etwa erforderlich, um die Auswahl und die Entscheidungen der KI zu überprüfen. Eine vollständige Automatisierung von Entscheidungen sollte stets vermieden werden, um das Risiko potenziell kostspieliger Fehlentscheidungen zu reduzieren. Daher ist es wichtig, dass IT-Teams KI bewusst und kontrolliert einsetzen. Nur so lässt sich sicherstellen, dass ihr Einsatz mit den Unternehmenszielen im Einklang steht.

Auch die Datenqualität muss sorgfältig überprüft und bereinigt werden, da KI-Modelle stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten abhängen. Datenbestände sollten sauber, konsistent und aktuell sein. Um dies zu erreichen, empfehlen sich Prozesse und Werkzeuge zur Datenbereinigung. Wichtig ist zudem der Lebenszyklus der Daten. Er muss stets im Blick behalten und verfolgt werden – von der Erfassung über die Speicherung bis hin zur Archivierung.

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 aber entscheidend, um die Effizienz von KI-Anwendungen zu steigern. Ebenso wichtig ist auch die Überwachung von KI-Systemen. Nur so lässt sich sicherstellen, dass sie ordnungsgemäß funktionieren. Für optimale Leistung sollten daher die Ergebnisse regelmäßig bewertet 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 bei KI-Anwendungen

Die größte Gefahr von Cyber-Bedrohungen für KI-Technologien besteht darin, dass der Quellcode oder die Daten kompromittiert werden, mit denen die KI trainiert wird. Manipulationen dieser Art eröffnen Möglichkeiten für Cyber-Angriffe, die alle Systeme betreffen können. Deswegen ist es unerlässlich, die Lieferkette, Trainings- und Referenzdaten, aber auch den zugrundeliegenden Code zu sichern – eine Herausforderung, insbesondere wenn die Systeme auf Open Source aufbauen. Eine Herausforderung, insbesondere bei Open-Source-Projekten. Auch die Lieferkette selbst könnte allerdings eine Schwachstelle darstellen und muss daher stets im Blick behalten werden.

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 sind. Das gilt besonders, wenn die KI auf große Datenmengen zugreifen kann. Angemessene Sicherheitsmaßnahmen und Datenschutzrichtlinien sind deswegen notwendig, um diese Informationen vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch zu bewahren.

Compliance ist essenziell wichtig, denn die Nichteinhaltung von Vorschriften kann erhebliche finanzielle und rechtliche Konsequenzen haben. Unternehmen sollten nicht mit Investitionen für eine bessere Cybersicherheit sparen. Das ist entscheidend, um das Risiko von Sicherheitsverletzungen zu reduzieren. Der Reputationsschaden durch einen erfolgreichen Angriff kann sonst schwerwiegende Folgen haben. Kunden, Partner und Investoren bevorzugen die Zusammenarbeit mit einem Unternehmen, dem sie vertrauen können. Ein proaktiver Security-Ansatz stärkt damit die Widerstandsfähigkeit des Unternehmens, senkt sogar die Gesamtbetriebskosten und hat eine positive Außenwirkung.

Ralf Baumann

ist Country Manager Germany bei Veritas Technologies.

Roger Homrich

Recent Posts

KI als Pairing-Partner in der Software-Entwicklung

Pair Programming ist eine verbreitete Methode in der Softwareentwicklung mit vielen positiven Effekten, erklärt Daniel…

2 Tagen ago

Confare #ImpactChallenge 2024 – jetzt einreichen und nominieren

Mit der #ImpactChallenge holt die IT-Plattform Confare IT-Verantwortliche auf die Bühne, die einen besonderen Impact…

2 Tagen ago

Ransomware: Zahlen oder nicht zahlen?

Sollen Unternehmen mit den Ransomware-Angreifern verhandeln und das geforderte Lösegeld zahlen?

2 Tagen ago

KI-gestützter Cobot automatisiert Sichtprüfung

Die manuelle Qualitätsprüfung von Industrieprodukten ist ermüdend und strengt an.  Eine neue Fraunhofer-Lösung will Abhilfe…

3 Tagen ago

Digitalisierungsberufe: Bis 2027 fehlen 128.000 Fachkräfte

Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) zeigt, in welchen Digitalisierungsberufen bis 2027 die meisten…

3 Tagen ago

Angriffe auf Automobilbranche nehmen zu

Digitalisierung und Vernetzung der Fahrzeuge, Elektromobilität und autonomes Fahren bieten zahlreiche Angriffspunkte.

3 Tagen ago