Datenverwaltung mit KI-Unterstützung Hybrid-Cloud-Datenmanagement – so geht’s effizient von der Hand

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Der Hybrid-Cloud-Ansatz etabliert sich immer mehr als sichere Umgebung für sensible Daten. Doch verschiedene parallel laufende Infrastrukturen bedeuten auch zahlreiche verstreute Datenquellen und -speicherorte. Ein logisches Datenmanagement zur Demokratisierung aller Informationen ist daher unerlässlich – idealerweise mit der Unterstützung Künstlicher Intelligenz.

Bei 63 Prozent der Daten, die im Zuge eines Angriffs oder einer Sabotage gestohlen werden, handelt es sich laut Bitkom um Kommunikations- und bei 62 Prozent um Kundendaten. Die Ergebnisse einer weiteren Bitkom-Studie könnten einen möglichen Anhaltspunkt dafür liefern, warum so viele sensible und personenbezogene Informationen abhandenkommen.

Demnach stufen 94 Prozent den aktuellen Aufwand als viel zu hoch ein, der mit der Umsetzung von Datenschutzanforderungen einhergeht. Für rund zwei Drittel der befragten Unternehmen (63 Prozent) ist er innerhalb des Vorjahres sogar spürbar gestiegen. Zudem sind leider nur die wenigsten Unternehmen in der Lage, ihre Daten abzusichern und sie gleichzeitig so effizient bereitzustellen, dass sie die gesetzten Geschäftsziele unterstützen (14 Prozent) – darauf deutet eine von Gartner durchgeführte Untersuchung hin.

Hybrid-Cloud-Umgebungen: beliebter denn je, aber nicht ohne Risiken

Unternehmen entscheiden sich daher zusehends für einen zweigeteilten Weg, um für mehr Datensicherheit und -souveränität zu sorgen, ohne ihren Mehrwert einzuschränken. Das heißt: Sie bauen hybride Infrastrukturen auf, in denen sie auf der einen Seite sensible Informationen On-Prem oder in einer Private Cloud speichern. Auf der anderen Seite befinden sich weniger kritische Daten weiterhin in der Public Cloud. Dieser Ansatz ermöglicht nicht nur die Einhaltung etwaiger Vorschriften und Gesetze, sondern bietet Unternehmen ebenfalls jene Skalierbarkeit, die öffentliche Cloud-Dienste ausmacht.

Das bedeutet jedoch auch, dass Daten in verschiedenen Umgebungen gespeichert werden. Dadurch entstehen Datensilos, die einen langen Rattenschwanz an Ineffizienzen und ungenutzten Chancen nach sich ziehen. So gelangen Mitarbeitende nur schwer an wichtiges Wissen, das sich in diesen Silos befindet. Folglich sind sie zunehmend auf IT- und Datenteams angewiesen, die ihnen alle relevanten Informationen manuell heraussuchen, sie unter Umständen replizieren, in ein zentrales Repository kopieren und analysieren müssen. All das frisst wiederum sehr viel Zeit und sorgt für kritische Engpässe – verzögerte Entscheidungsprozesse, verlorene Geschäftschancen und verpasste Compliance-Deadlines. Von der zeitlichen Belastung der Kollegen aus der IT ganz zu schweigen.

Umso größer wird der Bedarf an aktiven Datenarchitekturen sowie modernen Datenmanagement-Tools, die sowohl alle Quellen und (verteilten) Systeme vereinheitlichen als auch eine zentrale Sicht auf sämtliche Daten sowie ein Governance-Framework für Cloud-Plattformen ermöglichen.

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Kein Mehrwert ohne Datenmanagement

Howard Dresner, der Vater des Begriffs „Business Intelligence“, prägte die Bezeichnung „aktive Datenarchitektur“ und definiert sie als plattformunabhängige Schicht, die sich zwischen den physischen Datenspeichern und den Datenkonsumenten befindet. Eine logische Datenmanagement-Plattform kann diese Aufgabe übernehmen. Mittels Datenvirtualisierung verbindet und zentralisiert sie sämtliche Daten, die sich über verschiedene Umgebungen hinweg unternehmensweit verstreuen – einschließlich Cloud-, On-Prem- und hybrider Infrastrukturen. Diese werden in einer semantischen Schicht integriert, sodass Nutzer zentralen, autonomen und sicheren Echtzeitzugriff auf alle Daten erhalten (Self-Service).

Somit macht dieser Datendemokratisierungsansatz Informationssilos dem Erdboden gleich und entlastet gleichzeitig die IT-Abteilung. Denn das Team muss sich nicht mehr um die manuelle Datenbeschaffung und -analyse kümmern. Vielmehr kann es sich auf strategische und wertschöpfende Aufgaben konzentrieren wie die Verbesserung der Datenqualität, Innovationsentwicklung, Prozessoptimierung oder Kosteneinsparungen. Außerdem lassen sich dank der Echtzeitbereitstellung verstreuter Daten fundierte und akkurate Entscheidungen wesentlich schneller treffen. Unternehmen können dadurch agil auf dynamische Faktoren wie Marktveränderungen oder neue Kundenbedürfnisse reagieren.

Darüber hinaus fördert eine solche Plattform ebenfalls Datensicherheit und Governance. So decken Echtzeit-Monitoring-Funktionen nicht nur anormale Muster auf und benachrichtigen das IT-Team, sondern ermöglichen auch das Ad-hoc-Compliance-Reporting. Zugangsprivilegien zu sensiblen Daten lassen sich auf Grundlage von Rollen und Attributen zentral definieren und steuern. Zudem kann das IT-Team seine Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien in die Schicht implementieren und so die Compliance engmaschig in die Datenarchitektur einflechten. Eine intelligente Plattform unterstützt hierbei mit rollenbasierter Zugriffskontrolle, Protokollierung und Integrationen in bestehende Sicherheits- und IAM-Lösungen.

KI revolutioniert das Datenmanagement

Eine Datenmanagement-Plattform unterstützt Unternehmen bereits sehr, wenn es um die Bereitstellung und Demokratisierung von Geschäftsdaten geht. Allerdings kann KI wie bei vielen anderen Geschäftstechnologien auch in diesem Fall Prozesse optimieren und die allgemeine Nutzererfahrung verbessern. So eignen sich KI-gestützte Datenmanagement-Funktionen zum Beispiel ideal, um Unternehmen unter anderem bei der automatischen Organisierung, Klassifizierung, Katalogisierung sowie Kennzeichnung von Daten zu unterstützen.

Ein Weg, um die Datenabfrage so effizient und intuitiv wie möglich zu machen, ist der Einsatz eines KI-gestützten Assistenten. In natürlicher Sprache können Nutzer ihn nach bestimmten Informationen fragen, die er automatisch sucht und bereitstellt. Sofortige kontextbezogene Insights, intelligente Empfehlungen und Visualisierungen machen die Arbeit mit den Daten noch zugänglicher. Zudem kann er relevante Daten direkt auf verschiedene Use-Cases vorbereiten – zum Beispiel in Form verschiedener Data-Engineering-Prozesse wie der Datenbereinigung.

Eine Datenmanagement-Plattform nimmt darüber hinaus auch eine zentrale Rolle ein, wenn es darum geht, KI- und Generative-AI-Modelle in Echtzeit mit Daten anzureichern. So sind die Ergebnisse einer solchen Anwendung genauso gut wie die Daten, die hineinfließen. Oftmals bleiben sie auf die Daten beschränkt, mit denen sie zu einem bestimmten Zeitpunkt trainiert wurden oder die irgendwann dem Daten-Pool hinzugefügt werden. Das bedeutet, dass kritische Wissenslücken entstehen, wenn das System keinen Zugriff auf Echtzeitinformationen und geschäftliche Kontexte hat. Mittels Retrieval Augmented Generation (RAG) lassen sich diese Inhalte dynamisch und fortlaufend in ein KI-Modell speisen. Folglich steigt auch die Qualität der Ergebnisse.

Dateninfrastrukturen müssen heute sehr flexibel, anpassungsfähig und skalierbar sein. Mit einer Datenmanagement-Plattform, die in ihrem Kern auf Datenvirtualisierung aufbaut und von KI-gestützten Funktionen profitiert, kommen Unternehmen diesen Anforderungen nach. Sie stellt sicher, dass sämtliche Daten, unabhängig von Speicherort und Format, über eine zentrale semantische Schicht für alle Nutzer verfügbar sind und ihr volles Potenzial entfalten können – der ideale Ansatz für hybride Cloud-Umgebungen.

* Der Autor: Jörg Hesske, Regional Vice President und General Manager EMEA Zentral & Osteuropa bei Denodo

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