Datenmanagement und modularer Speicheransatz Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance bei der Datenverwaltung

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Unternehmen sammeln, erzeugen und verwalten immer größere Mengen von Daten. Bis zu 90 Prozent dieser Daten sind inzwischen unstrukturiert – einschließlich Videos, Bildern und E-Mails. Das erschwert ihre Speicherung und Analyse in herkömmlichen Datenbanken.

Gleichzeitig fehlt es Unternehmen oft an den nötigen Kompetenzen, Prozessen und Technologien, um mit KI-Anwendungen das Potenzial ihrer vorhandenen Daten voll auszuschöpfen – und sie beispielsweise als Grundlage für erfolgreiche Innovationen zu nutzen.

Obwohl Daten bei der Entscheidungsfindung immer wichtiger werden, unterscheiden sich die Vorgehensweisen beim Umgang mit ihnen erheblich. Viele Firmen häufen riesige Datenmengen an und geben Unsummen für ihre Speicherung aus, ohne eine klare Vorstellung davon zu haben, wie sie diese Daten eigentlich nutzen wollen. Andere Unternehmen sind sich des schlummernden Potenzials ihrer Daten zwar bewusst, verfügen aber nicht über die nötigen Mittel, um es freizusetzen.

Mit dem richtigen Datenmanagement-Ansatz lassen sich jedoch enorme operative, strategische und finanzielle Vorteile erzielen. Das gilt insbesondere vor dem Hintergrund eines hochkomplexen regulatorischen Umfelds, in dem die Nichteinhaltung von Vorschriften immer größere Risiken mit sich bringt. Unternehmen sehen sich vor die Aufgabe gestellt, skalierbare, hochperformante Datenumgebungen aufzubauen, die gleichzeitig ein hohes Maß an Sicherheit bieten. Denn nur wenn sie eine effiziente Möglichkeit haben, die Daten zu organisieren, ihre Genauigkeit, Verfügbarkeit und Compliance zu gewährleisten, können Unternehmen langfristig einen Mehrwert aus ihren Daten ziehen.

Ein skalierbares Framework zum Datenmanagement

Die Implementierung eines skalierbaren Frameworks für das Datenmanagement sollte deshalb höchste Priorität haben. Denn das Datenvolumen wächst unaufhaltsam, gerade weil ständig neue Daten in Form von gescannten Dokumenten, E-Mails, Audio- oder Videoaufnahmen hinzukommen. Da diese kein vordefiniertes Format und keine Struktur haben, stehen viele Unternehmen bei ihrer Verwaltung vor gravierenden Herausforderungen.

Der erste Schritt ist, sich einen Überblick darüber zu verschaffen, welche Daten vorliegen, wo sie gespeichert sind und wie sie genutzt werden können. Aus technologischer Sicht sind dazu Datenmanagement-Lösungen erforderlich, die unabhängig von den Speicherherstellern eine nahtlose Integration in die heutigen hybriden IT-Umgebungen erlauben. Um datenorientierte Ziele zu erreichen, sollten diese auch KI-gestützte Features für die Datentransparenz und Automatisierung bieten. Wichtig ist, dass die Lösung mit den sich ändernden Anforderungen mithalten kann, ohne dass pauschale Technologie-Updates erforderlich sind oder unvorhergesehene Kosten entstehen.

Die Rolle künstlicher Intelligenz

Tatsächlich spielt künstliche Intelligenz (KI) hinsichtlich der Datenmanagement-Anforderungen eine doppelte Rolle. Einerseits ist eine effektive Datenverwaltung eine wichtige Voraussetzung, um sicherzustellen, dass generative KI genaue und aussagekräftige Erkenntnisse liefern kann. Unternehmen, die diesen entscheidenden Aspekt vernachlässigen, droht das klassische „Garbage in, garbage out“-Szenario („Müll rein, Müll raus“), ein Relikt aus den Anfängen der Computerprogrammierung.

Umgekehrt sind KI und Automatisierung auch entscheidende Werkzeuge für das optimale Datenmanagement. Denn sie versetzen Unternehmen in die Lage, automatisierte Regeln für den Datenzugriff, die Datenaufbewahrung und die Datenbewegung im Einklang mit ihren Compliance- und Sicherheitsrichtlinien umzusetzen. KI-gestützte Data Governance verringert das Risiko menschlicher Fehler und gewährleistet Konsistenz bei allen Datenvorgängen.

Stichwort Compliance: An diesem Thema kommt heute kein Unternehmen mehr vorbei. Um nationale wie internationale Richtlinien einzuhalten, bedarf es einer ordnungsgemäßen Datendokumentation, strenger Zugriffskontrollen und klar definierter Prozesse für die Datenaufbewahrung. Best Practices beinhalten auch eine kontinuierliche Überwachung und ein umfassendes Auditing der gespeicherten Daten. Unternehmen sollten außerdem in der Lage sein, ihre Daten nach Wert, Risiko und Relevanz zu kategorisieren, um sicherzustellen, dass kritische Daten sicher gespeichert und veraltete Daten archiviert oder gelöscht werden. All diese Faktoren tragen maßgeblich zu guter Governance bei.

Die Datenstrategie als Teil der Unternehmenskultur

Auf operativer und kultureller Ebene müssen sich Unternehmen auf die praktische Umsetzung ihrer Datenmanagement-Strategie konzentrieren und sicherstellen, dass Datenrichtlinien, Technologien und Governance- Frameworks zum täglichen operativen Erfolg beitragen. Im Idealfall werden Daten aus unterschiedlichen Quellen miteinander integriert, um Anwendern eine einheitliche Sicht zu bieten und so eine effektive Entscheidungsfindung zu erleichtern. Ein Beispiel wäre die Verknüpfung von Daten zu Kundentrends, Beständen und Finanzen.

Mit entsprechenden Daten-Hardware- und -Software-Systemen und gut definierten Prozessen können Unternehmen sicherstellen, dass diese aggregierten Daten akkurat und klar organisiert sind und geeigneten Governance-Mechanismen unterliegen. So schaffen sie eine verlässliche Grundlage für die Etablierung einer Datenkultur, bei der alle Stakeholder darauf zählen können, dass die Daten, auf die sie zugreifen, vertrauenswürdig, sicher und für den Zweck geeignet sind. Nur so können Teams handfeste, datengestützte Entscheidungen treffen, Innovationen auf Basis zuverlässiger Analysen entwickeln und aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen, die die Geschäftsziele unterstützen.

Zukunftssichere Infrastrukturen und Prozesse aufbauen

Eine zukunftssichere Datenmanagement-Strategie sollte sich darüber hinaus nahtlos in neu aufkommende Geschäftsanwendungen einbinden lassen. Mit einem modularen Speicheransatz beispielsweise können Unternehmen bestimmte Komponenten unabhängig voneinander skalieren und so die nötige Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Datenanforderungen und neue Technologien gewährleisten.

Daneben sorgt ein solcher Ansatz für Interoperabilität zwischen verschiedenen Speicherumgebungen, vermeidet die Bindung an einen bestimmten Anbieter und ermöglicht es Unternehmen, sich reibungslos an ihr künftiges Datenwachstum anzupassen. Dabei kann die Einbettung von Automatisierung und KI-gestützter Data Governance die betriebliche Effizienz verbessern und Sicherheitsrisiken und Compliance-Anforderungen proaktiv angehen, auch während sich das regulatorische Umfeld weiterentwickelt. Mit einer effektiven, kostengünstigen und hochperformanten Datenverwaltungstechnologie sind Unternehmen für die Zukunft gut gerüstet.

* Der Autor: Sascha Hempe, Regional Sales Manager, DACH & Nordics, Datadobi

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