Warum KI eine intelligente Dateninfrastruktur benötigt

KI ist nur so gut wie die Datenbasis, auf die sie zugreifen kann. Um die Produktivität einzelner Teams zu steigern und den Return on Investment (ROI) zu beschleunigen, müssen Unternehmen zuerst eine intelligente Dateninfrastruktur aufbauen.

KI gehört zu den am schnellsten wachsenden Technologiesektoren. Die International Data Corporation (IDC) schätzt das weltweite KI-Investitionsvolumen für das Jahr 2024 auf beachtliche 232 Milliarden USD. Bis 2027 wird diese Summe voraussichtlich auf 512 Milliarden USD ansteigen. Die KI-Investitionen wachsen dabei um mehr als das Fünffache der allgemeinen jährlichen IT-Ausgaben. 

Die Adoption von künstlicher Intelligenz schreitet also voran. Doch mit Investitionen in KI-Projekte allein ist es nicht getan. Je größer die Datenmengen und je komplexer die Workloads von KI-Lösungen werden, desto höher steigen die Anforderungen an die zugrundeliegenden Daten. In der Begeisterung für künstliche Intelligenz sollten Unternehmen deshalb nicht vergessen, was die Basis für erfolgreiche und wirtschaftlich profitable KI-Projekte bildet: eine intelligente Dateninfrastruktur. 

Mit der richtigen Dateninfrastruktur von KI profitieren 

Der immense Datenhunger von KI-Projekten verschlingt Rechenpower und benötigt zudem rund um die Uhr Zugriff auf Datenspeicher und einen stabilen Datenfluss. Wer sich im Voraus keine Gedanken darüber macht, wie die Datenbasis für KI-Projekte organisiert und aufgebaut sein soll, riskiert ein unschönes Erwachen: So können Investitionen verpuffen, weil die Infrastruktur die komplexen Anforderungen nicht erfüllt.

KI-getriebene Projekte ohne eine solide Datenstrategie gehören auch heute noch zum Alltag in vielen Unternehmen: Sie verfügen lediglich über eine fragmentierte Dateninfrastruktur mit verschiedenen Datensilos. Die Prioritäten liegen hier darauf, die IT-Infrastruktur allgemein zu verbessern, ohne die speziellen Anforderungen von KI-Workloads in die Überlegungen miteinzubeziehen.  

Komplexe KI-Modelle können, wie die Untersuchung der IDC zeigt, nicht profitabel betrieben werden, solange die zugrunde liegende Datenarchitektur nicht ausreichend auf solche Workloads ausgelegt ist. Unternehmen mit einer fortgeschrittenen Infrastruktur verzeichnen jedoch laut Report eine um 7 Prozent niedrigere Ausfallrate bei KI-Projekten als die weniger gut ausgestatteten Unternehmen.

Intelligente Dateninfrastrukturen sind die Grundlage für erfolgreiche KI-Initiativen: Sie sind nicht nur in der Lage, große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten, sondern auch flexibel genug, um Datenströme problemlos in die Cloud und zurück zu übertragen. Diese Systeme können sich ständig ändernden Anforderungen anpassen und erlauben einen reibungslosen Zugriff auf Daten in unterschiedlichen Umgebungen – sei es vor Ort, in der Private Cloud oder in der Public Cloud. Dies ist besonders relevant für KI-Aufgaben, für deren Ausführung häufig zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen gewechselt werden muss.

Data Governance ist wichtiger als Algorithmen 

Profitable KI-Projekte sind nicht nur das Ergebnis intelligenter Algorithmen, sondern auch eines effizienten Datenmanagements. Das bedeutet, dass Zugriffskontrollen, Data Governance und Speicherung nahtlos funktionieren müssen. Andernfalls können KI-Projekte unrentabel und sogar riskant werden. Denn mit einer schlechten Data Governance besteht die Gefahr, dass veraltete oder fehlerhafte Daten in KI-Modelle einfließen und so zu teuren Fehlentscheidungen führen. 

Eine durchdachte Data Governance sorgt dafür, dass Daten sicher gespeichert und regelmäßig auf ihre Qualität hin überprüft werden. Ist der Datenzugriff klar geregelt, können nur berechtigte Personen sensible Daten einsehen oder bearbeiten. Das dient nicht nur der Sicherheit, sondern stärkt auch die Vertrauenswürdigkeit der verwendeten Daten. Darüber hinaus ist es wichtig, dass Unternehmen einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten fördern. Regelmäßige Schulungen und Sensibilisierungen helfen den Mitarbeitern, die Bedeutung ihrer Rolle im gesamten Datenmanagementprozess zu verstehen. 

Ressourcen am richtigen Ort einsetzen 

Eine weitere Hürde von KI-Projekten ist der Ressourcenbedarf. Investitionen in effiziente Hardware und eine optimierte Dateninfrastruktur sind nicht umsonst. Die erfolgreichsten KI-Infrastrukturen basieren deshalb auf klaren Metriken zur Ressourceneffizienz: Unternehmen, die gezielt solche Metriken einsetzen, vermeiden Datenfriedhöfe und passen ihre Infrastruktur flexibel an den Bedarf an. Das senkt nicht nur die Betriebskosten, sondern reduziert auch den CO₂-Fußabdruck – ein Vorteil für die Umwelt und die Bilanz. Leistungsfähige Speichersysteme sind somit eine klare Antwort auf die Frage, wie KI wirtschaftlich und zugleich umweltschonend betrieben werden kann. 

Was müssen Unternehmen beim Aufbau einer Dateninfrastruktur beachten?

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Unternehmen beim Aufbau einer intelligenten Dateninfrastruktur folgende Punkte bedenken sollten: 

1. Durchdachtes Datenmanagement etablieren: Zu einer intelligenten Datenstrategie gehören Funktionen wie automatisierte Datenklassifizierung, Metadatenmanagement und Versionierung. Diese Tools unterstützen dabei, Daten effizient zu organisieren und somit für KI-Lösungen nutzbar zu machen.
2. Speicherlösungen skalieren: Speichermöglichkeiten sollten sich flexibel und dynamisch an die wachsenden – oder unter Umständen auch sinkenden – Datenvolumina anpassen lasse, ganz gleich ob On-Premises-Lösungen oder Cloud-basierte Speicherdienste.
3. Funktionen für Sicherheit- und Compliance: Datenschutz gilt auch für KI-Anwendungen. Angesichts der Sensibilität vieler Daten sind fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Werkzeuge essenziell. Diese umfassen Funktionen zur Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Audits.
4. Hochleistungsfähige Datenverarbeitung: KI-Algorithmen benötigen eine sehr hohe Rechenleistung. Eine fortschrittliche Infrastruktur integriert leistungsstarke Prozessoren und GPUs, sodass komplexe Berechnungen und Modeltrainings beschleunigt werden.
5. Performante Netzwerkinfrastruktur: Um Daten schnell und effizient zwischen Speicher, Verarbeitungseinheiten und KI-Anwendungen zu verschieben, ist eine Hochgeschwindigkeits-Netzwerkinfrastruktur erforderlich.
6. Datenintegration nahtlos gestalten: Eine intelligente Infrastruktur verbindet problemlos verschiedene Datenquellen, sei es aus internen oder externen Systemen.  Um umfassende Datensätze für KI-Modelle zu erstellen, ist diese nahtlose Integration essenziell. 

Nur mit einer durchdachten Infrastruktur gelingt ein schneller ROI

Unternehmen, die KI erfolgreich in ihre Prozesse integrieren wollen, müssen sich nicht nur um leistungsfähige Algorithmen, sondern auch um ihre Dateninfrastruktur kümmern. Denn mangelhaft durchdachte, veraltete Systeme führen schnell zu unvorhersehbaren Kosten, Engpässen und verpassten Chancen. KI-Projekte sind nur dann profitabel, wenn die Technologie mithalten kann – sonst bleibt das Potenzial ungenutzt.