Die Rolle von KI in der Datenverwaltung und -governance
Der Hyperüberfluss an zugänglichen Daten hat den heutigen Anstieg der KI-Adoption und die Fähigkeit zur generativen KI maßgeblich vorangetrieben. Daher ist das Sammeln, Reinigen, Organisieren und Sichern dieser Daten für KI und maschinelles Lernen zu einem eigenen Projekt geworden – einer Governance-Initiative, bei der KI-Tools selbst eine wichtige Rolle spielen. Das Ergebnis kann somit eine enorme Verbesserung der Datenverwaltung sein, die dem gesamten Unternehmen zugutekommt.
Die Datenbank bleibt zwar das grundlegende Repository für Daten, aber das Ökosystem der KI-gesteuerten Datenverwaltungstools ist weitreichend. Es umfasst Produkte von Start-ups, die möglicherweise keine langfristige Stabilität oder tiefgreifende Datenbankexpertise aufweisen. Im Laufe der Zeit werden voraussichtlich immer mehr Governance-Funktionen in Datenbanksoftware-Angebote und Cloud-Datenbankservices integriert.
Die Verwendung von KI zur Automatisierung der Datenverwaltung hat unmittelbare Vorteile. Je besser ein Unternehmen seine Daten verwaltet, desto besser können das MLOps (maschinelles Lernen) Personal diese Daten nutzen, um KI-gesteuerte Anwendungen zu entwickeln. Darüber hinaus hat die Integration von KI in die Datenverwaltung einen positiven Einfluss auf die Datenanalyse, die regulatorische Einhaltung und die Bemühungen zur Datenqualität einer Organisation.
KI modernisiert daher die Prozesse rund um die Governance erheblich – und KI-gestützte Tools tragen dazu bei, den Erfolg sowohl von KI/ML-Anwendungen als auch von Datenbereinigung im Allgemeinen zu gewährleisten.
Datenkatalogisierung
Eine vollständige Inventarisierung aller relevanten Datenspeicher und ein Verständnis dessen, was sie enthalten, ist für eine effektive Governance unerlässlich. Die Aufgabe, Unternehmensdaten zu identifizieren, darauf zuzugreifen und zu kategorisieren, wird jedoch immer mühsamer. Datenkatalogisierungssoftware bringt daher all diese Speicher auf die Karte.
KI kann bei jeder Phase der Katalogisierung von Unternehmensdaten helfen, angefangen bei der automatisierten Entdeckung aller relevanten Datenspeicher. Einige Katalogisierungstools verwenden KI, um Zugriffssteuerungsrichtlinien zu organisieren und/oder eine natürliche Sprachsuche über den Datenbestand einer Organisation zu ermöglichen. Dies reduziert somit erheblich die manuelle Arbeit bei der Klassifizierung von Datenbeständen und zeigt Datenabstammungen auf.
Metadatenverwaltung
Eine effektive Verwaltung von Metadaten ist grundlegend für eine erfolgreiche Governance. KI-Katalogisierungstools können Metadaten identifizieren, um Datenbestände ordnungsgemäß zu kategorisieren, aber die Metadatenverwaltung ist auch für einen gesunden Datenbestand unerlässlich. Eine breite Palette von Angeboten, von Datenintegrationssoftware bis hin zu Plattformen für Datenbeobachtbarkeit, bietet jetzt Metadatenverwaltungsfunktionen.
KI-infundierte Metadatenverwaltungstools erleichtern die mühsame manuelle Klassifizierung von Daten und helfen dabei, Unterschiede in Metadatenbeschreibungen abzustimmen. KI-Tools können kontinuierlich dynamische Metadaten zu Speicherung, Nutzung und Fluss von Daten überwachen und sammeln. Tiefe Metadaten zu Datenbeständen können daher für KI-Empfehlungen optimaler Speicherplattformen genutzt werden oder sogar potenzielle Datenintegrationspipelines vorschlagen.
Datenqualität
Der größte Einfluss, den KI auf die Datenverwaltung hatte, liegt in der Datenqualität. AI/ML-Tools können automatisch fehlende Werte ableiten, Datenformate normalisieren, Datenanomalien kennzeichnen und mehr. Die eingesparte Zeit kann daher enorm sein. KI-Tools verbessern sich stetig in ihren Empfehlungen, Korrelationen und Korrekturen und können genutzt werden, um die Qualität von Daten in Echtzeit zu überwachen.
Datenmodellierung
Die Strukturierung einer Datenbank beginnt mit der Sammlung und Analyse von Datenanforderungen und der Entwicklung der logischen und physischen Modelle. Mehrere Produktangebote verwenden KI, um Datenarchitekten und Ingenieuren die Erstellung visueller Darstellungen von Datenmodellen zu erleichtern.
In vielen Unternehmen wird die Datenmodellierung umgedreht, um KI/ML-Anwendungen zu unterstützen. KI-Datenwerkzeuge bieten daher automatisierte Merkmalsentwicklung und unterstützen die Auswahl des richtigen ML-Modells zur Unterstützung einer Anwendung oder prädiktiver Analytik. KI-gesteuerte Daten-Simulationswerkzeuge können synthetische Daten generieren, die dem Original sehr ähnlich sind.
Datenrichtlinien und Lebenszyklusmanagement
Organisationen müssen Richtlinien für den Umgang mit ihren Daten festlegen. In größeren Unternehmen legt ein Daten-Governance-Ausschuss daher diese Richtlinien fest. Die natürlichsprachlichen Fähigkeiten der generativen KI können erste Entwürfe dieser Dokumentation erstellen und spätere Änderungen erleichtern.
Durch die Analyse von Datenverwendungsmustern, regulatorischen Anforderungen und internen Workflows kann KI Organisationen dabei helfen, Datenretentionsrichtlinien zu definieren und durchzusetzen und automatisch Daten zu identifizieren, die das Ende ihrer nützlichen Lebensdauer erreicht haben. KI kann sogar den Archivierungs- oder Löschprozess initiieren.
Datenverfügbarkeit
KI-gesteuerte Systeme für die Notfallwiederherstellung können Organisationen dabei helfen, solide Wiederherstellungsstrategien zu entwickeln, indem sie potenzielle Ausfallszenarien vorhersagen und präventive Maßnahmen zur Minimierung von Ausfallzeiten und Datenverlusten festlegen. KI-angereicherte Backup-Systeme können die Integrität von Backups sicherstellen und im Falle eines Desasters automatisch Wiederherstellungsverfahren initiieren.
Speicherverwaltungssysteme, die mit KI angereichert sind, können Daten über mehrere Speicherorte replizieren und verteilen, um eine hohe Verfügbarkeit und geringe Latenz zu gewährleisten. KI-gesteuerte prädiktive Analysen können potenzielle Ausfälle oder Ausfallzeiten vorhersagen.
Menschen werden immer noch benötigt
Viele Aufgaben im Zusammenhang mit der Governance sind für KI niedrig hängende Früchte. Viele der mit der Governance verbundenen Aufgaben, von der Datenerfassung über die Datenbereinigung bis hin zur Richtlinienverwaltung, sind voller wiederholender manueller Aufgaben, die KI leicht bewältigen kann. Das ist daher ein großer Gewinn, insbesondere da MLOps saubere, organisierte Datenspeicher für KI-Anwendungen benötigt.
Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass KI im eigentlichen Sinne des Wortes nicht intelligent ist. Selbst das Beheben geringfügiger Dateninkonsistenzen erfordert einen Kontext, den nur Menschen erwerben und verarbeiten können. Niemand würde beispielsweise die Erstellung einer Unternehmensdatenarchitektur an eine Maschine delegieren. KI eliminiert zwar bereits einen großen Teil der manuellen Arbeit aus der Datenverwaltung, aber sie wird nicht für Sie denken.
Fazit
KI spielt eine entscheidende Rolle in der modernen Datenverwaltung und -governance. Sie automatisiert viele repetitive Aufgaben, verbessert die Datenqualität und erleichtert die Einhaltung von Vorschriften. Trotz dieser Fortschritte bleibt der menschliche Faktor unerlässlich, um Kontext und tiefgreifende Expertise in die Datenverwaltung einzubringen. Die Kombination von KI-Tools und menschlichem Wissen führt daher zu einer effizienteren und genaueren Datenverwaltung, die Unternehmen hilft, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.
