Datenmanagement macht AI wirtschaftlich

Datenmanagement macht AI wirtschaftlich

Artificial Intelligence (AI) breitet sich unaufhaltsam aus, auch das ERP wird immer künstlich intelligenter. Für den gewinnbringend Einsatz ist jedoch eine einheitliche Datenstruktur zwingend nötig. Um die steht es in vielen Betrieben aber nicht zum Besten.

Das ist das Ergebnis des neuen Data Complexity Report von NetApp, der der Frage nachgegangen ist, wie AI die globale Unternehmenswelt im Jahr 2025 und darüber hinaus beeinflusst. Demnach betrachten lediglich 47 Prozent aller deutschen Unternehmen ihre Geschäftsdaten als für den Einsatz von AI optimiert. Das ist fatal, weil an ihnen allen die AI-Revolution ungenutzt vorbeizieht.

Der Aufbau einer intelligenten Dateninfrastruktur sollte der erste Schritt sein, um die transformativen Möglichkeiten der AI effektiv zu nutzen. Mit einem ganzheitlichen Ansatz sind Unternehmen in der Lage, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und in Zukunft wesentliche Verbesserungen ihrer Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Nahtlos integrierte Speicherstruktur

Doch ein Unternehmen technisch bereit zu machen für den gewinnbringenden Einsatz von AI, ist kein triviales Unterfangen. AI-Prozesse benötigen enorme Rechenleistung, massive Infrastrukturskalierbarkeit und sehr viele Storage-Operationen pro Sekunde. Oft sind diese Prozesse zusätzlich über die Public Cloud, Private Cloud und On-Premises-Strukturen verteilt. Was Unternehmen also zuallererst brauchen, ist eine intelligente, flexible Speicherstruktur und eine nahtlose Integration der verschiedenen Cloud-Umgebungen und -Dienstleister. Nur so ist die AI in der Lage, trotz der komplexen hybriden Infrastruktur zuverlässig und schnell auf Daten zuzugreifen.

Eine intelligente Dateninfrastruktur umfasst nicht nur eine flexible Architektur, die den Datenzugriff an jedem Ort erlaubt. Daneben ermöglicht sie auch ein aktives Datenmanagement, um kritische Sicherheits- und Governance-Anforderungen zu erfüllen. Zudem ist sie anpassungsfähig im Betrieb, um Leistungs- und Effizienzziele zu erreichen. Damit erfüllt die richtige Dateninfrastruktur zusätzlich wichtige Funktionen für eine höhere Ressourceneffizienz und ein optimiertes Kostenmanagement. Weltweit legen aktuell rund 80 Prozent der Führungskräfte im Bereich Technik den Fokus für aktuelle und künftige Investitionen auf Datenmanagement und -infrastruktur, um eine vorherrschende Stellung in Bezug auf AI und Wettbewerbsvorteile zu erreichen, stellt NetApp in seinem Report fest.

AI setzt zwingend gesunde Daten voraus

Wenn ein Unternehmen seine Dateninfrastruktur hinsichtlich Rechen- und Speicher-Ressourcen optimiert hat, lassen sich AI-Lösungen wirtschaftlich und betrieblich nachhaltig einsetzen. Anderenfalls untergraben die exzessiven Betriebskosten den eigentlich gewonnenen Wert. Außerdem bringt eine ressourcenintensive Nutzung von AI etwaige Nachhaltigkeitsziele in Gefahr. AI-Spitzenreiter spüren dies deutlicher als die Länder, die in Sachen AI im Rückstand sind. Im NetApp-Report geben weltweit 50 Prozent der befragten Unternehmen an, der Einfluss von AI auf ihre Nachhaltigkeitsinitiativen sei hoch oder extrem hoch – im Vergleich zu Deutschland, wo bisher nur rund ein Drittel der Unternehmen diese negative Veränderung spürt.

Unternehmen brauchen klare Prozesse und Messgrößen, um eine angemessene und effiziente Ressourcennutzung in die Kriterien für den Erfolg von AI-Projekten einzubinden. Auch die Anstrengungen in Sachen Data Governance zahlen sich auf lange Sicht mehrfach aus: Bessere Daten bedeuten effizientere AI-Prozesse und diese wiederum führen zu einer profitableren Datengrundlage.

„AI-Spitzenreiter verfügen über einheitliche und gut katalogisierte Daten, robuste Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen für sensible Informationen sowie ein klares Verständnis wie sich Daten entwickeln“, kommentierte Begoña Jara, Deutschlandchefin bei NetApp. „So können sie im neuen AI-Zeitalter Innovationen vorantreiben.“