Warum der Erfolg von KI von der Verwaltung unstrukturierter Daten abhängt
Unternehmen setzen stark auf künstliche Intelligenz (KI), entdecken jedoch, dass der Erfolg von KI weniger von Modellen und Rechenleistung abhängt, sondern vielmehr davon, wie gut sie die Daten, die ihrer KI zugrunde liegen, verstehen und verwalten.
Das Problem unstrukturierter Daten
Ein Anbieter für das Management unstrukturierter Daten hat festgestellt, dass der fehlende Überblick über unstrukturierte Daten eines der größten Risiken für moderne Unternehmen darstellt. Organisationen eilen auf das Ziel der KI zu, während sie gleichzeitig nicht die notwendige Sichtbarkeit über die unstrukturierten Daten haben, die für den Erfolg von KI entscheidend sind.
Die Datenverwaltung hat sich als eine der klarsten Trennlinien zwischen den Ambitionen und der Einsatzbereitschaft von KI herausgestellt. Ein erheblicher Prozentsatz der Organisationen berichtet von fehlenden Werkzeugen zur Datenklassifizierung, was dazu führt, dass große Mengen unklassifizierter, risikobehafteter Daten in verschiedenen Umgebungen verbreitet sind. Dies zwingt IT- und Sicherheitsteams zu reaktiven Aufräumarbeiten, die Zeit, Budget und Vertrauen kosten.
Die Herausforderungen durch unkontrolliertes Datenwachstum
Experten diskutieren, wie unkontrolliertes Datenwachstum Sicherheit, Compliance und Widerstandsfähigkeit untergräbt. Die Gespräche konzentrierten sich stark auf redundante, veraltete und triviale Daten (ROT) als systematisches Problem.
Der Mangel an Sichtbarkeit führt schnell zu einem Anstieg der Risiken. Vergessene Anmeldeinformationen in veralteten Dateiordnern und fehlende Datensätze verzögern Compliance-Audits und erhöhen die Sicherheitsanfälligkeiten. Das, was zunächst ein Sichtbarkeitsproblem darstellt, wird zu einem Versagen der Governance.
Datenverwaltung als Erfolgsfaktor für KI
Die Schritte, die Organisationen unternehmen, um ROT zu verwalten und sensible Dateien zu überwachen, verringern nicht nur Sicherheitsvorfälle, sondern schaffen auch die Grundlage für KI-Initiativen, die auf Genauigkeit, Nachvollziehbarkeit und Vertrauen angewiesen sind. Saubere, klassifizierte Daten werden zu einer operativen Voraussetzung.
Um die Herausforderungen zu bewältigen, sind regelmäßige Datenprüfungen und proaktive Klassifizierungen notwendig. Unternehmen sollten eine Philosophie des „Weniger ist mehr“ annehmen und in Datenlebenszyklusmanagement investieren, um abgelaufene Daten zu verwalten und gleichzeitig die Anforderungen an die Compliance zu erfüllen.
Fazit
Die Verwaltung von ROT ist kein statisches Ziel, sondern eine fortlaufende Disziplin. Unternehmen, die diese Prinzipien anwenden, reduzieren Kosten, vereinfachen Audits und schließen Sicherheitslücken. Im heutigen Unternehmensumfeld ist es entscheidend, die Governance zu verbessern, um die Anforderungen an Sicherheit und Compliance zu erfüllen.
