Thought Leadership
Mit dem Boom von Künstlicher Intelligenz hat sich das Anforderungsprofil an Datenbanken verändert. Sie müssen noch schneller und noch flexibler sein. Gleichzeitig steht mit KI ein Tool zur Verfügung, um das immer komplexer werdende Datenbankmanagement in den Griff zu bekommen. Eine große Herausforderung ist jedoch in beiden Fällen der Skill Gap.
Mit Künstlicher Intelligenz haben Unternehmen einen unermüdlichen Mitarbeiter, der rund um die Uhr Muster in Verkaufszahlen erkennt, Produktionsengpässe vorhersagt und Kundenanfragen beantwortet – ohne Kaffeepause und nahezu fehlerfrei. In der Folge sind KI-Systeme aus der Wirtschaft längst nicht mehr wegzudenken: Sie analysieren Marktbewegungen in Echtzeit, optimieren automatisch Lieferketten und personalisieren Kampagnen so präzise, dass Kunden das Gefühl haben, die Botschaft sei speziell auf sie zugeschnitten. Mit Hilfe von KI wird aus dem bisherigen Datengrab quasi ein Wissensschatz, der Unternehmen nicht nur effizienter, sondern auch innovativer und wettbewerbsfähiger macht.
KI braucht „neue“ Datenbanken: Die Messlatte liegt hoch
Die Integration dieses mächtigen Werkzeugs in den bestehenden Technologie-Stack ist allerdings mit Herausforderungen verbunden. Vor allem Datenbanken sind gefordert wie nie zuvor, denn die KI hat ihre ganz eigenen Ansprüche. Traditionelle Datenbanksysteme kommen hier schnell an ihre Grenzen, sie sind darauf ausgelegt, streng strukturierte Informationen etwa Finanzzahlen oder Kontaktdaten in festen Tabellenstrukturen abzulegen. Moderne, auf KI ausgerichtete Datenbanken müssen allerdings ein viel breiteres Spektrum an Formaten verarbeiten können: neben relationalen Datensätzen auch unstrukturierte Quellen wie Bild-, Audio-, Video- oder Freitextdokumente sowie semistrukturierte JSON- oder XML-Dateien. Um dieser Vielfalt gerecht zu werden, setzen KI-Datenbanken auf flexible Schemata oder verzichten ganz auf eine vordefinierte Datenverwaltung, sodass neue Felder jederzeit hinzugefügt werden können, ohne die bestehende Architektur umbauen zu müssen.
Ein weiterer zentraler Aspekt sind die Performance-Ansprüche an die Datenbank: KI-Workloads benötigen nicht nur extrem niedrige Latenzzeiten, sondern auch einen hohen Datendurchsatz, um große Mengen an Trainingsdaten in Echtzeit zu verarbeiten. Hier kommen Techniken wie In-Memory-Verarbeitung, verteilte Architekturen und fortschrittliche Indizierungsverfahren zum Einsatz. Manche Systeme nutzen zudem GPU-Beschleunigung oder dedizierte Speicher, um Abfragen und komplexe Berechnungen zu beschleunigen.
Nicht zuletzt spielt die Skalierbarkeit eine entscheidende Rolle: Während ein klassisches Datenbanksystem bei wachsendem Datenvolumen irgendwann an seine Kapazitätsgrenzen stößt, lassen sich KI-Datenbanken horizontal erweitern. Durch automatische Sharding-Mechanismen und elastisches Ressourcenmanagement passen sie sich dynamisch an wachsende Datenströme und Rechenanforderungen an. So entsteht eine Infrastruktur, die Daten nicht nur einfach speichert, sondern sie in Echtzeit analysierbar, erweiterbar und für unterschiedlichste Use-Cases verfügbar macht.
Effiziente KI-Anwendungen sind schließlich auch auf Kontextdaten angewiesen, bei deren Bereitstellung Datenbanken ebenfalls eine zentrale Rolle einnehmen. RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbessert Large Language Models (LLMs) durch die Bereitstellung relevanter Informationen aus einem umfangreichen Textkorpus und ist damit quasi die Suchmaschine der Künstlichen Intelligenz. Lösungen wie SQL Server, PostgreSQL und Oracle verfügen mittlerweile über Vektorsuchfunktionen – mit der zunehmenden Verbreitung von KI werden künftig sogar standardisierte Protokolle für die Anbindung der Datenbanken zur Verfügung stehen. Diese Entwicklung bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, insbesondere im Hinblick auf Datenherkunft und Berechtigungen innerhalb der neuen Frameworks.
KI löst die Herkules-Aufgabe des Datenbankmanagements
KI ist aber auch das Tool, um die Komplexität moderner Datenbanklandschaften in den Griff zu bekommen. Die Optimierung von Abfragen sowie das Generieren und Überprüfen von Code sind beliebte Anwendungen. Ein anderer Bereich sind die Automatisierung und Optimierung klassischer Managementaufgaben. Die Integration von KI in den IT-Betrieb, bekannt als AIOps, verändert bereits jetzt den Arbeitsalltag von Datenbankadministratoren. Moderne Tools nutzen ML-Algorithmen, um Leistungskennzahlen zu analysieren, Anomalien zu erkennen und potenzielle Probleme proaktiv zu identifizieren.
Läuft beispielsweise ein Datenspeicher voll, kann die KI – sofern das Monitoring-Tool den ausgehenden Storage identifiziert hat – den Datenfluss umleiten oder mehr Speicherressourcen zuweisen. Grundsätzlich hilft die Technologie den IT-Teams zu erkennen, welche Betriebs- und Performance-Warnungen als normales Grundrauschen eingestuft werden können und welche kritisch sind und daher priorisiert werden müssen. Beim Monitoring von Datenbankumgebungen sind KI-Assistenten wiederum praktische Helfer, da sie aufgrund ihres tiefen Einblicks und ihrer umfassenden Kenntnis der jeweiligen Systemdaten sinnvolle Lösungen vorschlagen können. Die Prüfung und Validierung dieser Vorschläge wird jedoch weiterhin Aufgabe der IT- und Datenbankexperten vor Ort bleiben.
Denn menschliches Know-how ist trotz aller Möglichkeiten der KI nach wie vor die wahrscheinlich wichtigste Komponente. Die IT-Mitarbeiter müssen ständig auf dem neuesten Stand der Technik sein. Das bedeutet aber nicht nur, neue Technologien zu kennen und zu beherrschen, sondern auch, das ohnehin schon breite Spektrum an Pflichtkenntnissen und -fähigkeiten regelmäßig zu evaluieren und zu stärken. Insbesondere Softwareentwickler und Administratoren benötigen heute im Vergleich zu früher ein recht großes Repertoire an Skills.
Die Crux ist, dass es gar nicht so einfach ist, all diesen Anforderungen gerecht zu werden: Ständige Weiterbildung ist notwendig, funktioniert aber nur, wenn Freiräume für die persönliche Weiterbildung geschaffen werden. Zeitmangel ist jedoch ein großes Problem, wie der aktuelle State of the Database Landscape Report von Redgate Software zeigt. Eine Lösung dafür könnte sein, an einem beliebigen Tag pro Woche ein bis zwei Stunden zu blockieren, in denen sich Datenbankadministratoren beispielsweise mit Cloud-, Container-, Microservice- oder KI-Technologien auseinandersetzen beziehungsweise fortbilden.
KI-Projekte basieren auf Wissen und auf „Empathie“
Wissen ist jedoch nur eine Seite der Medaille – für den Erfolg eines KI-Projekts jeglicher Art ist auch ein gewisses Maß an Einfühlungsvermögen erforderlich. Was ist damit gemeint? Softwareentwickler und Datenbankverantwortliche sollten versuchen, den Bedürfnissen der Fachabteilungen genau zuzuhören und zwischen den Zeilen zu lesen, um unausgesprochene Anforderungen oder Einschränkungen zu verstehen. Gefragt ist sozusagen die Fähigkeit, zwischen technischen und betriebswirtschaftlichen Interessen zu übersetzen.
Fakt ist: Mit dem rasanten Aufstieg Künstlicher Intelligenz bekommen
Datenbanksysteme eine völlig neue Bedeutung: Sie müssen nicht nur riesige Datenmengen in Echtzeit verarbeiten, sondern auch flexibel genug sein, um dynamische Analyse- und Vorhersageszenarien zu unterstützen. Gleichzeitig eröffnet KI selbst innovative Wege, um das immer komplexer werdende Datenbankmanagement zu automatisieren – von selbstoptimierenden Abfragen bis hin zu intelligenten Indizierungsmethoden. So verschmelzen traditionelle Datenbanktechnologien und KI-gestützte Verfahren zu einer synergetischen Einheit, die Performance und Effizienz auf ein neues Level hebt. Die vollständige Entfaltung dieses Potenzials wird jedoch maßgeblich durch den vorhandenen Qualifikationsmix der Fachkräfte beeinflusst: Der Skill Gap bleibt eine zentrale Hürde auf dem Weg zu einer umfassenden Integration von KI und Datenbanken.
