Thought Leadership
Künstliche Intelligenz (KI) ist auf dem Vormarsch – auch und vor allem in Verbindung mit Storage-Lösungen. Die Nähe zu den Daten spielt dafür eine entscheidende Rolle.
KI hat die Experimentierphase verlassen und sorgt heute in verschiedenen Einsatzgebieten für effiziente, schnelle und fehlerlose Unternehmensabläufe: im Zusammenhang mit Wartungsaufgaben für Anlagen und Maschinen und automatisierten Qualitätstests, der Datenanalyse oder dem Management von Lieferketten. Besonders gut harmoniert KI in Verbindung mit Speichersystemen und Software-defined Storage-Lösungen. Denn dort befindet sich der Datenpool, mit dem gearbeitet wird. Es macht also Sinn, KI-Technologien dort zu implementieren, wo auch die zu analysierenden Informationen liegen.
KI-Engines an Bord
So verwundert es auch nicht, dass Storage-Lösungen ihre KI-Funktionen heute oftmals selbst mitbringen. Eine Einbettung in den Storage ermöglicht es, Daten vollautomatisch und bereits während der Speicherung durch die KI nach bestimmten Regeln klassifizieren und analysieren zu lassen. Unternehmen können sich damit stärker auf die Entscheidungsfindung konzentrieren, während die Entwicklung und Verbesserung der Analytics Engines bei Hardware- beziehungsweise Softwareherstellern verbleiben.
In der Praxis kommt eine Kombination aus KI und Speichersystemen häufig dann zum Einsatz, wenn bestimmte Regeln für Informationen durchgesetzt werden sollen – etwa um Compliance-Vorschriften im Sinne der DSGVO einhalten zu können oder um Personal-Identify-Informationen ausfindig machen zu lassen. Aber auch Herausforderungen im Business Reporting und mit Prozessoptimierungen sind für einen KI-Einsatz in Verbindung mit Storage-Lösungen bestens geeignet.
Tiefenbohrung mit KI
Wie füreinander bestimmt ist eine Verbindung zwischen KI und Speichersystemen auch dann, wenn es um das allgegenwärtige Problem mit Dark Data geht. Dabei handelt es sich um unstrukturierte Daten in heterogenen Systemen, die unbekannt sind, und somit für die Geschäftsführung ungenutzt bleiben. Um entscheidungsrelevante Erkenntnisse aus den Tiefen dieser Daten-Ozeane ziehen zu können, lassen sich Automatismen innerhalb der KI dazu nutzen, diese Dark Data sichtbar zu machen.
