Eine aktuelle Analyse von Splunk und Cisco zeigt, dass Unternehmen mit einer umfassenden Transparenz über ihre IT-Landschaft deutlich besser auf Störungen und Cyberangriffe reagieren können, insbesondere beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz.
Hohe Kosten durch mangelnde Übersicht
Nach dem aktuellen „Cost of Downtime Report“ von Splunk belaufen sich die jährlichen Kosten ungeplanter IT-Ausfälle bei den Global-2000-Unternehmen auf rund 600 Milliarden US-Dollar. Ein wesentlicher Unterschied zwischen besonders widerstandsfähigen Unternehmen und dem Rest liegt laut der Untersuchung in der Sichtbarkeit ihrer IT-Umgebung. Fast alle Unternehmen mit den niedrigsten Ausfallkosten verfügen nach eigenen Angaben über einen vollständigen Überblick über ihre Systeme, Anwendungen und Datenquellen.
Diese Transparenz gewinnt zusätzlich an Bedeutung, weil immer mehr Unternehmen KI einsetzen, um Sicherheitsvorfälle und Betriebsstörungen frühzeitig zu erkennen. Damit entsprechende Systeme zuverlässig arbeiten können, benötigen sie jedoch vollständige und zusammenhängende Informationen.
Viele Daten, aber kein Gesamtbild
In modernen IT-Umgebungen entstehen kontinuierlich große Mengen an Informationen. Anwendungen, Cloud-Dienste, Netzwerke und Endgeräte liefern zahlreiche Protokolle, Metriken und Ereignisdaten. Das eigentliche Problem besteht jedoch häufig nicht im Datenmangel, sondern darin, dass diese Informationen auf unterschiedliche Plattformen verteilt sind.
Sicherheitsteams müssen relevante Hinweise oft erst mühsam aus verschiedenen Quellen zusammenführen. Dieser Aufwand kostet Zeit und erschwert eine schnelle Reaktion auf Sicherheitsvorfälle oder technische Störungen. Mit jeder zusätzlichen Anwendung und jedem neuen Sicherheitstool wächst die Komplexität weiter.
KI benötigt belastbare Daten
Künstliche Intelligenz kann IT-Teams bei der Analyse großer Datenmengen erheblich unterstützen. Sie hilft beispielsweise dabei, Warnmeldungen zu priorisieren, Fehlalarme herauszufiltern oder sicherheitsrelevante Ereignisse automatisch mit zusätzlichen Informationen anzureichern.
Ihre Leistungsfähigkeit hängt jedoch unmittelbar von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Sind Informationen unvollständig oder nicht miteinander verknüpft, können Bedrohungen falsch bewertet oder sogar übersehen werden. Laut einem weiteren Splunk-Bericht berichten 82 Prozent der befragten IT-Verantwortlichen, dass eine strukturierte Datenmanagement-Strategie die Genauigkeit ihrer KI-Anwendungen verbessert hat.
Splunk weist darauf hin, dass der Erfolg von KI-Projekten deshalb weniger von immer neuen Modellen als vielmehr von einer belastbaren Datenbasis abhängt.
Fünf Grundlagen für eine belastbare Datenstrategie
Nach Einschätzung von Splunk sollten Unternehmen ihre Datenstrategie gezielt auf die Anforderungen moderner Sicherheitslösungen ausrichten. Im Mittelpunkt steht dabei zunächst die Qualität der Daten. Konsistente, aktuelle und bereinigte Informationen liefern deutlich zuverlässigere Ergebnisse als große Mengen unstrukturierter Daten.
Ebenso wichtig ist es, Datensilos aufzubrechen. Sicherheitsverantwortliche benötigen einen einheitlichen Blick auf Informationen aus Cloud-, On-Premises- und Drittanbietersystemen, ohne diese zwangsläufig zentral speichern zu müssen.
Darüber hinaus sollten Maschinendaten wie Logdateien, Metriken und Ereignisse so aufbereitet werden, dass KI-Systeme Anomalien frühzeitig erkennen können. Spezialisierte Analysemodelle bieten dabei häufig präzisere Ergebnisse als allgemeine KI-Verfahren.
Auch die IT-Infrastruktur selbst sollte mit steigenden Datenmengen Schritt halten können. Technologien wie Edge Intelligence ermöglichen es, bereits an der Datenquelle irrelevante Informationen auszufiltern und so sowohl Kosten als auch Datenvolumen zu reduzieren.
Nicht zuletzt bleibt eine konsequente Governance unverzichtbar. Klare Zugriffsrechte, nachvollziehbare Datenherkunft und definierte Verantwortlichkeiten sorgen dafür, dass KI ausschließlich autorisierte Informationen verarbeitet und regulatorische Vorgaben eingehalten werden. Trotz zunehmender Automatisierung sollte die endgültige Entscheidung bei sicherheitskritischen Vorfällen weiterhin beim Menschen liegen.
Datenmanagement wird zum Erfolgsfaktor
Mit der wachsenden Bedeutung von KI verschiebt sich der Fokus vieler Unternehmen. Nicht allein leistungsfähige Algorithmen entscheiden über den Erfolg intelligenter Sicherheitslösungen, sondern vor allem eine konsistente und transparente Datenbasis. Wer seine Informationen systemübergreifend verfügbar macht und sinnvoll miteinander verknüpft, schafft die Voraussetzungen, um Ausfälle schneller zu erkennen, Cyberangriffe effektiver abzuwehren und die eigene IT langfristig widerstandsfähiger zu machen.
(red/Splunk)