Ein Kommentar von Kumar Ramananda, Practice Leader für Life Sciences und Medical Devices, EMEA & APJ, bei Cognizant.

Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen unter anderem, mangelnde Mitarbeiter- und Finanzressourcen auszugleichen.

Gut strukturierter SQL-Code ist entscheidend für die Performance und Stabilität von Datenbankanwendungen. Gleichzeitig erleichtert er die Fehlersuche und verbessert die Zusammenarbeit in Entwicklerteams.

Es ist noch gar nicht so lange her, da waren Datenbanken für Unternehmen ein solides, aber eher unscheinbares Fundament. Sie liefen – und wenn etwas klemmte, „konnte das die IT schon richten“.

Datenbank-Deployments können Entwicklern schlaflose Nächte bereiten. Schon kleine Änderungen bergen das Risiko großer Probleme. Laut der Redgate-Studie 2025 sehen sich 70 Prozent der Entwickler durch inkonsistente Prozesse mit Projektverzögerungen konfrontiert, fast 40 Prozent fürchten ein Scheitern der Bereitstellung.

Technische Schulden in Datenbanken sind unsichtbare Bremsklötze der digitalen Transformation. Sie schleichen sich unbemerkt ein, erhöhen Kosten, gefährden die Sicherheit – und lähmen Innovationen. Doch es gibt Auswege.

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.

Unternehmen sind auf sichere und effiziente Datenmanagementsysteme angewiesen. Um Datenverlust, Sicherheitslücken und Compliance-Verstöße zu vermeiden, müssen klare Strategien zur Datenorganisation und -sicherung entwickelt werden. Wie geht das und worauf ist dabei zu achten?