KI und Cloud-Modernisierung gehen Hand in Hand Sind die Daten bereit, kann KI loslegen

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Eine Cloud-Modernisierung ermöglicht es, KI für gezielte Anwendungen einzusetzen, z. B. für die Optimierung von Analysen, die Replikation und Verteilung von Daten über verschiedene Standorte hinweg oder die Auslagerung alltäglicher Vorgänge. Dadurch kann sich das IT-Personal stärker auf geschäftskritischere, betriebliche Fragen konzentrieren. So die These.

Nach einer aktuellen Informatica-Umfrage haben 41 Prozent der Datenverantwortlichen mit mehr als tausend Datenquellen zu kämpfen, und 79 Prozent erwarten, dass diese Zahl bis Ende dieses Jahres noch steigen wird. Immer größere Datenmengen in immer kürzerer Zeit erfordern ein effizientes Cloud-Daten-Management. Eine andere Umfrage von Salesforce ergab, dass 87 Prozent der Analytics- und IT-Führungskräfte der Meinung sind, dass KI das Daten-Management deutlich verbessert. Gleichzeitig sind sie sich einig, dass die Ergebnisse der KI nur so gut sein können, wie es die Daten zulassen.

Um im Zeitalter künstlicher Intelligenz (KI) wettbewerbsfähig und agil zu bleiben, müssen sich Firmen jetzt mit der Cloud-Modernisierung befassen, damit ihre Daten zu einem Vorteil und nicht zu einem Engpass bei KI-Initiativen werden. Durch eine Cloud-Modernisierung erhalten sie hochwertige Echtzeitdaten zum Trainieren und Bereitstellen ihrer KI-Modelle.

Alle befragten Datenverantwortlichen, die generative KI einsetzen oder dies planen, stehen vor Herausforderungen, was die Datenqualität (42 %, angeführt von 49 % der Befragten in den USA), den Datenschutz und die Datensicherheit (40 %) betrifft.

Das volle KI-Potenzial erschließen

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Betriebe ihre Datenverwaltungsinfrastruktur modernisieren. Als Maßnahmen kommen Hardware-Upgrades, Cloud-Technologien, die Integration von Cloud-Daten oder die Implementierung von KI-freundlichen Datenspeicher- und -verarbeitungslösungen infrage. Je früher sie damit anfangen, desto effektiver kann Künstliche Intelligenz arbeiten.

Die Kombination aus Cloud-Modernisierung und KI kann verborgene Muster und Trends sowie komplizierte Zusammenhänge aufdecken, wodurch sich Unternehmen einen bemerkenswerten Wettbewerbsvorteil verschaffen. Die Effektivität von KI hängt jedoch von der Integrität und Zugänglichkeit der Daten ab, weshalb die Cloud-Modernisierung für die Umsetzung von KI-Anwendungsfällen eine so wichtige Rolle spielt.

Durch die Verlagerung von On-Premises-Workloads auf Datenplattformen in einer Cloud stellen Firmen sicher, dass ihre Daten strukturiert für KI-Anwendungen zur Verfügung stehen. Durch die Cloud-Modernisierung verbessert sich die Datenqualität und -integrität – das Unternehmen ist nun für fortschrittlichere Anwendungsfälle gerüstet.

Künstliche Intelligenz als neuer Produktivitätstreiber

Cloud Computing 2.0

Das Cloud-first-Diktat

76 Prozent der Datenverantwortlichen gaben an, dass ihre Bemühungen, Daten und Anwendungen in der Cloud zu modernisieren und eine starke KI-Präsenz zu etablieren, auf einem Cloud-first-Mandat der Geschäftsleitung beruhen. In den meisten Fällen kommen diese Initiativen also von oben und nicht von unten von der Basis. Solche Anweisungen von oben nach unten kommen oft vor, wenn bedeutende Wachstums- und Umsatzchancen identifiziert werden, Compliance-Anforderungen solche Maßnahmen vorschreiben oder beide Optionen gegeben sind.

Außerdem gaben 42 Prozent der Studienteilnehmer an, dass bei einem Scheitern der Modernisierung die Effizienz leiden würde, und 37 Prozent sagten, dass dies ihre Geschwindigkeit und Agilität negativ beeinträchtigen würde. Viele Befragte meinten zudem, dass sie Wettbewerbsnachteile erleiden, wenn sie ihre lokalen Anwendungen nicht in die Cloud verlagern. Sie betrachten die Modernisierung von Daten und Anwendungen als geschäftliche Notwendigkeit, um wettbewerbsfähig zu bleiben und den wachsenden Anforderungen von Datenverantwortlichen gerecht zu werden.

Die Verlagerung von Daten und Anwendungen von lokalen Rechenzentren in die Cloud führt wahrscheinlich zu Änderungen bei Data-Warehousing-Anwendungen. Bei der Umstellung auf moderne Cloud-Anwendungen stehen die Unternehmen vor vier Herausforderungen bei der Verlagerung ihrer Workloads: Sicherheits- und Compliance-Risiken, Data Governance, technische Komplexität und Datenqualitätsprobleme.

Ein Blick in die Zukunft: Daten- und KI-Trends

In ihren Umfragekommentaren erwähnen viele Befragte, dass die Verbesserung der Notfallwiederherstellung, die Optimierung der Datentransparenz, die Verwaltung ihrer Datenklassifizierungsrichtlinien und die bessere Beherrschung ihrer KI-Tools wichtige Gründe für die Modernisierung sind. Sie erkennen, dass ihre bestehenden Umgebungen nicht mehr mit den exponentiell wachsenden Datenmengen mithalten können.

Aus der KI-Perspektive war 2022 das Jahr, in dem die generative KI aus den Laboren kam, während sie 2023 bereits stark in den Alltag einfloss. Im Jahr 2024 investieren Unternehmen in Cloud-Modernisierungsinitiativen, um im Zuge der digitalen Transformation den Wert von KI zu erschließen.

Bis Ende 2024 werden 84 Prozent der Datenverantwortlichen KI implementieren, um tiefere Einblicke in ihre Anwendungen zu erhalten und ihre Arbeitsweise grundlegend zu verändern. Darüber hinaus soll KI bessere Analysen von Cloud-basierten Anwendungen und Abläufen ermöglichen.

KI-as-a-Service

Integration von KI-Services in Cloud-Lösungen

Die To-Dos

Um ihre Unternehmen so umzugestalten, dass sie in der Cloud erfolgreich sein können, konzentrieren sich Datenverantwortliche auf KI-gestützte Automatisierung (23 %). Außerdem wünschen sie sich Multicloud-Unterstützung, um eine Anbieterbindung zu vermeiden und Risiken zu verringern (18 %).

Sie wollen die Vorteile von Cloud-Anbietern mit speziellen Fähigkeiten nutzen, um spezielle Ziele zu erreichen. Sie suchen auch nach verbesserter Skalierbarkeit (17 %) und Elastizität (15 %), wenn sie ihre Workloads in die Cloud verlagern. Und sie schätzen weiterhin die Flexibilität, neue Anwendungsfälle für die Datenverwaltung zu integrieren (13 %).

Etwa 30 Prozent der Datenverantwortlichen planen, sich auf die Verlagerung ihres lokalen Arbeitspensums in die Cloud zu konzentrieren. Dicht gefolgt von 29 Prozent der Befragten, die Anwendungsfälle für das Datenmanagement (Datenintegration, Datenqualität, Stammdatenmanagement und Data Governance) einführen möchten. Datenverantwortliche haben dieses Jahr zweifellos eine Menge zu tun.

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