Herausforderung: unstrukturierte Daten Mit strategischem Daten­ma­na­ge­ment zum Digital Leader

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Die Datenflut ist für Unternehmen Fluch und Segen zugleich. Einerseits stehen sie vor der Herausforderung, täglich riesige Datenmengen zu speichern und effizient zu verwalten. Andererseits gewinnen sie aus den Informationen wichtige Erkenntnisse. Einen Ausweg aus dieser Situation bietet ein strategisches Datenmanagement.

Schon heute liegt die weltweite Datenmenge bei über 100 Zettabyte – auf Byte heruntergerechnet: einer Eins gefolgt von 23 Nullen –, und dieses Wachstum geht nach einhelliger Expertenmeinung auch künftig ungebremst weiter. Die Entwicklung überrascht niemanden, im Gegenteil: Schließlich sind diese Informationen die Basis für neue und künftige Anwendungen, die derart datenhungrig sind, dass schlicht kein Ende in Sicht ist. Smart Citys, autonome Fahrzeuge, intelligente Fabriken, Edge-Infrastrukturen, KI und personalisierte Kaufempfehlungen – dies alles funktioniert nur durch die Auswertung gigantischer Datenberge, oft sogar in Echtzeit. Jedes Unternehmen sollte im Zuge seines Transformationsprozesses einen besonderen Schwerpunkt auf das eigene Datenmanagement legen, um den Anschluss nicht zu verpassen, denn der effiziente Umgang mit Daten ist ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.

Damit aus Daten wirklich Erkenntnisse werden, müssen Unternehmen jedoch zuerst einige Hürden nehmen. Die erste Aufgabe ist, die riesigen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu speichern und zu verwalten. Erstgenannte liegen in einem vorgegebenen Format vor und haben in einer relationalen Datenbank eine Zeilen- und Spaltenposition. Damit sind sie leicht zu finden, zu bearbeiten und zu analysieren.

Die wahre Herausforderung liegt aber bei den unstrukturierten Daten. Bei ihnen ist nur der Dateityp bekannt, der Inhalt liegt aber nicht in Form voneinander abhängiger Datenfelder vor. Diese Art von Daten macht etwa 80 Prozent aller anfallenden Informationen aus. Selbst wenn Unternehmen unstrukturierte Daten nicht so ohne weiteres auswerten können, müssen sie sie trotzdem speichern – zum einen, um Compliance-Vorgaben zu erfüllen, und zum anderen, um sie später zu analysieren. Schließlich sind sie der Ausgangspunkt für viele neue Anwendungen und Services, zum Beispiel die Produktionssteuerung auf Basis unzähliger Sensordaten oder Diagnostik und Behandlung in der Telemedizin. Wie Unternehmen diese Aufgabe lösen, ist ein entscheidender Erfolgsfaktor in der digitalisierten Wirtschaft.

Passende Storage-Systeme auswählen

Für das Verwalten strukturierter und unstrukturierter Daten brauchen Unternehmen geeignete Storage-Systeme. Geeignet heißt, dass sie optimal zu den unternehmensspezifischen Anwendungen passen. Für Firmen mit sehr hohen Performance-Anforderungen – etwa für eine Datenauswertung in Echtzeit – bieten sich All-Flash-Speicher an. Diese Storage-Infrastruktur enthält nur Flash-Speichermedien anstelle rotierender Plattenlaufwerke. Allerdings verursacht ihre Anschaffung verhältnismäßig hohe Kosten.

Natürlich gibt es zwischen dieser High-End-Variante und althergebrachten Speichersystemen viele Abstufungen. Wichtig ist bei allen Lösungen jedenfalls, dass sie möglichst flexibel skalieren, sodass Unternehmen umfangreiche Datenbestände beispielsweise in einem Data Lake zusammenführen oder ihre Storage-Infrastruktur bei Bedarf leicht erweitern können.

Eine weitere Herausforderung für das Datenmanagement ist, dass Unternehmen Daten zunehmend dort verarbeiten müssen, wo sie entstehen, zum Beispiel dezentral am Netzwerkrand – dem sogenannten Edge. Die althergebrachten Datenmanagementstrategien sind für diese neue Welt ungeeignet, weil sie sehr stark auf eine zentralisierte IT und damit eine zentrale Datenverarbeitung setzen. Core-Rechenzentren werden zwar nicht überflüssig, weil Unternehmen in ihnen weiterhin Daten zusammenführen, bereinigen und aufbereiten müssen, um sie umfangreicheren Analysen zu unterziehen. Firmen sollten ihre Rechen-, Netzwerk-, Speicher- und Anwendungsarchitekturen aber so gestalten, dass eine Datenverwaltung konsistent über die gesamte IT-Umgebung möglich ist – vom Rechenzentrum über die Cloud bis eben zum Edge.

Die zunehmende Bedeutung der Datenauswertung am Edge befähigt Unternehmen, auf Daten nahe der Quelle zu reagieren, und schafft so neue Erfahrungen für die Anwender. Durch die Kombination mit Künstlicher Intelligenz, in diesem Falle Edge-KI, übernehmen Geräte menschliche Entscheidungen. Die Einsatzfelder reichen von autonomen Fahrzeugen bis hin zur Überwachungsgeräten, mit denen Krankenhäuser Echtzeit-Einblicke in den Zustand der Patienten erhalten. Solche innovativen Anwendungen sind nur durch ein effizientes Datenmanagement und KI am Edge möglich.

Daten mit modernen Storage-Plattformen aus Silos befreien

Ganz gleich, für welche Speicherlösungen sich Unternehmen entscheiden: Ein wichtiger Baustein für effizientes Datenmanagement sind moderne Storage-Plattformen, die sich vom Rechenzentrum über die Cloud bis an den Edge erstrecken. Sie sorgen dafür, dass Daten nicht in Silos feststecken und auf den jeweils passenden Speichern landen, sodass die individuellen Performance-Anforderungen aller Anwendungen optimal bedient werden. Zudem sind die Plattformen sehr gut skalierbar und lassen sich bei zukünftigem Datenwachstum leicht erweitern. Weiterer Vorteil: Die Plattformen erleichtern das Verschieben von Daten und Workloads zwischen den Speicherorten. So können Firmen beispielsweise spezielle Funktionen für Datenauswertungen nutzen, lokale Daten in der Cloud sichern oder Speicherkosten optimieren.

Das Speichern von Daten an verschiedenen Standorten ist für die meisten Echtzeitauswertungen ohnehin unabdingbar. Gleichzeitig vergrößert die dezentrale Infrastruktur aber die Gefahr von Datenverlusten – sei es durch böswillige Angriffe oder technische Ausfälle. Mindestens genauso wichtig wie ein effizientes Datenmanagement ist daher eine Strategie für IT-Security und Data-Protection. Die gewählten Sicherheitslösungen sollten sich nahtlos in die Storage-Landschaft einfügen und direkt auf dem Data-Layer über die Daten wachen.

Durch verschiedene Erkennungsmechanismen, darunter auch KI, spüren sie ungewöhnliche Zugriffe und Aktivitäten auf. Dazu gehören das Verschlüsseln oder Löschen großer Datenmengen, der Aufbau von Netzwerkverbindungen und der Aufruf anderer Dateien und Anwendungen durch Office-Dokumente, aber auch deutlich von historischen Zugriffsmustern abweichendes Benutzerverhalten. In solchen Fällen können die Lösungen die betreffenden Aktivitäten stoppen und das System oder die Datei isolieren sowie Datensicherungen und Replikationen beenden, um sicherzustellen, dass infizierte Dateien nicht in Backups oder auf anderen Systemen landen. Diese automatischen Reaktionen sind wichtig, weil sie schnell – nahezu in Echtzeit – erfolgen und damit größere Schäden verhindern.

Daten und Backups vor Cyberkriminellen schützen

Sollte es doch zu einem Datenverlust kommen, stellen Backups und Failover-Konfigurationen sicher, dass Daten nach einem Vorfall wieder schnell oder sogar unterbrechungsfrei bereitstehen. Cyberkriminelle schädigen heute allerdings auch ganz gezielt Backups. Dem sollten Unternehmen daher mit unveränderlichen Speichern und Air-Gaps vorbeugen. Besonders wertvolle Dokumente wie Forschungsergebnisse, Konstruktionszeichnungen oder anderes unersetzbares geistiges Eigentum finden einen sicheren Platz in einem Cyber-Vault. Dieser Datentresor ist nur zu bestimmten Zeiten überhaupt im Netzwerk sichtbar, um geprüfte Daten nach strenger Authentifizierung über verschlüsselte Verbindungen aufzunehmen. Ansonsten aber ist er durch ein betriebliches Air-Gap vom Rest der Infrastruktur getrennt.

Wählen Unternehmen verschiedene Produkte, um eine Data-Protection für alle eingesetzten Systeme zu gewährleisten, sollten sie unbedingt darauf achten, dass Lösungen verschiedener Anbieter optimal zusammenarbeiten. Heterogene Security-Landschaften werden sonst zu einer großen Herausforderung, weil das Wiederherstellen von Daten im Ernstfall länger dauert oder gar ganz misslingt.

Unternehmen, die sich zu den Digital Leaders zählen, zeichnen sich vor allem durch ein strategisches Datenmanagement aus. Ihre Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu analysieren und darauf zu reagieren, erleichtert ihnen das Anpassen an sich verändernde Märkte. Durch einen schnellen und strukturierten Umgang mit Informationen gewinnen sie wertvolle Erkenntnisse, sind geschäftsfähig und nehmen so im Datenzeitalter eine Führungsposition ein.

Über den Autor

Peter Dümig ist Senior Product Manager Server bei Dell Technologies Deutschland.

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