Veritas-Chef im Gespräch Datenmanagement von und für Künstliche Intelligenzen

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Künstliche Intelligenzen sind einerseits nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden, andererseits helfen sie mit hochgekrempelten Ärmeln tatkräftig mit, die Datenflut zu organisieren. Bei den Datenmanagern von Veritas ist die KI längst ins Portfolio eingezogen.

Datenmanagement ist ein weites Feld, welches von Künstlicher Intelligenz wiederum selbst effizient beackert werden kann. Vor allem für drei Tätigkeiten ist KI relevant: die Identifizierung von Anomalien, Predictive Maintenance sowie Governance und Compliance, weiß Ralf Baumann, Country Manager Germany bei Veritas. Was das Erkennen von Anomalien angeht, werden durch Beobachtung und einen Abgleich mit der Historie des Nutzerverhaltens ungewöhnliches Verhalten erkannt und so Eindringlinge, Angriffe, Korruption oder die betrügerische Nutzung von Ressourcen aufgedeckt. Predictive Maintenance hilft dabei, über Hardware- oder Softwaresysteme und der Systemüberwachung, Störungen oder Ausfälle vorherzusagen. Auf dieser Basis können dann selbstständig Korrektur- oder Reparaturmaßnahmen angestoßen oder vorgeschlagen werden.

Vollautomatisiertes Datenmanagement als Ziel

Ein sehr datennaher Kontext ergibt sich in Sachen Governance und Compliance. Die KI kann hier Daten automatisch nach ihrem Inhalt einordnen und Filter oder ­Automatismen anwenden, um zu klassifizieren. „Die Kombination dieser drei Aktivitäten (Anomalien erkennen, Predictive Maintenance und Compliance) bringt uns dem vollautomatisierten Datenmanagement sehr nahe“, sagt Ralf Baumann, Country Manager Germany bei Veritas. Trotz der Fortschritte seien die KI-Technologien jedoch noch nicht vollständig ausgereift.

False Positives seien nach wie vor ein großes Problem bei der Integration von KI in Datenmanagementlösungen. „Die eingesetzten Systeme müssen ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlichem Eingreifen herstellen, um zumindest die Auswahl und die Entscheidungen zu validieren“, führt der ­Manager aus, „wenngleich das bedeutet, dass sie auf die Rolle eines ‚Warners‘ beschränkt sind“. Baumann bringt es auf den Punkt: „Es muss vermieden werden, Entscheidungen vollständig zu automatisieren, da Fehlentscheidungen kostspielig sein können.“

KI im Veritas-Portfolio

Bei Veritas verfolge man die Vision eines autonomen Datenmanagements, und KI sei eine der Technologien, die helfen, diese Vision zu erreichen, so Baumann.

Im Lösungsportfolio von Veritas findet sich KI-gestützte Anomalie-Erkennung vor allem in den NetBackup-Produkten. Die vorausschauenden Wartungsfunktionen von Alta Data Protection und NetBackup Appliance enthalten KI-Elemente. Zudem ist KI in einer Reihe von Data-Governance- und Compliance-Produkten der Alta-Reihe integriert. Das Modul „Veritas Information Classifier“, stattet eine Reihe von Produkten mit KI-Eigenschaften aus, insbesondere im Bereich der Mustererkennung. „Generell entwickelt sich unser Angebot an Cloud-nativen Lösungen perspektivisch in Richtung KI weiter“, sagt Baumann.

Disruptive Folgetechnologie: dezentrales KI-Training

Die disruptive KI-Technologie bringt weitere disruptive Technologien mit sich. So ist mit Bittensor eine Blockchain-basierte Lösung am Start, die das datenbasierte Training von KIs auf ein neues Level bringt. Der Grundgedanke ist, Verzerrungen im Training der KIs zu minimieren, indem ein dezentrales, hochskalierbares KI-Trainingsumfeld geschaffen wird. Hier werden die Teilnehmer mit den besten Lösungen per Blockchain-Ökonomie honoriert.

Trainingsdaten und KI-Training werden so zu einem Gemeinschaftsprojekt.

„Das Bittensor-Projekt bildet den Beginn eines Peer-Review-Mechanismus ab, der dem der internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaft ähnelt. Das Projekt könnte dazu beitragen, qualitativ hochwertige Trainingsdaten zu verbreiten, von denen alle Marktteilnehmer profitieren“, schätzt Baumann ein.

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