Wie vertrauenswürdige Datenfundamente es Organisationen ermöglichen, zu modernisieren, zu regieren und mit Vertrauen KI zu übernehmen

Welche Daten hat Ihr Unternehmen? Woher kommen sie? Und durch welche Systeme fließen diese Daten?

Im Jahr 2026 haben Sie, wenn Sie diese Fragen nicht beantworten können, keine vertrauenswürdigen Datenfundamente, um zu modernisieren, zu regieren und mit Vertrauen KI zu übernehmen.

Die KI-Diskussion findet derzeit auf dem falschen Abstraktionsniveau statt. Jeder diskutiert die neuesten Modelle, die Copilot-Integrationen und so weiter. Aber die eigentliche Frage ist, ob Sie Ihre eigenen Daten gut genug kennen, um irgendein KI-System zu vertrauen!

Hier sind Drachen

Mittelalterliche Kartografen zeichneten Monster auf die Teile der Karte, die sie nicht erkundet hatten. Der Ausdruck “Hier sind Drachen” erscheint auf dem Hunt-Lenox-Globus. Er bedeutet, wir wissen nicht, was hier ist – gehen Sie davon aus, dass es das Schlimmste ist!

Die meisten Organisationen haben Datenbestände mit Bereichen wie diesem. Es gibt die gut kartierten modernen Territorien (die Produktionsdatenbanken, die Kern-Transaktionssysteme) und dann gibt es alles andere. Die Schatten-Datenbanken, die Test-Datenbank unter dem Schreibtisch eines Mitarbeiters oder die Staging-Umgebung, die für einen Integrationstest mit Produktionsdaten eingerichtet wurde.

Sie können nicht durch ein Territorium navigieren, das Sie nicht kartiert haben, und Sie sollten sicherlich keine KI-Systeme auf unkartierten Grundlagen aufbauen.

Was wissen wir über die Landschaft?

Dies ist kein hypothetisches Metapher. Redgates Bericht über den Zustand der Datenbank-Landschaft 2026, der über 2000 IT-Fachleute auf der ganzen Welt befragt hat, gibt einen Einblick in die ungekarteten Territorien.

• 74 % der Organisationen führen zwei oder mehr Datenbank-Plattformen, wobei 25 % mehr als vier Plattformen führen. Daten leben nicht nur an einem Ort; sie sind auf Plattformen, Cloud-Umgebungen und Legacy-Systeme verteilt. Jede Plattform hat ihre eigenen Zugriffskontrollen, ihre eigenen Abfrage-Muster, ihre eigenen Eigenheiten. Wenn Daten so fragmentiert sind, ist die Frage nicht, ob Sie blinden Flecken haben; es ist, wie viele Sie haben!
• 39 % verlassen sich immer noch auf manuelle Tests und Bereitstellungen. Jede manuelle Bereitstellung birgt Risiken, Checklisten, die möglicherweise nicht befolgt werden, unklare Daten-Herkunft und unklare Lebensdauer von Daten.
• 47 % der Organisationen mit mehreren Plattformen haben Sicherheits- oder Datenschutzprobleme erlebt. Hier sind Drachen tatsächlich!

Trotz dieser offensichtlichen Probleme sind 58 % der Organisationen bereit, ein höheres Risiko für KI-Effizienz zu akzeptieren. Es muss jedoch nicht so sein, wenn Sie die richtigen Grundlagen haben.

Modernisieren

Die meisten Datenbank-Modernisierungsprojekte scheitern nicht, weil die Technologie nicht funktioniert. Sie scheitern, weil niemand das alte System vollständig versteht, wie die gespeicherten Prozeduren, die Geschäftsregeln kodieren, die niemand dokumentiert hat, und die impliziten Daten-Verträge zwischen Systemen, die nur im Kopf der Menschen existieren, die bereits gegangen sind.

Dies ist Chestertons Zaun, angewendet auf den Datenbestand: Bevor Sie etwas entfernen, müssen Sie verstehen, warum es so gebaut wurde!

In der Praxis bedeutet dies, dass Sie Ihre Datenbank-Änderungen mit der gleichen Sorgfalt behandeln wie Ihren Anwendungs-Code. Versionskontrolle, automatisierte Bereitstellungen, wiederholbare Prozesse; die Praktiken, die Anwendungsteams vor Jahren übernommen haben, sind auf der Datenbank-Seite immer noch erstaunlich selten. Wenn Datenbank-Änderungen manuell und unüberwacht sind, birgt jeder Schritt im Modernisierungsprozess versteckte Risiken. Sie können nicht mit Vertrauen migrieren, was Sie nicht zuverlässig bereitstellen können.

Test-Daten sind der andere blinde Fleck. Organisationen, die ihren Datenbestand modernisieren möchten, müssen überprüfen, ob alles auf der anderen Seite funktioniert. Wenn jedoch gegen Produktions-Daten-Kopien getestet wird, entstehen eigene Probleme: sensible Daten können in Umgebungen mit schwächeren Zugriffskontrollen landen, niemand verfolgt, wie lange sie persistieren, und Compliance-Verpflichtungen folgen den Daten, ob Sie sie kopieren wollten oder nicht. Zuverlässige, repräsentative Test-Daten, die diese Risiken nicht bergen, sind eine Voraussetzung für die sichere Modernisierung Ihrer Datenbank.

Organisationen, die erfolgreich modernisieren, behandeln Datenbank-DevOps und Test-Daten-Management als erste Klasse-Anliegen, nicht als Nachgedanken, die man erst anhängt, wenn die Migration bereits im Gange ist.

Regieren

Es gibt die Versuchung, KI-Regierung als einfache Politik-Übung zu behandeln: 1) Schreiben Sie ein Dokument, 2) veröffentlichen Sie ein Rahmenwerk und 3) setzen Sie das Compliance-Kästchen. Aber Regierung, die nur in Dokumenten existiert, ist Theater. Echte Regierung bedeutet, Systeme zu bauen, die beste Praktiken zur Standard-Option machen, nicht etwas, was die Leute tun müssen, um es zu tun.

Wahre Regierung bedeutet auch konsistente Sichtbarkeit Ihrer Datenbank-Bereitstellungs-Pipeline, der Abfragen, die in der Produktion laufen, und wo sensible Daten fließen. Es bedeutet, zu wissen (operativ, nicht theoretisch), auf welche Daten ein KI-System zugreift, woher sie stammen und wer ihre Verwendung genehmigt hat.

Dies ist keine abstrakte Aspiration. Die Regulierung geht genau in diese Richtung. Der EU-KI-Gesetz klassifiziert KI-Systeme nach Risikostufe und verhängt spezifische Verpflichtungen um Daten-Regierung, Nachvollziehbarkeit und menschliche Aufsicht für Hochrisiko-Anwendungen.

Die ISO 42001, der internationale Standard für KI-Management-Systeme, geht noch weiter; er verlangt von Organisationen, zu demonstrieren, wie sie Daten-Qualität, Herkunft und Lebenszyklus über KI-Systeme mit auditablem Beweis verwalten.

Der gemeinsame Faden ist, dass Regulierer nicht fragen werden, ob Sie eine Regierungs-Politik geschrieben haben. Sie werden fragen, ob Sie zeigen können, wie es funktioniert:

Können Sie die Daten nachverfolgen, die eine bestimmte Entscheidung beeinflusst haben?

Können Sie demonstrieren, dass sensible Informationen gemäß Ihren eigenen Regeln behandelt wurden?

Können Sie beweisen, dass die Kontrollen, die Sie auf Papier beschrieben haben, in der Produktion laufen?

KI mit Vertrauen übernehmen

Sobald Sie diese Fragen beantworten können, haben Sie eine solide Grundlage aufgebaut und sind in einer großartigen Position, um KI zu übernehmen. Sie haben jetzt Vertrauen in Ihre Eingaben, nicht mehr Müll-ein, Müll-aus-Probleme.

Die Organisationen, die echten Wert aus KI ziehen, sind nicht unbedingt diejenigen mit den fortschrittlichsten Modellen. Sie sind diejenigen, die die “langweilige” Grundarbeit geleistet haben, Daten katalogisiert, Herkunft etabliert, Bereitstellungen automatisiert, Zugriffskontrollen gesichert und Daten-Qualität getestet.

Wenn Organisationen Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Genauigkeit und Compliance äußern, sagen sie im Grunde, dass sie ihren eigenen Grundlagen nicht vertrauen, um zu vertrauen, was darauf aufgebaut wird.

Fallen Sie nicht in die gleiche Falle. Modernisieren, regieren und erst dann können Sie KI mit Vertrauen übernehmen.

Sind Sie bereit für KI?

Organisationen, die KI übernehmen möchten, sollten diese drei Fragen mit Vertrauen beantworten können:

1. Können Sie ein vollständiges Inventar von sensitiven Daten erstellen, die in Ihrem Bestand leben?
2. Können Sie die Herkunft von Daten von der Quelle bis zu einem Punkt nachverfolgen, an dem ein KI-Modell sie verbraucht?
3. Könnten Sie, wenn ein Regulator morgen fragt, wo Ihre personenbezogenen Daten sind, bestätigen, dass sie nicht in einer Ihrer Test-Umgebungen sind?

Wenn Sie nicht können, fangen Sie dort an! Bauen Sie Ihre Daten-Landschaft-Karte und erkunden Sie gründlich. Keine Drachen mehr!