Der nächste AI-Durchbruch liegt in Ihren Backups begraben

Stellen Sie sich die Möglichkeiten vor, dass eine Versicherungsgesellschaft in der Lage ist, alle Brandschäden in den letzten zehn Jahren im Pazifischen Nordwesten innerhalb von Momenten zu isolieren, oder dass ein Vertriebsteam Benutzerfeedback mit einem bestimmten Sentiment sammeln kann, um Funktionen proaktiv zu verbessern, bevor es Leads verliert. Die potenziell positiven Ergebnisse für die Nutzung Ihrer historischen Daten, um AI zu füttern, sind endlos, aber nur, wenn Backups aufhören, wie Backups zu funktionieren.

Seit Jahren haben Unternehmen in jedem vertikalen Bereich, von Versicherungen bis hin zu Unterhaltung, ihre alten Daten wie eine staubige Versicherungspolice behandelt – etwas, das man wegschließt und hofft, dass man es nicht verwenden muss. Diese Unternehmen haben Berge von Datenrekorden, Dateien und Videos erstellt, die kaum das Licht der Welt sehen, und bieten wenig bis gar keinen Wert für sie, außer als Backup-Police oder für Compliance- und Regulierungsanforderungen.

Was ist also das Problem, wenn diese Daten irgendwo im digitalen Schrank liegen bleiben? Viel davon wurde aus einem Grund weggeschlossen, oder?

Diese “Was-ist-das-Problem?”-Einstellung übersieht die Realität des AI-Zeitalters, die die Verbrauchererwartungen für alle Arten von Dienstleistungen und Erfahrungen dramatisch verändert hat. In einer Welt, in der Unternehmen erwartet werden, in Echtzeit auf AI-gestützte Erkenntnisse zu reagieren und personalisierte, kontextreiche Erfahrungen zu liefern, sind all diese “dormanten” Daten jetzt eines der am wenigsten geschätzten strategischen Vermögenswerte im Unternehmen.

Backups sind in der Vergangenheit steckengeblieben

In der heutigen schnellen Cloud-ersten Welt werden Backups oft wie statische Versicherungspolicen behandelt – etwas, das Unternehmen einrichten, vergessen und hoffen, dass sie es nie berühren müssen.

Die Realität ist viel chaotischer und viel teurer.

Die Sichtbarkeit ist die erste Schwäche. In fragmentierten Backup-Ökosystemen machen Ressourcen-Sprawl, Schatten-IT und fehlkonfigurierte Tags es schwer, zu beweisen, was tatsächlich geschützt ist oder zu entdecken, wenn es nicht ist. Cloud-native Backup-Tools erhöhen die Herausforderung, da sie zwar leicht zu aktivieren sind, aber oft wichtige Funktionen wie wahre Suchbarkeit und Einzel-Item-Wiederherstellung fehlen. Drittanbieter-Tools versuchen, diese Lücken zu füllen, aber sie bringen ihre eigene Komplexität mit sich, da sie Agenten und zusätzliche Maschinen im Kunden-Umfeld erfordern, komplizierte Konfiguration von Backup-Richtlinien und versteckte Preismodelle, bei denen Unternehmen nicht nur für Lizenzen, sondern auch für jede Einheit gespeicherten oder übertragenen Daten bezahlen.

Wenn Daten benötigt werden – für Compliance-, Rechts- oder betriebliche Anforderungen – fallen die Wiederherstellungsprozesse dieser traditionellen Modelle kurz. Die meisten Tools erfordern vollständige Snapshot-Wiederherstellungen, die eine vollständige Instanz-Wiederherstellung auslösen, auch wenn nur ein kleiner Teil der Daten benötigt wird. Mit anderen Worten, Teams sind gezwungen, eine gesamte Datenbank wiederherzustellen, wenn nur eine Tabelle oder sogar nur eine Zeile relevant für sie ist. Das Ergebnis ist ein enormer Aufwand an Zeit, Rechenleistung und Kosten. Die meisten Backup-Systeme von Unternehmen verfügen nicht über die granularen Wiederherstellungs-Funktionen, um diesen redundanten, verschwenderischen Prozess zu umgehen.

Compliance-Anforderungen offenbaren einen weiteren Schmerzpunkt. Wenige Teams können in Echtzeit den Erfolg von Backups während einer Prüfung beweisen oder zeigen, dass sensible Daten-Retentions-Richtlinien, Verschlüsselung und Zugriffs-Kontrollen ordnungsgemäß angewendet wurden. In einer dynamischen, multi-Cloud-Welt kann dies zu einer, bestenfalls, blanken Retention und massiver Speicher-Blähung führen, schlimmstenfalls zu Lücken, in denen sensible Daten unkontrolliert und unsicher bleiben.

Organisationen, die Backups auf die gleiche Weise behandeln wie sie einst passive Archive wie LTOs oder Glacier, stehen vor einer wachsenden Lücke zwischen Cloud-Geschwindigkeit und Backup-Bereitschaft. Ohne automatisierte Entdeckung oder Klassifizierung können Daten durch die Lücken fallen, selbst in hochdynamischen Umgebungen. Backups bleiben unvollständig oder inkonsistent, während die Ausgaben weiter ansteigen, um die resultierenden Brände zu löschen.

Von Backups zu Data Lakes: Die nächste Frontiers von AI

Ein einfaches “Modernisieren” von Speicherung wird nicht das nächste Zeitalter der Datenstrategie herbeiführen. Stattdessen müssen Unternehmen ihre Backups in vollständig durchsuchbare, analytische Data Lakes umwandeln – nicht nur, um Compliance- und Wiederherstellungsanforderungen zu erfüllen, sondern auch, um die riesigen, hochwertigen Datensätze zu füttern, die heutige AI-Modelle benötigen, um effektiv zu lernen und zu operieren.

In einem Data-Lake-Modell leben Backups nicht als statische Snapshots. Sie werden zu dynamischen Repositorien, die mit kontextuellem Metadaten angereichert, für granulare Suche indiziert und mit analytischen Tools verbunden sind. Anstatt nur Compliance- und Wiederherstellungsanforderungen zu erfüllen, tragen sie aktiv zu Business-Intelligence, Produktinnovation und Kundenbindung bei.

Schlüssel-Enabler dieser Veränderung sind:

• Automatisierte, kontextuelle Daten-Extraktion: Mit AI-gesteuerter Tagging und Natural Language Processing können historische Aufzeichnungen, Dokumente, Bilder und Videos mit reichen, durchsuchbaren Deskriptoren annotiert werden.
• Granulare Wiederherstellungs-Funktionen: Anstatt eine gesamte Datenmenge zu isolieren, können Unternehmen einzelne Dateien, Transaktionen, Tabellen oder Medien-Clips in Sekunden wiederherstellen, ohne die umfassenderen Datensätze zu stören.
• Nahtlose Integration in Analytics-Pipelines: Sobald Backups durchsuchbar und abfragbar sind, können sie direkt in AI-Trainings-Datensätze, Echtzeit-Dashboards und Trend-Analyse-Workflows einfließen.

Die Auswirkungen sind transformierend. Eine Bank könnte beispielsweise Algorithmen zur Betrugs-Erkennung auf einem Jahrzehnt langen, zuvor statischen Transaktions-Daten trainieren, um Anomalien zu erkennen, die in kleineren Stichproben unsichtbar bleiben. Ein Gesundheitsdienstleister könnte ähnlich alle Patientenfälle mit einem bestimmten genetischen Marker abrufen, um Forschung zu unterstützen, oder ein Unterhaltungsunternehmen könnte historische Zuschauer-Sentiment-Daten abrufen, um Inhalts-Produktion zu leiten.

Was einst “tote Daten” waren, wird zu einem immer wachsenden strategischen Vermögenswert. Anstatt ein Kosten-Center zu sein, entwickeln sich Backups zu einem Wettbewerbsvorteil – der Innovationen in verschiedenen Branchen antreibt.

Abbau von “toten Daten” für Geschäftspotenzial

Glücklicherweise ändert sich der Status quo. Moderne Speichersysteme können bereits Objekt- und Themen-basierte Speicherung, automatisierte Indizierung und kontextuelle Metadaten-Extraktion einbeziehen, um Archive sofort durchsuchbar und geschäftsbereit zu machen.

Beispielsweise hat Google Cloud mit großen Herstellern und Automobilunternehmen wie Ford und Kyocera zusammengearbeitet, um historisch isolierte Vermögenswerte zu verbinden, Daten zu verarbeiten und zu standardisieren und die Sichtbarkeit von der Fabrikhalle bis zur Cloud zu verbessern. Finanzinstitute, die Petabytes von Transaktions- und Kunden-Interaktions-Daten ansammeln, sind begierig, auf diesen Gold-Schatz für die Schulung von finanzspezifischen AI-Modellen zuzugreifen, was zeigt, wie wertvoll tiefe historische Daten geworden sind.

Auch in den Medien und der Unterhaltung bieten die Anwendungsfälle ein enormes Potenzial. Nehmen wir beispielsweise Netflix, dessen Ausgaben für Original- und lizenzierte Inhalte in diesem Jahr 18 Milliarden Dollar erreichen werden. Mit anderen Worten, Netflix sitzt auf einem Berg von gesicherten Daten, Medien, Metadaten, Video-Tagging-Informationen und mehr, die dann durch eine Vielzahl von regionalen Compliance-Regulierungen, zahlreiche Barrierefreiheits-Standards und verschiedene Cloud-Anbieter gefiltert werden müssen. Es ist einfach unmöglich, eine so enorme Menge an Inhalten in einem einzigen Backup-Wiederherstellungs-Snapshot zu durchsuchen. Stellen Sie sich vor, wie viel einfacher es wäre, durch die Daten zu suchen, wenn granulare Wiederherstellungs-Funktionen und sofortige Suchbarkeit verfügbar wären.

Genau das ermöglicht der Data-Lake-Shift.

Der Beweis liegt in der Ausgabe: Mit den richtigen Tools und der richtigen strategischen Denkweise wird Backup-Speicherung zu einem kreativen, wert-addierenden Motor, nicht nur zu einer Versicherungspolice.

Bessere Backups bedeuten bessere Geschäftsergebnisse

Heute sind Unternehmen durch Daten und Geschwindigkeit definiert. Legacy-Backup-Systeme halten Teams auf beiden Fronten zurück.

Backups sollten nicht als Tresore oder als schlimmstes Überlebens-Mechanismus behandelt werden. Stattdessen sollten sie zu Motoren für Wachstum, Kreativität und Wettbewerbsvorteil werden, und neue Technologie-Lösungen sind bereit, diese Veränderung zu ermöglichen. Die Unternehmen, die ihre Backup-Architektur heute modernisieren, werden diejenigen sein, die morgen die Durchbrüche in Finanzen, Gesundheitswesen, Medien und darüber hinaus antreiben.