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Anwendung von KI und maschinellem Lernen auf die Datenspeicherung

Es gibt eine wachsende Anzahl an Anforderungen an die Datenspeicherung, die erfüllt werden müssen, da der Betrieb des Unternehmens zunehmend digitalisiert wird. Sie können Angaben darüber enthalten, wie lange Informationen aufbewahrt werden müssen, bevor sie gelöscht werden, wo die Daten aufbewahrt werden müssen und wie sichergestellt werden kann, dass sie sicher bleiben. Glücklicherweise können Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen die Erfüllung von Speicheranforderungen vereinfachen. Hier ist ein genauerer Blick darauf, warum dies der Fall ist.

Maschinelle Lernalgorithmen helfen, Gruppendaten für eine ordnungsgemäße Speicherung zu speichern

Eine der größten Herausforderungen im Zusammenhang mit modernen Unternehmen, die mehr Daten sammeln, ist, dass die Menschen, die mit diesen Informationen umgehen, nicht mit ihrem reinen Volumen umgehen können. Unternehmen können so schnell neue Daten empfangen, dass die Mitarbeiter Hilfe benötigen, um sie richtig zu speichern oder zu verarbeiten. Dies kann auch zu Unstimmigkeiten führen, z. B. wenn zwei Personen unterschiedliche Meinungen darüber haben, welche Datenbank zur Aufbewahrung einer bestimmten Datei verwendet werden soll.

Maschinelle Lernalgorithmen können dabei unterstützen, die Anforderungen an die Datenspeicherung aufrechtzuerhalten, indem sie bestimmte Aspekte der eingehenden Informationen erkennen. Sie werden dies in Aktion sehen, wenn Sie einen E-Mail-Dienst nutzen, der auf künstlicher Intelligenz basiert. Viele Optionen auf dem Markt lernen, E-Mails in den richtigen Ordnern abzulegen, indem sie aus den vergangenen Interaktionen der Benutzer mit ähnlichen Nachrichten lernen, um die Anforderungen an die Datenspeicherung zu verstehen. Solche Lösungen können den Unterschied zwischen Mitteilungen des Chefs einer Person und einer Werbung, die sie wahrscheinlich uninteressant findet, erkennen.

In solchen Fällen werden eingehende Nachrichten automatisch in Ordnern wie Priorität und Aktionen gespeichert, die auf inhärenten Merkmalen basieren. Dies geschieht alles im Hintergrund, sodass Benutzer oft nur wissen, wenn sie den Inhalt jedes Ordners überprüfen. Viele Menschen mögen diesen Ansatz zur Datenspeicherung jedoch, wenn ihr Ziel darin besteht, einen sauberen Posteingang zu haben.

Maschinelle Lernalgorithmen können auch Daten in den richtigen Kategorien speichern. Dies erleichtert den Menschen, diese zu analysieren und später zu archivieren. Forscher der griechischen Universität Piräus entwickelten ein Transaktionsklassifizierungsmodell, das dazu beitrug, den Cashflow für kleine bis mittlere Unternehmen vorherzusagen. Sie glauben, dass ihre Arbeit Modelle verbessern könnte, die derzeit für die Betrugserkennung und das Geldmanagement verwendet werden.

KI verbessert bestehende Methoden

Künstliche Intelligenz kann gigantische Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten, sodass sie oft nützlich ist für Personen, die vorhandene Versionen von Produkten verbessern möchten. Betrachten Sie den Fall eines Unternehmens, das nach einer Lösung für die Installation einer Datenspeicherungseinheit in einem Gehäuse suchte. Ein Dienstleister hat die Herausforderung bewältigt, indem er zusätzliche Komponenten wie kundenspezifische Halterungen und ein Kabelmanagementsystem entwickelt hat. Einige Unternehmen fügen der Gleichung KI hinzu, so dass Algorithmen ungeeignete Entwürfe ausschließen und diejenigen, die am ehesten funktionieren, hervorheben können.

KI kann auch die Speicherung verbessern, indem sie Rechenzentren nachhaltiger macht. Dies ist jedoch der Punkt, an dem die Dinge kompliziert werden. Das Training eines KI-Algorithmus kann so viel Kohlendioxid erzeugen wie die Lebensdauer von fünf Autos. Das schmälert jedoch nicht die Erfolge, die ein KI-Algorithmus bringen könnte, wenn er ein Rechenzentrum umweltfreundlicher macht.

Es könnte die CO2-intensivsten Prozesse im Rechenzentrum identifizieren und vorschlagen, was Manager tun könnten, um sie zu verbessern. KI-Algorithmen haben Google dabei unterstützt, den Kühlungsbedarf in seiner Anlage zu verringern.

Die Welt hat einen so enormen Bedarf an Datenspeicherung, dass diese spezialisierten Einrichtungen nur noch mehr an Bedeutung und Verbreitung gewinnen werden. Glücklicherweise ist die Verwendung von Algorithmen für ihre Verwaltung ein Schritt in die richtige Richtung, wenn es um Nachhaltigkeit geht.

Es gibt auch ein Produkt von SeMI Technologies namens Weaviate. Die KI-gestützte Datensuchmaschine benötigt keine exakte Übereinstimmung, um Ergebnisse zu liefern. Die Kombination aus Datenspeicherung und maschinellem Lernen beschleunigt die Suche. Die Mitarbeiter des Unternehmens sind überzeugt, dass ihr Produkt die Art und Weise, wie Benutzer mit Informationen arbeiten, zum Besseren verändern wird.

KI kann Führungskräften helfen, dunkle Daten zu nutzen

Dunkle Daten sind Informationen, die ein Unternehmen sammelt und speichert, aber nicht verwendet. Die mangelnde Nutzung liegt oft daran, dass die Informationen in einem unstrukturierten Format vorliegen, das noch nicht nutzbar ist. Ein weiteres Problem ist, dass Führungskräfte möglicherweise nicht einmal wissen, wie sie alle dunklen Daten ihres Unternehmens finden können.

KI kann diese Fälle jedoch reduzieren. Intelligente Algorithmen können Muster erkennen und Aspekte der Informationen aufdecken, die Menschen sonst nicht bemerken würden. Es kann auch auf potenzielle Risiken hinweisen, die Unternehmen durch die Aufbewahrung zu vieler dunkler Daten verschärfen.

Außerdem sollten Sie nicht vergessen, dass Menschen keinen Wert aus dunklen Daten ziehen können. Daher lohnt es sich oft, in eine KI-Lösung zu investieren, die Ihnen dabei hilft. Das setzt das Potenzial des Unternehmens frei und ermöglicht es den Vertretern, bisher verborgene Wege zu beschreiten, um den Gewinn zu steigern.

Das Potenzial von KI ist auch in Branchen wie dem Baugewerbe leicht zu erkennen, in denen oft mehrere Quellen für dunkle Daten an verschiedenen Orten gespeichert sind. Projektmanager, die nicht wissen, wie sie Informationen finden können oder sich nicht sicher sind, ob es sie gibt, verfügen möglicherweise nicht über alle Inhalte, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

KI kann auch verhindern, dass Unternehmen zu viele dunkle Daten haben, indem sie den Speicherbedarf lernt und die Informationen automatisch entsprechend klassifiziert. Anstatt einen Überschuss an dunklen Daten zu haben, haben die Vertreter des Unternehmens dann Inhalte, die sie nutzen können, um Entscheidungen zu treffen und das Unternehmen zu verbessern.

Verwendung von KI-Produkten zur Einhaltung der Anforderungen an die Datenspeicherung in Bezug auf die Sicherheit

Angesichts der zunehmenden Cyberangriffe haben viele Unternehmensleiter beschlossen, KI und maschinelles Lernen einzusetzen, um ihre Informationen zu schützen und sicherzustellen, dass sie mit den Anforderungen an die Datenspeicherung übereinstimmen. Cybersecurity-Dienstleister bieten Produkte an, um zu helfen. Eines stammt von Cohesity, einem Unternehmen, das sich auf Datenverwaltung und Backup-Lösungen spezialisiert hat.

Vor kurzem wurde eine Software-as-a-Service-Lösung namens Datahawk eingeführt. Dieses KI-Produkt verfügt über drei Komponenten, die zusammenarbeiten, um Daten vor Hackern zu schützen. Das für die Datenspeicherung wichtigste ist eine Klassifizierungsmaschine, die automatisch Informationen in großen Arrays findet und kategorisiert.

Es unterstützt eine bessere Cyber-Sicherheit, da viele Unternehmensvertreter nicht wissen, wo sich ihre Daten befinden. Wenn das der Fall ist, können sie es auch nicht schützen. Die Klassifizierungs-Engine hilft auch bei den Speicheranforderungen im Zusammenhang mit der Einhaltung von Vorschriften. Es enthält integrierte Richtlinien für viele bekannte und weit verbreitete Datenschutz-Frameworks.

Das Produkt Data Visibility von Forcepoint dient einem ähnlichen Zweck. Es findet, klassifiziert und kategorisiert unstrukturierte Informationen, unabhängig von ihrem aktuellen Speicherort. Benutzer können dann andere Forcepoint-Angebote anwenden, um die Datenexfiltration zu verhindern. Das Unternehmen gibt an, dass die KI-Automatisierungsfunktionen des Tools für die Datenverwaltung eine Genauigkeit von mehr als 95 % in 70 Bereichen aufweisen. Außerdem sollte sich die Leistung mit der Zeit verbessern, da die Algorithmen durch die Nutzung lernen.

Verwenden Sie KI, um die Anforderungen an die Datenspeicherung zu erfüllen und das Management zu verbessern

Die Beispiele hier zeigen, warum maschinelles Lernen und KI zu leistungsfähigen Werkzeugen werden können, um die Anforderungen an die Datenspeicherung in einer Organisation einzuhalten oder es den Menschen zu erleichtern, die Informationen zu finden, die sie benötigen.

Emily Newton is the Editor-in-Chief of Revolutionized Magazine. She has over six years experience writing articles for the tech and industrial sectors. Subscribe to the Revolutionized newsletter for more content from Emily at https://revolutionized.com/subscribe/

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