Künstliche Intelligenz erobert die Datenbanken

Lange Zeit ging die Euphorie rund um Künstliche Intelligenz (KI) an den Datenbank-Anbietern vorbei. Erst im vergangenen Jahr wendete sich das Blatt. Führende Datenbank-Hersteller hefteten sich plötzlich das angesagte KI-Fähnlein an ihre Produkte. In der Folge veränderte die Technologie auch den Datenbank-Markt - getreu dem Credo des Marktforschungshauses Gartner, nach dem Künstliche Intelligenz früher oder später in jeder etablierten Technologie Einzug halten wird.

Inzwischen übt KI auch bei Datenbanken einen beträchtlichen Einfluss aus. Vor allem die grossen Player - Microsoft, Oracle, IBM und SAP - sind auf den KI-Zug aufgesprungen. Sie machen ihre Systeme und das Arbeiten mit Daten intelligenter und einfacher nutzbar. Natürlichsprachliche Schnittstellen beispielsweise erlauben dem Nutzer die Abfrage von Daten in seiner Muttersprache. Und Anwender müssen sich nicht mehr auf exakte Suchbegriffe, Schlüsselsätze oder starre Masken verlassen, um die benötigten Informationen zu finden.

Grosse Auswirkungen hat Künstliche Intelligenz auch auf das Management und das Tuning von Datenbanken - Aufgaben also, die normalerweise ein Datenbank-Adminis­trator erledigt. Statt solche Tasks unter hohem Zeit- und Ressourcen-aufwand manuell auszuführen, verwalten, patchen und optimieren sich intelligente Datenbanken selbst. KI-Software kann beispielsweise automatisch Fehlfunktionen und Schwachstellen erkennen und Ausfälle von Komponenten selbstständig kompensieren, ohne dass Performance-Einbussen auftreten.

Und das ist längst noch nicht das Ende der Fahnenstange. In der KI-Ära werden Datenbanken auch nicht mehr ausschliesslich als traditionelles System von Datensätzen oder Datenspeichern betrachtet. Zusehends werden Datenbanken enger an KI-Anwendungen gekoppelt, etwa um das Training der riesigen Datenmengen zu optimieren. Und im Extremfall verschmelzen Datenbanken sogar mit KI-Entwicklungswerkzeugen und bilden eine Art «holistische Einheit».

Der Druck auf die Datenbank-Anbieter, KI-Funktionen zu integrieren, kommt vom Markt und von den Anwendern. «Heute sind die Erwartungen an die Datenbank höher», sagt Prasun Mahapatra, leitender Datenbank-Administrator beim Software-Haus Micro Focus. «Datenbanken müssen intelligenter sein.» Dafür gibt es mehrere Gründe. Wenn es um Daten und die sie verwaltenden Systeme geht, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, die betriebliche Effizienz zu steigern und zugleich möglichst vielen Mitarbeitern einen besseren Datenzugriff zu ermöglichen. Schon aus Wettbewerbsgründen ist es entscheidend, alles, was KI zu bieten hat, voll auszuschöpfen. Unternehmen benötigen Datenverwaltungssysteme, die effizient und mit hoher Leistung laufen und exakte Ergebnisse liefern. Und genau das leistet KI, die in Datenbank-Systeme eingebettet wird - sie verbessert Genauigkeit und Leistung von Datenbank-Abfragen und optimiert Systemressourcen.

Hinzu kommt: Datenbanken und KI sind synergetisch. Unternehmensdaten müssen auch für Datenwissenschaftler zugänglich sein, damit sie KI-fähige Anwendungen produktiver und schneller entwickeln können. Unterstützen Datenbanken direkt KI-Tools und sind diese eng miteinander verzahnt, kann die Entwicklung von KI-basierten Anwendungen und der Aufbau komplexer Datenmodelle beschleunigt werden.

Eine 2019 durchgeführte Umfrage des US-amerikanischen Forschungs- und Beratungsunternehmens 451 Research zeigt, dass Unternehmen KI als kritische Aspekte ihrer Datenbank-Ausrichtung betrachten. Zwei Drittel aller Befragten sagten, dass KI und Machine Learning wichtige Komponenten ihrer Datenplattform- und Analyse-Initiativen seien. Dieser Anteil steigt bei stark datengetriebenen Unternehmen - also Unternehmen, bei denen fast alle strategischen Entscheidungen datenbasiert erfolgen - sogar auf 88 Prozent an.