Mathias Golombek: Die Themen variieren je nach den spezifischen Anforderungen und Herausforderungen der jeweiligen Organisation. Es lassen sich jedoch einige übergreifende Trends erkennen, wie zum Beispiel das Thema Skalierbarkeit. Bis 2025 soll die weltweite Datenmenge auf 180 ZByte – knapp 200 Milliarden TByte – anwachsen. Diese enorme Menge stellt die Performance von Datenbanken vor große Herausforderungen. Legacy-Systeme geraten an ihre Grenzen, was gerade hinsichtlich des Einsatzes von KI oder ML ein Problem darstellt, da hier große und komplexe Datenmengen in höchster Geschwindigkeit verarbeitet werden müssen.

Entscheidend ist, dass die Datenbank ohne umfangreiche Vorbereitungszeit und engmaschigen IT-Support funktioniert. Genau das bietet Espresso AI, ein Komplettpaket mit KI-gesteuerten Self-Service-Analysen und Datenintegration, das extrem wartungsarm läuft und schnell implementiert werden kann. Dadurch können Unternehmen Datenanalysen schneller, kosteneffizienter und flexibler durchführen und sofort einen Mehrwert erzielen.

Die Cloud spielt in der Tat eine immer größere Rolle. Doch Cloud-only ist nicht immer der Königsweg. Gerade in Bereichen mit sensiblen Daten, wie dem Gesundheits- oder Finanzwesen, können und dürfen bestimmte Informationen nicht in die Cloud verlagert werden. Die Daten bleiben also entweder on-premises oder befinden sich in einer hybriden Umgebung. Database-as-a-Service bietet hier sicherlich viele Vorteile, insbesondere in Bezug auf Skalierbarkeit, Flexibilität und Kostenersparnis. Unsere Kunden zeigen jedoch zunehmend Interesse an hybriden Ansätzen, die es ihnen ermöglichen, sensible Daten lokal zu behalten und gleichzeitig von den Vorteilen der Cloud zu profitieren.

Unternehmen sollten sich zunächst darüber im Klaren sein, welche langfristigen Ziele sie haben und welche Daten sie benötigen, um diese Ziele zu erreichen. Dabei spielt auch die Integration von künstlicher Intelligenz und Machine Learning eine immer wichtigere Rolle – diese Technologien sollten von Anfang an mitgedacht werden. Entscheidend für den Erfolg einer Datenstrategie ist auch die Wahl der richtigen technologischen Infrastruktur. Data-Analytics-Werkzeuge, Datenbank-Managementsysteme und Business-Intelligence-Tools müssen sorgfältig ausgewählt und integriert werden, um eine reibungslose Datenverarbeitung und

-analyse zu gewährleisten. Bei den Anbietern sollten Unternehmen darauf achten, langfristige Abhängigkeiten und versteckte Kostenfallen zu vermeiden.

Wenn wir über moderne Trends sprechen, stehen wir vor einer Vielzahl von Herausforderungen und Chancen zugleich.Containerisierung bietet die Möglichkeit, Datenverarbeitungsprozesse flexibler und skalierbarer zu gestalten. Hochverfügbarkeit gewährleistet eine nahtlose und kontinuierliche Datenverarbeitung, was besonders wichtig ist, wenn es um KI-Anwendungen geht, die hohe Anforderungen an die Infrastruktur stellen. Das Exasol AI Lab ermöglicht es Datenwissenschaftlern, die In-Memory-Analytics-Datenbank von Exasol nahtlos in ihre bevorzugten Data-Science-Ökosysteme zu integrieren. Dadurch verbessert sich die Skalierbarkeit von KI-Anwendungen erheblich, während die hohe Verfügbarkeit sicherstellt, dass Daten kontinuierlich verarbeitet werden können und KI-Ergebnisse effektiv genutzt werden können. Um die Vorteile von KI jedoch vollständig zu nutzen, ist häufig eine Modernisierung der Infrastruktur zur Datenver- arbeitung erforderlich. AI Ops ist eine weitere Schlüsseltechnologie, die Teams dabei helfen kann, effektiver und effizienter zu werden. Kubernetes und Container werden hierfür von Experten zunehmend als ideale Plattform angesehen.