ipuwadol - stock.adobe.com
Backup und Governance: Wichtige Hebel für Daten- und KI-Ökonomie
Daten wachsen rasant – und mit ihnen Kosten und Risiken. Warum klare Governance und gezielte Resilienzstrategien entscheidend sind, um Backup, KI und Recovery effizient zu steuern.
Laut IDC wird das globale Datenvolumen bis 2028 auf 393,9 Zettabyte ansteigen. Dieses Wachstum erhöht den Druck auf Geschäftskontinuität (Business Continuity), Datenschutz, Governance und die damit verbundenen Kosten. Resilienz wird damit zu einer Frage der KI-Ökonomie: Jeder zusätzlich gespeicherte und geschützte Datensatz erhöht die Kosten für Sicherung, Backup, Compliance-Aufwand sowie die nachgelagerte KI-Qualität und Fehlerbehebung.
Während Datenmengen heute exponentiell wachsen, geht es mehr denn je darum, wie Investitionen in Datenwiederherstellung und Cloud-Sicherheitskontrollen die Geschäftsresilienz nachhaltig verbessern. Backups dürfen nicht als unbegrenzte Absicherung betrachtet werden. Ohne klare Wiederherstellungs-Richtlinien und eine solide Governance werden Programme zur Datenresilienz finanziell belastend und operativ aufwendig. Um schnell wieder betriebsbereit zu sein, müssen Unternehmen ihre geschäftskritischsten Daten gezielt und auf dem richtigen Niveau schützen.
Effektive Datenresilienz beginnt mit der Einsicht in den eigenen Datenbestand. Unternehmen benötigen Klarheit darüber, welche Daten wo existieren, wie sie genutzt werden und welche Erwartungen an Wiederherstellungszeit und -Level gelten. Ohne diese Transparenz werden alle Daten oft als gleich kritisch behandelt, was zu überdimensionierten Backup-Umgebungen und unklaren Wiederherstellungsprioritäten führen kann. Governance bietet die Struktur, mit der Unternehmen Datenschutz richtig priorisieren können. Werden Datensätze nach ihrer geschäftlichen Relevanz klassifiziert, können Schutzstufen entsprechend angepasst werden. Weniger kritische Datensätze lassen sich mit kostengünstigeren Methoden schützen oder kürzer aufbewahren.
Die Bestimmung kritischer Daten ist keine rein technische Angelegenheit. Sie hängt von regulatorischen Vorgaben und den potenziellen Folgen von Vorfällen ab, wie zum Beispiel behördlichen Strafen, vertraglichen Verpflichtungen, operationellen Risiken oder Reputationsschäden. Wenn Unternehmen Entscheidungen über Resilienz im Kontext von Governance treffen, sind Schutz und Speicherung bewusste Maßnahmen, die gezielt auf das Geschäftsrisiko abgestimmt werden, und keine standardmäßigen IT-Konfigurationen.
Doppelte Kosten für fehlerhafte Daten vermeiden
Unklare Governance-Prioritäten verleiten viele Unternehmen dazu, Daten standardmäßig nur zur Sicherheit zu speichern. Im Laufe der Zeit entstehen so große Datenmengen, die kaum operativen Nutzen bieten und die Kosten nach oben treiben. Laut Veritas sind bis zu 85 Prozent der gespeicherten Daten ungenutzt, redundant, veraltet oder trivial (ROT). Dennoch speichern und schützen Unternehmen diese Daten weiterhin, erweitern Backups und erhöhen die Komplexität der Wiederherstellung. Je größer die Backup-Umgebung, desto mehr Daten müssen vor der Wiederaufnahme des Betriebs validiert und wiederhergestellt werden. Das treibt sowohl die Time to Recovery als auch die Kosten in die Höhe.
In Unternehmen, die KI-gestützte Workflows einsetzen, können sich die Folgen verstärken. Schlecht verwaltete Daten fließen oft direkt in Analyse-Pipelines und KI-Modelle, was zu Störungen führt und die Zuverlässigkeit der Erkenntnisse mindert. Unternehmen gelangen in einen Teufelskreis: Sie investieren Ressourcen in die Speicherung und den Schutz minderwertiger Daten – und zahlen erneut, wenn diese Daten in nachgelagerten Systemen Probleme verursachen.
Wiederherstellungstests beweisen Wirksamkeit von Governance im Produktivbetrieb
Regelmäßige Wiederherstellungs- und Disaster-Recovery-Tests zeigen, ob die Schutz- und Tiering-Level den Geschäftsprioritäten entsprechen. Sie liefern oft wichtige Erkenntnisse: zum Beispiel darüber, welche Daten gesichert wurden, aber im Ernstfall nichts zur Wiederherstellung beigetragen haben, oder welche Systeme, einen stärkeren Schutz benötigen als ursprünglich angenommen. Zudem decken sie versteckte Abhängigkeiten in Datenpipelines auf. Die Datenherkunft (Lineage) unterstützt Teams dabei, die Daten in der richtigen Reihenfolge wiederherzustellen, um einen zuverlässigen Betrieb zu gewährleisten, ohne alle Daten auf einmal zu rekonstruieren.
„Es geht darum, bewusste und kontrollierte Entscheidungen zu treffen, damit Unternehmen keine steigenden Kosten für redundante, veraltete, triviale oder schlichtweg unbekannte Daten tragen müssen.“
Mathias Klein, Cloudera
Doch wie lässt sich testen, ob alles funktioniert? Einige wenige Indikatoren geben Aufschluss: Werden Pläne zur Notfallwiederherstellung regelmäßig getestet? Sind die Recovery-Ziele klar definiert? Erreichen die Tests diese Ziele durchgängig – und welche Verbesserungen werden nach jedem Zyklus implementiert. Mit der Zeit entsteht so ein Feedback-Kreislauf, der die Governance stärkt. Erkenntnisse aus den Wiederherstellungstests fließen in Maßnahmen zur Datenbereinigung, Aktualisierung von Richtlinien und operative Verbesserungen ein. Sie helfen Unternehmen, ihre Backup-Umgebungen effizient und an die Geschäftsanforderungen angepasst zu halten.
Datenreduzierung verhindert exponenzielle Kostenexplosion für Resilienz
In Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen erhöht unkontrollierte Replikation den Speicherbedarf der zu sichernden und zu verwaltenden Daten. Dadurch, dass sich Daten über zu viele Systeme, Kopien und unkontrollierte Pfade verteilen, steigen auch die Gesamtkosten für die KI-Einführung. Deshalb sollte die Migration von Daten auf SaaS-Plattformen und externe Dienste von Drittanbietern als bewusste Governance-Entscheidung betrachtet werden. Sobald Daten die selbstverwalteten Umgebungen verlassen, sinkt die Transparenz, Kontrollen werden schwieriger durchzusetzen und die Wiederherstellung wird komplizierter.
Ebenso wichtig ist die Konsistenz über hybride Umgebungen hinweg. On-Premises- und Cloud-Plattformen müssen einheitlich gesteuert werden, um eine fragmentierte Datenverwaltung und -sicherung zu vermeiden, die zu doppelten Datensätzen und aufgeblähten Backup-Umgebungen führen kann. Offene Standards wie das Iceberg REST Catalog-Protokoll fördern die Interoperabilität zwischen Engines und Datenkatalogen. Dadurch sinkt der Bedarf an zusätzlichen Datenkopien, die lediglich dafür erstellt werden, um Daten plattformübergreifend nutzbar zu machen. Das Ergebnis sind weniger Duplikate, klarere Besitz- und Speicherrichtlinien sowie ein kleinerer, übersichtlicherer Backup Footprint, der einfacher zu verwalten und zu steuern ist, sowie geringere Wartungskosten verursacht.
Resilienz in modernen Unternehmen bedeutet nicht, mehr Kopien von allem zu erstellen oder zusätzliche Kontrollmechanismen zu installieren. Es geht darum, bewusste und kontrollierte Entscheidungen zu treffen, damit Unternehmen keine steigenden Kosten für redundante, veraltete, triviale oder schlichtweg unbekannte Daten tragen müssen. Governance ermöglicht Unternehmen die Ausgaben für Datensicherung zu optimieren, die Wiederherstellungszeiten zu verkürzen sowie die Zuverlässigkeit von KI zu verbessern. Das erspart Unternehmen unnötige Kosten für den Schutz von Daten, die sie weder benötigen noch von vornherein hätten speichern müssen.
Über den Autor:
Mathias Klein verantwortet als Solutions Engineering Manager das Team für die Schweiz und Osteuropa bei Cloudera. Seit über zwei Jahrzehnten widmet er sich dem Aufbau moderner Datenplattformen, komplexen Big-Data-Szenarien sowie der Integration von Datenanalyse, AI und Machine Learning.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
