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Verbesserung der Datenqualität und -verarbeitung

Studie: Cloud-Services dienen eher zum Sammeln von Daten statt als Basis für Maschinelles Lernen
Trotz der Konzentration auf bessere ML- und KI-Funktionalitäten fördert die Studie auch zutage, dass die Unternehmen zwar enorme Datenmengen sammeln, auf das Verarbeiten dieser Daten aber gar nicht vorbereitet sind

Laut einer unabhängigen Studie im Auftrag der Exasol haben 30 Prozent der Unternehmen in On-Demand-Cloud-Services investiert, um Funktionalitäten im Bereich Künstliche-Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) auszubauen. Laut der Studie "Driving The Rise of AI and ML with Data" halten 48 Prozent der befragten Unternehmen Maschinelles Lernen zukünftig für sehr wichtig, dicht gefolgt von Künstlicher Intelligenz. Als Hauptgrund dafür gaben 64 Prozent der Unternehmen an, dass sie Predictive Analytics einsetzen möchten. Dieses Verfahren basiert auf Maschinellem Lernen, analysiert umfangreiche Datensätze und trifft Vorhersagen für zukünftige Ereignisse. Zur Durchführung der Studie beauftragte die Exasol AG Vanson Bourne, ein auf Technologie spezialisiertes Marktforschungsunternehmen mit Sitz in Großbritannien.

Trotz der Konzentration auf bessere ML- und KI-Funktionalitäten fördert die Studie auch zutage, dass die Unternehmen zwar enorme Datenmengen sammeln, auf das Verarbeiten dieser Daten aber gar nicht vorbereitet sind. 37 Prozent der Unternehmen haben sogar in Cloud Computing-Dienste investiert, um ausschließlich ihre Daten zu speichern und zu konsolidieren. Lediglich 30 Prozent nutzen die elastische Skalierbarkeit von Cloud Computing-Anbietern wie AWS und Azure, um auch tatsächlich Wert aus ihren Daten zu generieren.

Mathias Golombek, CTO bei Exasol kommentiert: "Ich bin überrascht, dass nur so wenige Unternehmen Cloud-Infrastrukturen tatsächlich für ML und KI einsetzen, obwohl dies viele Vorteile hätte. Es scheint, dass viele Unternehmen das Potenzial ihrer Daten noch nicht erkannt haben: Sie investieren in die Cloud, um diese dann doch nur für passive Datendienste zu nutzen. Dabei könnten die flexibel skalierbaren Rechenleistungen helfen, um mittels Maschinellem Lernen ihr Business zu optimieren. Es ist deshalb umso wichtiger, dass die Verarbeitung von Daten auch über hybride IT-Standorte hinweg erfolgen kann, um Daten-Silos zu vermeiden. Denn diese verhindern ansonsten, dass innovative Anwendungen wie Predictive Analytics die Unternehmen datenbasiert unterstützen."

Unabhängig von den Infrastrukturfragen zeigt die Studie auf, dass die Unternehmen die Datenverarbeitung zumindest immer ernster nehmen. 46 Prozent der Befragten haben bereits in Services zur Verbesserung der Datenqualität und -verarbeitung investiert, um ihre Daten passend für ML- und KI-Anwendungen aufzubereiten.

Mathias Golombek fügt hinzu: "Mit Maschinellem Lernen zu beginnen, ist einfacher als viele befürchten, und es ist ermutigend zu sehen, dass Unternehmen die Qualität ihrer Daten mittlerweile verbessern – denn dies ist eine entscheidende Voraussetzung. Nur qualitativ hochwertige Daten bilden die Grundlage für solche lernenden Systeme. Die Cloud bietet hierbei Projektleitern die Möglichkeit, die Infrastruktur nach und nach zu skalieren und Kompetenzen für Pilotprojekte oder langfristige Programme aufzubauen." (Exasol: ra)

eingetragen: 29.09.18
Newsletterlauf: 25.10.18

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Meldungen: Studien

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Investitionen beginnen sich auszuzahlen
Rockwell Automation hat die deutschen Ergebnisse ihres 10. jährlichen Berichts zur intelligenten Fertigung vorgestellt. Die Daten zeigen, dass der Fertigungssektor erhebliche Investitionen und Erträge in generative KI tätigt, aber immer noch mit Herausforderungen wie ungleichmäßiger Personalentwicklung und unzureichend genutzten Daten zu kämpfen hat.
Verständnis von systemischen Cyberrisiken
CyberCube und Munich Re, Anbieterin in ihren jeweiligen Gebieten, Modellierung und Rück-Versicherung, haben die wesentlichen Ergebnisse einer gemeinsamen Umfrage veröffentlicht. Gegenstand waren schwerwiegende Cyber-Kumulereignisse und die relative Widerstandsfähigkeit von Unternehmen gegenüber systemischen Ereignissen aufgrund wirksamer Maßnahmen zur Risikominderung.
Warum Echtzeitdaten für KI entscheidend sind
Daten waren für Unternehmen schon immer wichtig, das ist nichts Neues. Was sich jedoch verändert hat, ist die Geschwindigkeit, mit der sie verarbeitet werden müssen. Herkömmliche Datenarchitekturen stoßen zunehmend an ihre Grenzen, insbesondere wenn es darum geht, Entscheidungen auf Basis aktueller Daten in Echtzeit zu treffen.
Verantwortung für Datenschutz und Compliance
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Hybride oder Cloud-first-Umgebungen sind Standard
Keeper Security veröffentlichte ihren neuen Insight Report "Securing Privileged Access: Der Schlüssel zur modernen Unternehmensverteidigung". Da sich Unternehmen auf ein immer komplexeres Netzwerk von Benutzern, Anwendungen und Infrastrukturen verlassen, ist die Verwaltung privilegierter Zugriffe zur Verhinderung von Cyberangriffen sowohl kritischer als auch komplizierter geworden. Die rasche Einführung von Cloud-, Hybrid- und Multi-Vendor-Umgebungen in Kombination mit der zunehmenden Raffinesse und KI-gestützten Cyberangriffen erhöht den Bedarf an Lösungen, die sichere, skalierbare und zentralisierte Zugangskontrollen durchsetzen können.
Priorität für IT-Modernisierung
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Schutz vor der nOAuth-Schwachstelle
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Cloud-Migration wird immer wichtiger
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Rechenzentrums- und Cloud-Security Verlagerung auf Cloud-basierte Alternativen

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Steigende Globalisierung von Daten
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Vergleich: Cloud-basiertes und lokales Backup
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Strommix entscheidet über Klimabilanz
Generative KI bringt spürbare Effizienzgewinne. Gleichzeitig verbraucht eine ChatGPT-Anfrage bis zu zehn Mal mehr Energie als eine Google-Suche. (1) Für Unternehmen entsteht damit ein komplexes Spannungsfeld zwischen Produktivitätsvorteilen und Nachhaltigkeitszielen. Der Rechenzentrumsspezialist Prior1 zeigt, wie mit diesem Dilemma konstruktiv umgegangen werden kann. Als Gemeinwohl-bilanziertes Unternehmen steht der Mittelständler vor der Herausforderung, KI-Potenziale zu nutzen, ohne die eigenen Klimaziele zu konterkarieren.

IT Security

Es braucht Plattformen, nicht Patchwork
Ein mutmaßlicher Angriff auf ein deutsches Rüstungsunternehmen ist kein technisches Problem. Er zeigt, wie angreifbar unser Land im digitalen Raum ist: wirtschaftlich, militärisch, politisch. Solche Angriffe gehören längst zur Realität. Doch Konsequenz im Umgang mit Cybersicherheit? Fehlanzeige.
Lokale Stärke dank regionalem Team
Arctic Wolf gibt den stetigen Ausbau ihrer regionalen Präsenz in der DACH-Region bekannt. Mit einem starken Fokus auf lokaler Nähe, einem permanent wachsenden deutschsprachigen Team und einem Security Operations Center (SOC) in Frankfurt am Main zeigt Arctic Wolf seit ihrem Markteintritt im Herbst 2021 starkes Commitment für den deutschsprachigen Markt.

IT Security - Angriffe & Lecks

Angriffsweg der JSCEAL-Malware
Check Point Research (CPR), die Sicherheitsforschungsabteilung von Check Point Software Technologies hat rund 35.000 betrügerische Werbeanzeigen in Krypto-Apps gefunden, vorrangig in der EU. Die Hacker-Kampagne hört auf den Namen JSCEAL und läuft seit mindestens März 2024. Bislang waren die Ausweichtaktiken gegen Viren-Scanner aus Sicht der Angreifer erfolgreich, wodurch eine fortschrittliche Malware Payload auf die Geräte der Opfer geladen werden kann.
Infos zur BlackSuit/Royal-Ransomware-Gruppe
Auch Bitdefender war an den Ermittlungen gegen die Ransomware-Kriminellen von Blacksuite beteiligt. Zu der internationalen Checkmate-Aktion, die zu der Beschlagnahme und der Zerschlagung der technischen Infrastruktur der Blacksuit -Gruppe führte, liefert Bitdefender nun in einem Blog Informationen über die Verbreitung der Ransomware, die Opfertypologie und das technische Vorgehen der Angreifer.

IT Security - Fachbeiträge

DSGVO und NIS2 gehen Hand in Hand
Sieben Jahre ist es her, dass die DSGVO in Kraft getreten ist. Damit startete 2018 der Trend, IT-Prozesse strenger zu regulieren. Mit NIS2 führt die EU diesen Kurs resolut weiter, die Bundesregierung arbeitet an der Umsetzung und hat erst jüngst einen Referentenentwurf des BMI von Ende Juni 2025 bekanntgegeben. Auch wenn offen ist, wie NIS2 hierzulande ein Gesetz wird, das Ziel ist bereits klar: Die Infrastrukturen und digitalen Prozesse in Unternehmen sollen widerstandsfähiger sein. Ein langer Weg und Vorarbeit lohnen sich. Wer die Maßgaben der DSGVO schon jetzt entschlossen und zielstrebig verfolgt hat, um Datensicherheit und Datenschutz zu berücksichtigen, hat es leichter, wenn NIS2 auf die Agenda rückt.
Finanzieller Schaden und Reputationsverlust
Die benutzerfreundliche Plattform von Instagram hat die Art und Weise stark verändert, wie Unternehmen mit ihren (potenziellen) Kunden in Kontakt treten. Diese Zugänglichkeit hat jedoch auch eine erhebliche Schwachstelle geschaffen: Instagram-Imitationen, eine wachsende Bedrohung, welche die Finanzen und den guten Ruf von Unternehmen ernsthaft gefährdet.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Identitäten im Blindflug
Rund 40 Prozent der Unternehmen verzichten laut einem aktuellen Bericht noch immer auf moderne Identity-Governance- und Administration-Lösungen (IGA). Das ist nicht nur ein organisatorisches Defizit - es ist ein ernstzunehmender Risikofaktor. Denn der Umgang mit digitalen Identitäten ist in vielen Organisationen noch immer ein Flickwerk aus manuellen Abläufen, intransparenten Prozessen und veralteter Technik. Während Cloud-Umgebungen rasant wachsen und Compliance-Anforderungen zunehmen, bleiben zentrale Fragen der Zugriffskontrolle oft ungelöst. An welchen Stellen Unternehmen oftmals offene Flanken haben und wie man Cyberkriminelle mithilfe von modernen IGA-Funktionen die Türen verschließt, klärt dieser Artikel.
178,6 Milliarden Euro Schaden durch Cyberattacken
Das aktuelle Bundeslagebild Cybercrime 2024 des BKA zeigt ein ambivalentes Bild: Während die Zahl der angezeigten Ransomware-Angriffe leicht auf 950 Fälle zurückging, stiegen die Auslandstaten im Cyberbereich auf über 200.000 Fälle an. Mit 178,6 Milliarden Euro erreichten die durch Cyberattacken verursachten Schäden einen neuen Höchststand. Besonders besorgniserregend ist der zunehmende Einsatz von KI durch Cyberkriminelle, die damit Phishing-Kampagnen perfektionieren und Malware effizienter entwickeln.