KI-Da­ten­ban­ken: Da­ten­ma­nage­ment mit künst­li­cher In­tel­li­genz

Bei KI-Da­ten­ban­ken (engl. AI Databases) handelt es sich um da­ten­bank­ge­stütz­te Systeme, die künst­li­che In­tel­li­genz in­te­grie­ren, um Daten ef­fi­zi­en­ter zu ver­ar­bei­ten. Für ma­schi­nel­les Lernen aus­ge­leg­te Da­ten­ban­ken stellen nicht nur leis­tungs­fä­hi­ge Werkzeuge für da­ten­ge­trie­be­ne Ent­schei­dun­gen im Un­ter­neh­men dar, sondern bieten auch viel­sei­ti­ge Ein­satz­mög­lich­kei­ten im Bereich der Da­ten­ana­ly­se.

Was sind KI-Da­ten­ban­ken?

KI-Da­ten­ban­ken (engl. AI Databases) sind fort­schritt­li­che Da­ten­bank­sys­te­me, die Tech­no­lo­gien aus dem Bereich künst­li­che In­tel­li­genz in­te­grie­ren, um komplexe Da­ten­ver­ar­bei­tungs- und Ana­ly­se­auf­ga­ben effizient zu be­wäl­ti­gen. Während her­kömm­li­che Da­ten­ban­ken haupt­säch­lich zur Da­ten­spei­che­rung und für einfache Abfragen genutzt werden, sind KI-Da­ten­ban­ken darauf ausgelegt, Muster in großen Da­ten­men­gen zu erkennen. Dies er­mög­licht es ihnen, konkrete Vor­her­sa­gen zu treffen und da­ten­ba­sier­te Ent­schei­dun­gen zu un­ter­stüt­zen. KI-gestützte Da­ten­ban­ken werden häufig für An­wen­dun­gen optimiert, die Machine Learning verwenden, was eine nahtlose In­te­gra­ti­on der für Mus­ter­er­ken­nung, Da­ten­klas­si­fi­zie­rung und Prognosen zu­stän­di­gen Al­go­rith­men gestattet.

Ein cha­rak­te­ris­ti­sches Merkmal von KI-Da­ten­ban­ken besteht darin, dass sie aus den ge­sam­mel­ten Daten und Analysen lernen. Dies erweist sich ins­be­son­de­re für An­wen­dun­gen als nützlich, bei denen sich die An­for­de­run­gen ständig ändern, was bei­spiels­wei­se für per­so­na­li­sier­te Kun­den­an­spra­chen und dy­na­mi­sche Markt­ana­ly­sen gilt. Um die Präzision der Da­ten­ver­ar­bei­tung zu erhöhen, werden oftmals spe­zia­li­sier­te KI-Modelle wie Neural Networks genutzt.

Was un­ter­schei­det eine KI-Datenbank von einer her­kömm­li­chen Datenbank?

KI-Da­ten­ban­ken bieten Funk­tio­nen, die speziell auf da­ten­in­ten­si­ve und KI-ge­steu­er­te An­wen­dun­gen ab­ge­stimmt sind. Her­kömm­li­che Da­ten­bank­sys­te­me werden für ge­wöhn­lich eher für weniger komplexe Aufgaben verwendet. Daher un­ter­schei­den sich KI-Da­ten­ban­ken in einigen Aspekten si­gni­fi­kant von klas­si­schen Da­ten­ban­ken. Die nach­fol­gen­de Übersicht fasst die wich­tigs­ten Un­ter­schie­de zusammen:

• Für eine Vielzahl von Da­ten­ty­pen ausgelegt: Ge­wöhn­li­che Da­ten­bank­sys­te­me ver­ar­bei­ten vorrangig struk­tu­rier­te Daten wie Tabellen mit klar de­fi­nier­ten Feldern. KI-Da­ten­ban­ken sind dagegen für eine große Vielfalt an Da­ten­ty­pen optimiert. Ent­spre­chen­de Systemen können auch un­struk­tu­rier­te Daten wie Bilder, Texte und Au­dio­da­tei­en effizient verwalten. Dadurch werden sie den dy­na­mi­schen An­for­de­run­gen gerecht, die im Bereich der KI-An­wen­dun­gen üblich sind.
• Echtzeit-Da­ten­ver­ar­bei­tung: Für das Training von Modellen und das Auf­stel­len von Vor­her­sa­gen benötigen KI-An­wen­dun­gen oftmals eine schnelle Da­ten­ver­ar­bei­tung in Echtzeit. Um Daten ab­zu­fra­gen und zu berechnen, kommen häufig verteilte Ar­chi­tek­tu­ren, moderne In­di­zie­rungs­me­cha­nis­men und In-Memory-Ver­ar­bei­tung (er­mög­licht die Auf­be­wah­rung ganzer Da­ten­ban­ken im Ar­beits­spei­cher) zum Einsatz.
• Ska­lier­bar­keit: KI-gestützte Da­ten­ban­ken sind dazu in der Lage, ho­ri­zon­tal zu skalieren be­zie­hungs­wei­se zu­sätz­li­che Knoten hin­zu­zu­fü­gen, um große Da­ten­men­gen und re­chen­in­ten­si­ve Aufgaben zu be­wäl­ti­gen. Die ho­ri­zon­ta­le Ska­lie­rung er­mög­licht es, sowohl die Spei­cher­ka­pa­zi­tät als auch die Re­chen­leis­tung flexibel an­zu­pas­sen.
• In­te­gra­ti­on von ML-Frame­works möglich: In vielen Fällen bieten KI-Da­ten­ban­ken direkte Schnitt­stel­len für Machine Learning Frame­works. Diese nahtlose In­te­gra­ti­on ver­ein­facht die Ver­ar­bei­tungs­pipe­line für ma­schi­nel­les Lernen, da keine zu­sätz­li­che Da­ten­mi­gra­ti­on in eine separate Ana­ly­se­umge­bung er­for­der­lich ist.

Welche sind die besten KI-Da­ten­ban­ken?

Welche Datenbank sich als optimal erweist, hängt stark von den in­di­vi­du­el­len Vor­aus­set­zun­gen und dem spe­zi­fi­schen Ein­satz­be­reich ab. In ihren Schwer­punk­ten un­ter­schei­den sich die ver­schie­de­nen KI-Da­ten­ban­ken mitunter be­trächt­lich. Die besten Systeme zeichnen sich durch eine hohe Fle­xi­bi­li­tät, Ska­lier­bar­keit und Leis­tungs­fä­hig­keit aus. Nach­fol­gend stellen wir einige der führenden KI-Da­ten­ban­ken vor:

• MySQL: Die von Oracle ent­wi­ckel­te und seit 1995 be­trie­be­ne Datenbank MySQL bietet eine erst­klas­si­ge Ska­lier­bar­keit für große Da­ten­men­gen und wartet mit weiteren prak­ti­schen Features – etwa mit einer flexiblen Community-Lizenz – auf.
• H2O.ai: Die quell­of­fe­ne Plattform H2O.ai bietet spe­zia­li­sier­te Tools für Da­ten­ban­ken mit ma­schi­nel­lem Lernen und KI. Sie un­ter­stützt verteilte Ar­chi­tek­tu­ren, die schnelle Da­ten­ver­ar­bei­tung und um­fang­rei­che Modelle er­mög­li­chen. Dank der In­te­gra­ti­on mit Frame­works wie Ten­sor­Flow und Spark ist H2O.ai besonders geeignet für Un­ter­neh­men, die komplexe Vor­her­sa­ge­mo­del­le und Da­ten­ana­ly­sen aufbauen möchten.
• Redis: Die In-Memory-Datenbank Redis un­ter­stützt zahl­rei­che Da­ten­struk­tu­ren und lässt sich auch als Nach­rich­ten­bro­ker oder Cache verwenden.
• Ten­sor­Flow Extended (TFX): Ten­sor­Flow Extended (TFX) ist eine End-to-End-Plattform für die Er­stel­lung und den Betrieb von Machine-Learning-Pipelines. Sie er­mög­licht die Ver­wal­tung von Trai­nings­da­ten, die Mo­dell­be­reit­stel­lung und eine kon­ti­nu­ier­li­che Eva­lu­ie­rung. Die Software ist eine aus­ge­zeich­ne­te Wahl für die Ent­wick­lung und Ska­lie­rung von KI-ge­stütz­ten An­wen­dun­gen, die da­ten­in­ten­si­ve Analysen erfordern.
• Post­greS­QL: Das Da­ten­bank­sys­tem Post­greS­QL erweitert die SQL-Sprache, um komplexe Daten-Workloads zu ver­ar­bei­ten und zu skalieren.
• MongoDB: Geht es um Do­ku­men­ten­da­ten und NoSQL-Da­ten­ban­ken, zählt MongoDB klar zu den führenden und be­lieb­tes­ten Systemen.
• MariaDB: Das Da­ten­bank­ma­nage­ment­sys­tem MariaDB entstand durch eine Ab­spal­tung von MySQL. Wie das System im direkten Vergleich „MariaDB vs. MySQL” ab­schnei­det, erörtert der verlinkte Artikel.
• Weaviate: Weaviate ist eine moderne Graph­da­ten­bank mit KI-Funk­tio­nen, die speziell für se­man­ti­sche Suchen und Wis­sens­ma­nage­ment ent­wi­ckelt wurde. Sie kom­bi­niert klas­si­sche Da­ten­bank­funk­tio­nen mit KI-Modellen, um un­struk­tu­rier­te Daten wie Texte, Bilder und Vektoren effizient zu ver­ar­bei­ten.

Wie findet man die passende KI-Datenbank?

Um die optimale KI-Datenbank zu finden, ist es er­for­der­lich, ver­schie­de­ne Variablen zu be­rück­sich­ti­gen. Dazu zählen neben den spe­zi­fi­schen An­for­de­run­gen vor allem das pro­gnos­ti­zier­te Da­ten­wachs­tum und die Art der durch­zu­füh­ren­den Analysen. Die nach­fol­gen­den Hinweise un­ter­stüt­zen Sie bei der Ent­schei­dungs­fin­dung:

• KI-Ar­beits­last erfassen: Ana­ly­sie­ren Sie, wie hoch die zu er­war­ten­de Da­ten­men­ge ausfallen wird und in welchem Tempo Daten vor­aus­sicht­lich eingehen werden. Von Bedeutung ist in diesem Zu­sam­men­hang zudem, ob Sie lediglich einfache Abfragen durch­füh­ren oder um­fang­rei­che ma­schi­nel­le Lern­mo­del­le erstellen.
• Wichtige Such­merk­ma­le: Von ent­schei­den­der Bedeutung sind sowohl Leistung und Ge­schwin­dig­keit als auch Ska­lier­bar­keit. Bei der Arbeit mit KI-An­wen­dun­gen erweist es sich zudem oftmals als vor­teil­haft, wenn die Datenbank un­ter­schied­li­che Da­ten­ty­pen un­ter­stützt und mehrere Ope­ra­tio­nen gleich­zei­tig ver­ar­bei­ten kann (Par­al­le­li­tät).
• Da­ten­bank­ty­pen auswerten: NoSQL-Da­ten­ban­ken sind beliebt, weil sie sich für die Ver­wal­tung großer Mengen un­struk­tu­rier­ter Daten eignen. NewSQL-Da­ten­ban­ken kom­bi­nie­ren die Zu­ver­läs­sig­keit ge­wöhn­li­cher SQL-Da­ten­ban­ken mit der Ska­lier­bar­keit von NoSQL-Da­ten­ban­ken. Für komplexe Da­ten­be­zie­hun­gen bietet sich eine Graph­da­ten­bank an. Um Daten über einen zeit­li­chen Verlauf zu ana­ly­sie­ren, wird unter Umständen eine Zeit­se­ri­en­da­ten­bank benötigt. Für Deep Learning sind GPU-be­schleu­nig­te Da­ten­ban­ken eine gute Wahl, die mit High-Speed-Ver­ar­bei­tungs­funk­tio­nen aufwarten.
• Kosten und un­ter­neh­mens­in­ter­ne Über­le­gun­gen: Schauen Sie vor allem auf die Ge­samt­be­triebs­kos­ten. Neben den An­schaf­fungs­kos­ten umfassen diese auch auf längere Sicht an­fal­len­de Ausgaben, etwa für die Ska­lie­rung, den Support und War­tungs­maß­nah­men. Wird mit sensiblen Daten ge­ar­bei­tet, ist zudem er­for­der­lich, dass die KI-Datenbank gängigen Da­ten­schutz- und Si­cher­heits­be­stim­mun­gen ent­spricht.
• Mach­bar­keits­nach­weis durch­füh­ren: Bevor Sie sich auf ein Da­ten­bank­sys­tem festlegen, empfiehlt sich die Durch­füh­rung eines Mach­bar­keits­nach­wei­ses. Ein solcher er­mög­licht es Ihnen, zu prüfen, ob die Datenbank für den spe­zi­fi­schen An­wen­dungs­fall funk­tio­niert. Wichtig ist auch, dass Sie die Kom­ple­xi­tät bei der Im­ple­men­tie­rung be­rück­sich­ti­gen, die ein hohes Know-how und einen großen Aufwand mit sich bringt.