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.