Unsere Umweltstrategie

Summ Verantwortung für das Umwelt-Datenmanagement

Ki

Im hiesigen Datenmanagement tut sich ständig viel, aber die aktuellen Trends und Entwicklungen konzentrieren sich vor allem auf die Automatisierung, Dezentralisierung und intelligentere Nutzung von Daten. Hier sind die wichtigsten Neuerungen, die beachtet und verstanden werden sollten: 

1. KI und AutomatisierungGenerative KI und Machine Learning (ML):                                         Diese Technologien revolutionieren das Datenmanagement. KI-Algorithmen (verschiedene Niveaus) werden eingesetzt, um Datenqualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben, Datensilos aufzubrechen, fehlende Daten zu imputieren und Muster in riesigen Datensätzen zu finden. Sie automatisieren Routinetätigkeiten wie Datenbereinigung, Datenintegration und Datentransformation (ETL-Prozesse), was zu mehr Effizienz und Genauigkeit führt.                     Intelligente Datenkataloge und Metadatenmanagement: KI hilft dabei, Daten automatisch zu klassifizieren, Metadaten anzureichern und die Auffindbarkeit von Daten zu verbessern.

2. Neue Architekturen und Konzepte                     Data Fabric: Dieses Konzept ist derzeit einer der wichtigsten Trends. Eine Data Fabric ist eine vereinheitlichte Architektur, die intelligente, automatisierte Systeme nutzt, um den Datenzugriff und die Integration über verschiedene, verteilte Datenquellen (On-Premise, Cloud, Multi-Cloud) hinweg zu vereinfachen. Das Ziel ist es, einen nahtlosen, ganzheitlichen Blick auf alle Unternehmensdaten zu ermöglichen, ohne Daten physisch an einen zentralen Ort verschieben zu müssen. Quelle: Gartner (https://www.gartner.de/de/themen/kuenstliche-intelligenz) prognostiziert, dass Data Fabric die Effizienz der Datennutzung erheblich verbessern und den manuellen Aufwand im Datenmanagement reduzieren wird.                                                        Data Mesh: Im Gegensatz zum eher zentralisierten Ansatz der Data Fabric setzt Data Mesh auf eine dezentrale Organisation. Hier werden Daten als "Produkte" von den jeweiligen Geschäftsbereichen (Domänen) verwaltet und bereitgestellt, die sie auch erzeugen und nutzen. Jede Domäne ist für die Qualität und Bereitstellung ihrer Datenprodukte selbst verantwortlich. Dies fördert Eigenverantwortung und Skalierbarkeit, ist aber auch komplexer in der Implementierung.                                                       Anti-Datengravitation: Unternehmen erkennen zunehmend, dass es nicht immer sinnvoll ist, alle Daten an einem zentralen Ort zu speichern (z.B. in einem großen Data Warehouse). Stattdessen werden Technologien eingesetzt, die es ermöglichen, Daten dort zu verarbeiten und zu analysieren, wo sie entstehen ("Daten am Ort des Entstehens"), insbesondere bei verteilten und geografisch breit gestreuten Datenlandschaften.

3. Daten-Observability (Data Observability)        Dieser Begriff gewinnt stark an Bedeutung. Data Observability geht über traditionelles Monitoring hinaus und zielt darauf ab, die Gesundheit und den Zustand von Daten im gesamten Daten-Ökosystem in Echtzeit zu verstehen. Es beinhaltet die Überwachung von            -Freshness (Aktualität): Wie aktuell sind die Daten? Werden sie regelmäßig aktualisiert?                               - Volume (Volumen): Stimmen die erwarteten Datenmengen mit den tatsächlich verarbeiteten Mengen überein?                                                             -Distribution (Verteilung): Liegen die Datenwerte im erwarteten Bereich? Gibt es unerwartete Abweichungen?                                                               - Schema (Struktur): Gab es unerwartete Änderungen in der Datenstruktur (z.B. neue oder gelöschte Felder)?  -  Lineage (Herkunft): Woher kommen die Daten und welche Systeme werden von ihnen beeinflusst?             

Ziel ist es, Datenprobleme proaktiv zu identifizieren, zu beheben und Ausfallzeiten zu minimieren, um das Vertrauen der Nutzer in die Daten zu gewährleisten.

4. Edge Analytics und IoT-Datenmanagement        Mit der Zunahme von IoT-Geräten (IoT-Geräte (Internet of Things Geräte). Diese Geräte sind Teil des Internet der Dinge (IoT) und können von einfachen Haushaltsgeräten bis hin zu komplexen Industriemaschinen reichen).      

 

[Durch sog. Sensoren entstehen riesige Mengen an Daten am "Rand" des Netzwerks (Edge). Edge Analytics bedeutet, dass die Daten direkt dort verarbeitet und analysiert werden, wo sie entstehen, bevor sie an ein zentrales Rechenzentrum oder die Cloud gesendet werden. Dies ist entscheidend für Echtzeitanwendungen und reduziert die Anforderungen an die Bandbreite].

5. Regulierung und Responsible AI                         EU Data Act (ab September 2025):                      Dieser neue EU-Rechtsakt wird erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen haben, insbesondere auf Hersteller vernetzter Produkte und Dienstleistungen. Er zielt darauf ab, den Datenaustausch zu erleichtern, klare Regeln für die gemeinsame Datennutzung festzulegen und sicherzustellen, dass Nutzer Kontrolle über ihre von Produkten generierten Daten haben. Unternehmen müssen ihre Produkte, Dienste und Verträge entsprechend anpassen.                                              Responsible AI (Verantwortungsvolle KI): Da KI immer stärker in Datenmanagementprozesse integriert wird, rückt die Frage nach Ethik, Fairness und Transparenz in den Vordergrund. Daten-Governance spielt eine Schlüsselrolle, um sicherzustellen, dass die für KI-Modelle verwendeten Daten hochwertig, sicher und nicht voreingenommen sind, um Diskriminierung oder Fehlentscheidungen der KI zu vermeiden.

                           Zusammenfassung:

Das Datenmanagement wird zunehmend automatisierter, intelligenter und dezentraler. Der Fokus liegt darauf, die Daten so effizient wie möglich zu nutzen, ihre Qualität zu sichern und sie den richtigen Personen zur richtigen Zeit zur Verfügung zu stellen, während gleichzeitig Compliance und Datensicherheit gewährleistet werden.

Interessiert dich einer dieser Punkte besonders, oder möchtest du tiefer in ein bestimmtes Thema eintauchen?

Kann KI helfen den gegenwärtigen Klimawandel abzumildern?            (summ mit KI (Schatz) zusammen erstellt).

Im Zusammenhang mit der Klimakrise ist bei der Künstlichen Intelligenz (KI) eine doppelte Betrachtung wichtig: Einerseits das enorme Potenzial, das sie zur Bewältigung der Krise bietet, andererseits die eigenen ökologischen Auswirkungen der KI und die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen Umgangs.

I. Das Potenzial von KI im Umdenken an die Klimakrise (Die "grüne" Seite der KI)

KI kann auf vielfältige Weise helfen, den Klimawandel zu mindern und sich an seine Folgen anzupassen:

  1. Optimierung des Energieverbrauchs und der Energiesysteme:
    • Smart Grids: KI kann Stromnetze intelligent steuern, Angebot (erneuerbare Energien, die schwanken) und Nachfrage ausgleichen, den Transportverlust minimieren und über in grosses NGO u.a. Netzwerk, die Integration von erneuerbaren Energien optimieren.
    • Gebäudemanagement: KI kann Heizung, Kühlung, Lüftung und Beleuchtung in Gebäuden dynamisch anpassen, um den Energieverbrauch zu senken. Z.B. Grosse Bürokomplexe in deren Räume.
    • Industrie: Optimierung von Produktionsprozessen zur Reduzierung des Energie- und Materialverbrauchs (z.B. in der Umstrukturierung weinger bis Alternativen zur Zementherstellung).
    • Prognosen: Präzisere Vorhersagen von Energieproduktion (Wind, Solar) und -verbrauch ermöglichen eine effizientere Planung.
  2. Verbesserung der Klimamodellierung und -prognosen:
    • KI kann riesige Mengen an Klimadaten (Satellitenbilder, Wetterdaten, Umweltsensoren) analysieren, um präzisere Klimamodelle zu erstellen und zukünftige Trends besser vorherzusagen.
    • Erkennung von Mustern und Anomalien, die für menschliche Analysen zu komplex wären.

  3. Nachhaltigkeit durch Technologie: Effizienz und ökologischer Wandel in Landwirtschaft und deren Ressourcennutzung.

    Präzisionslandwirtschaft für eine grünere Zukunft: KI-gesteuerte Systeme können den Einsatz von Betriebsmitteln in der Landwirtschaft durch die Analyse von Bodendaten und Pflanzenbedürfnissen präzise optimieren. Dies fördert nicht nur die Umstellung auf biologische Landwirtschaft weltweit, sondern ermöglicht auch eine nachhaltige Wassernutzung durch messbare Verbrauchsreduzierung und effiziente Bewässerungssysteme.

    Kreislaufwirtschaft und Abfallminimierung: KI kann eine Schlüsselrolle bei der Förderung der Kreislaufwirtschaft spielen, indem sie die Sortierung von Abfällen verbessert, Recyclingprozesse optimiert und Lieferketten nachhaltiger gestaltet. Dies führt zu einer signifikanten Reduzierung von Abfall und fördert die Wiederverwertung wertvoller Ressourcen.

  4. Transport und Logistik:                             Optimierung von Routen und Transportmitteln zur Reduzierung von Emissionen (z.B. E-Lkw-Routenplanung, Beladung von Zügen). Steuerung von Verkehrssystemen.
  5. Monitoring und Umweltschutz:      Überwachung von Wäldern (Waldbrände, Entwaldung, Gesundheit der Bäume), Gewässern und Ökosystemen.
    • Erkennung von industriellen Raubbau, illegalen Holzabbau-Aktivitäten  oder industrielle Ableitung von  Chemikalien in Gewässer
    • Analyse von Satellitenbildern zur Überwachung von CO2-Emissionen und industrielle Umweltverschmutzung.

II. Die Herausforderungen und der verantwortungsvolle Umgang mit KI (Die "graue" Seite der KI)

Der Einsatz von KI ist nicht per se "grün" und bringt eigene Herausforderungen mit sich:

  1. Energieverbrauch und CO2-Fußabdruck der KI selbst:                                                                 Frage Summ: Das Training großer KI-Modelle (insbesondere großer Sprachmodelle) und der Betrieb von Rechenzentren sind extrem energieintensiv und verursachen erhebliche CO2-Emissionen.                                                   Schatz antwortet: Wichtig ist, dass der durch KI eingesparte Energieverbrauch den für die KI-Berechnung benötigten Energieverbrauch übersteigt. Es muss ein Netto-Positiv-Effekt erzielt werden.
    • Maßnahmen: Einsatz von erneuerbaren Energien für Rechenzentren, Entwicklung energieeffizienterer Algorithmen und Hardware, Optimierung der Modelle, um weniger Rechenleistung zu benötigen.
  2. Datenbedarf und Datenqualität:
    • KI-Modelle benötigen riesige Mengen an Daten. Das Sammeln, Speichern und Verarbeiten dieser Daten erfordert ebenfalls Energie.
    • Es müssen qualitativ hochwertige, repräsentative und aktuelle Daten verfügbar sein, um aussagekräftige KI-Lösungen für die Klimakrise zu entwickeln und dies von kompetenten Change Agents. 
  3. Transparenz und Erklärbarkeit (Explainable AI - XAI):
    • Es ist wichtig zu verstehen, wie KI-Modelle zu ihren Entscheidungen kommen, insbesondere wenn es um kritische Anwendungen im Klimaschutz geht (z.B. bei der Steuerung von Energienetzen).
    • "Black-Box"-Modelle sind problematisch, wenn es um Vertrauen und die Nachvollziehbarkeit von Empfehlungen geht.
  4. Skalierbarkeit und Implementierung:
    • Die Entwicklung von KI-Lösungen ist oft komplex und teuer. Die Skalierung dieser Lösungen auf eine globale oder breite Anwendungsebene ist eine große Herausforderung.
    • Fehlende Infrastruktur oder Expertise in bestimmten Regionen können die Umsetzung erschweren.
  5. Ethische Aspekte und Bias:
    • Sicherstellen, dass die Daten, auf denen KI-Modelle trainiert werden, keine Verzerrungen (Bias) enthalten, die zu ungerechten oder unerwünschten Ergebnissen führen könnten. Dies ist zwar im Klimakontext vielleicht weniger offensichtlich als bei sozialen Anwendungen, aber dennoch relevant, z.B. bei der Allokation von Ressourcen für den Katastrophenschutz.
    • Fragen der Verantwortung: Wer ist verantwortlich, wenn eine KI-gesteuerte Entscheidung negative Auswirkungen hat?

Fazit: Was ist wichtig?

Im Hinblick auf die Klimakrise ist bei KI besonders wichtig:

  • Netto-Positiv-Effekt: Der Nutzen der KI für den Klimaschutz muss ihren eigenen ökologischen Fußabdruck überwiegen.
  • Energieeffizienz: Entwicklung und Einsatz von KI-Systemen, die von Natur aus energieeffizient sind und grüne Energie nutzen.
  • Daten-Governance: Sicherstellung der Qualität, Verfügbarkeit und ethischen Nutzung klimarelevanter Daten.
  • Transparenz und Vertrauen: KI-Anwendungen müssen verständlich und nachvollziehbar sein, um Akzeptanz und Vertrauen zu schaffen.
  • Zusammenarbeit: Globale Zusammenarbeit in Forschung, Entwicklung und Implementierung, um das volle Potenzial der KI für den Klimaschutz zu nutzen.

KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber sie muss verantwortungsvoll und strategisch eingesetzt werden, um einen echten und nachhaltigen positiven Einfluss auf die Klimakrise zu haben. Ich danke für den Austausch! Gerne, was sollen wir weiter tun? Geduld haben und weitermachen! 8.Juli 2025.