KI in Datenbanken: Vier Pflichtaufgaben für DBAs zur Einhaltung von Compliance
Mit dem Einzug von KI in Datenbanken erweitern sich die Aufgabenbereiche von DBAs deutlich, erklärt Oliver Stein, Geschäftsführer DACH bei Redgate. Automatisierte Abfrageoptimierung, Machine Learning und prädiktive Analysen bringen neue Effizienz, aber auch erhöhte Risiken für Datenschutz und Compliance. DBAs müssen deshalb Data Governance etablieren, regelmäßige Audits durchführen, Zugriffe konsequent absichern und Reporting automatisieren. Nur so lassen sich regulatorische Anforderungen wie DSGVO oder HIPAA einhalten, während KI-Funktionen sicher genutzt werden. Redgate betont, dass zusätzlich technisches Know-how in Machine Learning und ein tiefes Verständnis für Governance- und Sicherheitsrichtlinien erforderlich sind.
Automatisierte Query-Optimierung, In-Database Machine Learning und KI-gestützte Analysen eröffnen neue Möglichkeiten in Datenbanken, bergen aber auch Risiken für Datenschutz und Compliance. Redgate zeigt auf, welche Aufgaben DBAs wahrnehmen müssen, um den Einsatz von KI regelkonform abzusichern.
1. Data Governance etablieren: Ein solides Datenframework ist Grundlage jeder KI-Strategie. DBAs sollten Richtlinien zur Datenqualität, -integrität und -sicherheit definieren, Verantwortlichkeiten klären, Zugriffsrechte regeln und Verfahren für ein stringentes Datenlebenszyklus-Management umsetzen. Datenkataloge erleichtern die Klassifizierung und Verwaltung von Metadaten, während Datenmaskierung sensible Informationen anonymisiert und so den Anforderungen der DSGVO oder des HIPAA entspricht.
2. Regelmäßige Daten-Audits durchführen: Audits prüfen nicht nur die Einhaltung regulatorischer Vorgaben, sondern identifizieren auch Optimierungspotenziale. Data-Observability-Tools protokollieren Eingaben und Ausgaben von KI-Modellen, decken Verzerrungen auf und stellen sicher, dass Entscheidungen und Ergebnisse erklärbar bleiben – besonders wichtig, wenn Machine-Learning-Modelle direkt in Datenbanken integriert sind.
3. Zugriff konsequent absichern: KI bringt neue Bedrohungen wie Prompt Injection oder Data Poisoning. Mehrstufige Sicherheitskonzepte mit Multi-Faktor-Authentifizierung, rollenbasierter Zugriffskontrolle und regelmäßigen Berechtigungsprüfungen verhindern unbefugten Zugriff. Transparente Protokolle erleichtern Audit-Nachweise und reduzieren das Risiko von Datenpannen.
4. Reporting automatisieren: Für Compliance ist lückenlose Dokumentation entscheidend. DBAs sollten Herkunft, Verarbeitung und Entwicklung der KI-Modelle kontinuierlich dokumentieren. Automatisierte Tools unterstützen hierbei und helfen, neue regulatorische Anforderungen frühzeitig zu adaptieren.
„Mit der zunehmenden Nutzung von KI verändert sich auch das Profil von DBAs“, betont Oliver Stein. „Neben klassischen Datenbankkenntnissen sind Kenntnisse in Machine Learning, Governance und Sicherheit unerlässlich. Nur klare Regeln und Explainable AI sichern die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben in Finanz-, Gesundheits- und anderen regulierten Branchen.“
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