Auf den Punkt: Resiliente Unternehmen zeichnen sich durch vollständige IT-Transparenz aus, die KI-gestützte Sicherheitsanalysen zuverlässiger macht und Ausfallkosten senkt.
Unternehmen mit vollständiger Sichtbarkeit über ihre IT-Systeme bewältigen Sicherheitsvorfälle effizienter und verursachen weniger Ausfallkosten. Dies zeigt eine gemeinsame Analyse von Splunk und Cisco, deren Erkenntnisse für den Einsatz von KI in der Incident Response zentral sind.
Der aktuelle „Cost of Downtime Report“ von Splunk beziffert die jährlichen Kosten ungeplanter IT-Ausfälle bei Global-2000-Unternehmen auf rund 600 Milliarden US-Dollar. Zwischen resilienten Organisationen und dem übrigen Markt zeigt sich ein markanter Unterschied: Fast alle Unternehmen mit den niedrigsten Ausfallkosten verfügen nach Eigenangaben über einen vollständigen Überblick über ihre Systeme, Anwendungen und Datenquellen.
Moderne IT-Umgebungen generieren kontinuierlich große Datenmengen aus Anwendungen, Cloud-Services, Netzwerken und Endgeräten. Das eigentliche Problem liegt jedoch nicht im Datenmangel, sondern in der Verteilung über unterschiedliche Plattformen. Sicherheitsteams müssen relevante Signale aufwändig aus verschiedenen Quellen zusammenführen, was schnelle Reaktionen auf Vorfälle verzögert. Mit jeder zusätzlichen Sicherheitslösung wächst die Komplexität weiter.
Künstliche Intelligenz kann IT-Teams durch Priorisierung von Warnmeldungen, Filterung von Fehlalarmen und automatische Anreicherung sicherheitsrelevanter Ereignisse unterstützen. Ihre Genauigkeit hängt jedoch unmittelbar von der Datenqualität ab: Laut einem weiteren Splunk-Bericht berichten 82 Prozent der befragten IT-Verantwortlichen, dass eine strukturierte Datenmanagement-Strategie die Genauigkeit ihrer KI-Anwendungen verbessert hat. Unvollständige oder nicht verknüpfte Informationen führen dagegen zu falschen Bedrohungsbewertungen oder übersehenen Vorfällen.
Splunk empfiehlt fünf Grundlagen für eine belastbare Datenstrategie: erstens konsistente, aktuelle und bereinigte Daten statt großer Mengen unstrukturierter Information; zweitens Abbau von Datensilos für einheitliche Sicht auf Cloud-, On-Premises- und Drittanbietersysteme; drittens Aufbereitung von Maschinendaten (Logs, Metriken, Events) für frühe Anomalieerkennung durch spezialisierte Analysemodelle; viertens IT-Infrastruktur, die mit wachsenden Datenmengen skaliert, beispielsweise durch Edge Intelligence zur frühen Filterung irrelevanter Daten; fünftens konsequente Governance mit klaren Zugriffsrechten und nachvollziehbarer Datenherkunft.
Quelle: www.it-daily.net · Erschienen 23. Juli 2026
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