Everpure Data Intelligence und Data Stream Für Everpure haben die Daten Priorität vor den Anwendungen

Von Klaus Länger 3 min Lesedauer

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KI-Projekte, vor allem solche für Agentic AI, funktionieren nur dann, wenn die Datenbasis passt. Mit dem Gespann aus Data Intelligence und Data Stream sowie den eigenen Flashblade-Systemen will Everpure eine Lösung bieten, die Daten in den Mittelpunkt stellt.

Für Everpure spielen durch die fortschreitende KI-Nutzung künftig in der IT-Landschaft von Unternehmen nicht mehr Applikationen sondern Daten die Hauptrolle. Everpure Data Intelligence soll für die Erkennung, Klassifizierung und Kontextualisierung des gesamten Datenbestands eines Unternehmens sorgen.   (Bild: ©  KanawatTH - stock.adobe.com)
Für Everpure spielen durch die fortschreitende KI-Nutzung künftig in der IT-Landschaft von Unternehmen nicht mehr Applikationen sondern Daten die Hauptrolle. Everpure Data Intelligence soll für die Erkennung, Klassifizierung und Kontextualisierung des gesamten Datenbestands eines Unternehmens sorgen.
(Bild: © KanawatTH - stock.adobe.com)

Laut einer weltweit durchgeführten IDC-Umfrage im Auftrag von Everpure unter mehr als 1.300 Unternehmen sind die bestehenden Storage-Infrastrukturen in den Firmen eines der größten Hindernisse für erfolgreiche KI-Projekte. Die teuren GPUs rentieren sich nur, wenn sie mit einer hohen Auslastung arbeiten. Engpässe auf der Speicher- und der Netzwerkebene führen dazu, dass dies nicht der Fall ist. Zudem sind die für KI-Projekte benötigen Daten oft in Silos gefangen und vor allen für KI-Agenten nicht zugänglich oder redundant an unterschiedlichen Orten gespeichert, was die Komplexität und die Kosten erhöht.

Charles Giancarlo, CEO von Everpure.(Bild:  Everpure)
Charles Giancarlo, CEO von Everpure.
(Bild: Everpure)

Für Charles Giancarlo, CEO von Everpure, ist in Unternehmen ein grundsätzlicher Paradigmenwechsel notwendig, damit KI-Projekte erfolgreich sein können. Zwar erklären Unternehmen seit Jahren, dass ihre Daten das wichtigste Kapital darstellen, in der Praxis spielen aber die Anwendungen immer noch die Hauptrolle. „Ein typisches Unternehmen verfügt heute über Dutzende, Hunderte oder sogar Tausende von Anwendungen. Jede hat einen eigenen Datenbestand und in der Regel viele Kopien davon. Die meisten typischen Geschäftsprozesse, etwa die Erstellung eines Kundenangebots, erfordern den Zugriff auf mehrere Anwendungen und Datenbestände. Häufig enthalten diese keine konsistenten Informationen“, konkretisiert Giancarlo. Daten können so von anderen Anwendungen nicht genutzt werden, ohne sie vorher mit großem Aufwand zu transformieren und oft auch noch zu bereinigen. Die Nutzung von KI und vor allem agentischen KI-Anwendungen verschärft dieses Problem noch. Denn „KI und agentenbasierte KI-Systeme können nur so gut sein wie die Daten, auf denen sie basieren. Und KI sowie Datenanalyse auf Grundlage inkonsistenter Daten erzeugen inkonsistente Ergebnisse. In Geschäftsprozessen, Rechnungswesen sowie Forschung und Entwicklung reicht eine Genauigkeit von 95 Prozent schlichtweg nicht aus. Daten müssen konsistent und korrekt sein“, ergänzt der Everpure-Chef.

Daten im Mittelpunkt

Damit KI-Agenten in Unternehmen tatsächlich einen Mehrwert generieren können, ist eine datenzentrierte Architektur notwendig, betont Giancarlo: „Daten sollten dabei an erster Stelle stehen, Anwendungen an zweiter. Daten müssen selbstbeschreibend sein. Die Beziehungen zwischen unterschiedlichen Systems of Record sind in selbstbeschreibenden Metadaten zu erfassen.“

Die Einführung von Everpure Data Intelligence, ehemals 1Touch.io, soll in Unternehmen eben das ermöglichen. Die Lösung klassifiziert und kontextualisiert Unternehmensinformationen, einschließlich der in Datenbanken wie SQL Server und Oracle, an ihrer Quelle. Dabei beschränkt sie sich nicht auf die Datenplattform von Everpure, sondern deckt auch Public Clouds, SaaS-Anwendungen und Storage-Systemen von Drittanbietern ab. Data Intelligence gibt dabei laut Everpure Aufschluss darüber, wo kritische Anwendungsdaten gespeichert sind und identifiziert dabei auch sensible Informationen wie personenbezogene Daten oder personenbezogene Gesundheitsdaten. Aus den für KI relevanten erstellt die Lösung schließlich einen semantischen Knowledge Graph, über den KI-Agenten via APIs und das Model Context Protocol (MCP) Informationen abfragen, verstehen und auf sie reagieren können. Eine physische Migration der Daten in andere Speichersysteme ist dafür nicht erforderlich. Attributbasierte Zugriffskontrollen mit Sicherheits- und Governance-Richtlinien sollen dafür sorgen, dass eine strikte Compliance über alle KI-Workloads hinweg sichergestellt ist.

Data Stream macht Rohdaten für die KI nutzbar

Nachdem die für KI relevanten Unternehmensdaten durch Everpure Data Intelligence gefunden, katalogisiert, klassifiziert und kontextualisiert sind, kommt mit Everpure Data Stream die nächste neue Lösung ins Spiel. Sie erweitert das Referenzdesign der Nvidia AI Data Platform und soll die die manuelle Datenaufnahme und -aufbereitung durch eine automatisierte Datenpipeline ersetzen. Everpure nutzt dafür einen GPU-Server von Supermicro mit Nvidia-RTX-Pro-6000-Blackwell-Karte und Nvidias Software-Stack und Data Stream als intelligenter Orchestrierungsschicht, die für die Aufbereitung der Rohdaten und ihre Transformierung in Vektordaten sorgt. Diese werden in Vektordatenbanken auf Flashblade//S- oder //EXA-Systemen von Everpure gespeichert und stehen dort für RAG-Systeme und KI Agenten zur Verfügung. Für die Systeme verspricht der Hersteller eine extrem niedrige Latenz und eine eine hohe Speichereffizienz während der KI-Inferenz durch den eigenen KV Cache Accelerator.

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