Laut Capgemini* werden Telekommunikationsbetreiber bis 2030 voraussichtlich durchschnittlich 87 Millionen US-Dollar in autonome Netzwerke investieren. Während sich die Branche vor allem auf KI und Automatisierung konzentriert, werfen diese Investitionen eine grundlegendere Frage auf: Worauf werden diese Systeme tatsächlich angewiesen sein, um effektiv zu funktionieren?
Autonome Netzwerke beginnen nicht mit KI. Sie beruhen auf einem verlässlichen Verständnis des tatsächlichen Zustands der physischen Telekommunikationsinfrastruktur. Ohne dieses Verständnis können selbst die fortschrittlichsten Automatisierungssysteme nicht zuverlässig arbeiten. Genau hier sehen sich viele Betreiber mit einer entscheidenden Lücke konfrontiert. Netzwerkdaten sind oft fragmentiert, verzögert oder nicht mit der tatsächlichen Situation vor Ort abgestimmt. Infolgedessen entsteht eine zunehmende Diskrepanz zwischen der Systemintelligenz und der physischen Realität.
Das Herzstück jeder erfolgreichen Strategie für autonome Netzwerke ist ein stets präziser digitaler Zwilling des physischen Netzwerks. Diese verlässliche Grundlage stellt sicher, dass KI-Systeme auf der Grundlage von Daten arbeiten, die die realen Bedingungen widerspiegeln, sodass Betreiber Erkenntnisse in zuverlässige und skalierbare Maßnahmen umsetzen können.
Dieser Artikel ist der erste Teil der Reihe „Autonome Netzwerke“ von IQGeo. Darin wird untersucht, warum der digitale Zwilling eine tragende Säule autonomer Netzwerke ist und warum Datenqualität und Daten-Governance als fortlaufender Prozess betrachtet werden müssen und nicht als einmaliges Bereinigungsprojekt.
Autonome Netzwerke in der Telekommunikation sind auf zuverlässige Felddaten angewiesen
Autonome Netzwerke erfordern jederzeit ein zuverlässiges Verständnis des tatsächlichen Zustands des Netzwerks. Ohne dieses Verständnis ist ihre Fähigkeit, mit minimalem menschlichem Eingriff zu erfassen, zu interpretieren, zu entscheiden und zu handeln, eingeschränkt.
In vielen Telekommunikationsumgebungensind Daten zu physischen Anlagen nach wie vor über verschiedene Systeme verstreut, Aktualisierungen vor Ort erfolgen verzögert oder unvollständig, und die Datensätze weichen im Laufe der Zeit zunehmend von der Realität ab. Diese Probleme zusammen führen zu einer kritischen Diskrepanz zwischen den Annahmen des Systems und dem tatsächlichen Zustand vor Ort, wodurch Telekommunikationsbetreiber nur einen unzureichenden Überblick über den Zustand ihrer physischen Netzwerkanlagen haben. Das Hauptproblem dabei ist, dass die Prozessautomatisierung anfällig wird, da KI-Modelle falsche Annahmen treffen und Arbeitsabläufe weiterhin eine manuelle Validierung erfordern, um sicherzustellen, dass keine Datenfehler in das System gelangt sind.
Aus diesem Grund basieren autonome Netzwerke auf vertrauenswürdigen Felddaten. Und diese Daten müssen auf einem „Digital Twin“ des aktiven Telekommunikationsnetzes beruhen, der den tatsächlichen Betriebszustand des Netzes widerspiegelt.
Der digitale Netzwerk-Zwilling Als Grundlage für autonome Netzwerke in der Telekommunikation
Ein Digital Twin eines Telekommunikationsnetzes ist mehr als nur ein Datenspeichersystem. Es handelt sich um eine dynamische, kontinuierlich aktualisierte Darstellung des physischen Netzes über dessen gesamten Lebenszyklus hinweg.
Auf der IQGeo platform basieren Planung, Entwurf, Bau, Inspektion und Betrieb auf ein und demselben gemeinsamen Modell, wodurch sichergestellt wird, dass jede Änderung sofort erfasst und validiert wird. Das Ergebnis ist nicht nur ein statischer Datensatz, sondern ein System, das sich gemeinsam mit dem Netz weiterentwickelt.
Diese Unterscheidung ist entscheidend. Herkömmliche System of Record stützen sich auf regelmäßige Aktualisierungen, die den Stand zu einem bestimmten Zeitpunkt erfassen. Ein Netzwerk-Zwilling hingegen passt sich durch Beobachtbarkeit ständig an die realen Bedingungen an , verbessert sich durch Nutzung und Validierung und bietet eine einheitliche Informationsquelle für alle Teams und Arbeitsabläufe. Jede Interaktion vor Ort – sei es beim Aufbau neuer Infrastruktur oder bei der Wartung bestehender Anlagen – wird zu einer Gelegenheit, aktuelle Daten aus der realen Welt zu erfassen und diese Aktualisierungen sofort wieder mit dem digitalen Netzwerk-Zwilling zu synchronisieren. Diese kontinuierliche Abstimmung ermöglicht es KI-Systemen, zuverlässig zu arbeiten. Sie ist auch der Grund, warum der digitale Zwilling in der Telekommunikation die Grundlage für autonome Netzwerke bildet: Er schafft die Basis für Automatisierung, geschlossene Regelkreise und KI-gesteuerte Entscheidungsfindung.
Autonome Netzwerke sind über mehrere Ebenen hinweg tätig, von der physischen Infrastruktur vor Ort bis hin zur logischen Netzwerksteuerung und Dienstkoordination. Während sich viele Branchenlösungen auf die Automatisierung der logischen und betrieblichen Ebenen des Netzwerks konzentrieren, sind diese Systeme vollständig auf ein genaues Verständnis der physischen Infrastruktur angewiesen. Die Aufgabe von IQGeo besteht darin, diese zuverlässigen, praxisnahen Netzwerkinformationen bereitzustellen und so sicherzustellen, dass Automatisierungssysteme auf höherer Ebene mit Daten arbeiten, die die tatsächlichen Bedingungen vor Ort widerspiegeln.
Warum Datenqualität in autonomen Netzwerken kein reines Bereinigungsprojekt ist
Die Verbesserung der Datenqualität ist kein einmaliges Projekt. Es handelt sich vielmehr um eine systemische Vorgehensweise. Viele Betreiber versuchen, ihre Defizite bei der Datenqualität durch umfangreiche Sanierungsmaßnahmen zu beheben, die mit Datenprüfungen, Bereinigungsprogrammen und anschließenden Migrationsinitiativen beginnen. Diese Maßnahmen mögen zwar kurzfristige Verbesserungen bringen, gehen jedoch nicht auf die eigentliche Ursache ein.
Die Datenqualität verschlechtert sich aufgrund der Art und Weise, wie die Arbeit erledigt wird:
- Feldänderungen werden nicht in Echtzeit erfasst
- Aktualisierungen werden manuell, verspätet und sogar uneinheitlich durchgeführt
- Die Überprüfung erfolgt nachträglich
- Die Systeme sind nicht mit der Ausführung verbunden
Infolgedessen wird selbst der sauberste Datensatz von der Realität abweichen, sobald die Arbeit wieder aufgenommen wird. Die einzige nachhaltige Lösung besteht darin, die Datenqualität fest in die Betriebsabläufe des Netzwerks zu integrieren. Das bedeutet, Daten direkt am Ort der Arbeit zu erfassen, sie mithilfe von KI automatisch zu validieren, die Annahme und Umsetzung von Änderungen zu regeln und sicherzustellen, dass jeder Arbeitsablauf zur Datengenauigkeit beiträgt. Mit anderen Worten: Die Datenqualität muss in das System eingebaut werden und darf nicht erst nachträglich hinzugefügt werden.
Daten-Governance als Wegbereiter für autonome Netzwerke
Wenn Datenqualität das Ergebnis ist, dann ist Data Governance der Mechanismus, der sie gewährleistet. Data Governance legt Standards und Richtlinien fest, nach denen Daten unternehmensweit erfasst, gespeichert und analysiert werden. Bei autonomen Netzwerken geht es bei Data Governance nicht nur um Regeln und Compliance. Es geht darum, sicherzustellen, dass jede Änderung am Netzwerk kontrolliert, validiert, in den Kontext eingeordnet und umsetzbar ist.
Im IQGeo-Ansatz spielen geregelte Arbeitsabläufe eine zentrale Rolle. Während die Teams vor Ort die tatsächlichen Gegebenheiten erfassen, überprüft die KI, was sich geändert hat. Die Arbeitsabläufe legen dann fest, wie diese Änderungen umgesetzt werden, und lösen automatisch die nächsten Maßnahmen aus. So entsteht ein geschlossenes System, in dem Daten kontinuierlich aktualisiert werden, Maßnahmen auf der Grundlage verlässlicher Informationen erfolgen und das Netzwerk stets mit der Realität im Einklang bleibt. Dieser geregelte Datenfluss ermöglicht eine sichere Skalierung der Automatisierung.
Ohne Governance birgt Automatisierung Risiken. Mit Governance ermöglicht sie Autonomie.
Auf dem Weg zu autonomen Netzwerken in der Telekommunikation
Autonome Netzwerke erfordern mehr als nur vereinzelte Investitionen in KI oder Automatisierung. Sie sind auf einen vertrauenswürdigen digitalen Zwilling des Netzwerks angewiesen, der die realen Bedingungen widerspiegelt, auf eine kontinuierliche Datenqualität, die in die betrieblichen Arbeitsabläufe integriert ist, sowie auf eine strenge Daten-Governance, die sicherstellt, dass jede Maßnahme auf korrekten und validierten Informationen basiert.
Zusammen bilden diese Elemente die Grundlage für eine skalierbare, KI-gesteuerte Automatisierung und ermöglichen es Telekommunikationsanbietern, den Übergang von einem reaktiven Betrieb zu echter Autonomie zu vollziehen.
Erfahren Sie, wie IQGeo die zuverlässigen Informationen zur physischen Netzwerkinfrastruktur bereitstellt, auf die autonome Netzwerksysteme angewiesen sind.
* „Intelligente Netzwerke: Warum und wie die Telekommunikationsbranche den Aufbau autonomer Netzwerke vorantreiben sollte“ – Capgemini-Bericht, 2024
