Data Residency (Datenresidenz)

Data Residency (Datenresidenz) bezeichnet die Festlegung, in welchem Land oder welcher Region Daten gespeichert und verarbeitet werden. In der Praxis heißt das: Unternehmen entscheiden (oder müssen entscheiden), ob Daten z. B. in der EU, in Deutschland oder in den USA liegen dürfen – und welche Cloud- oder KI-Dienste diese Vorgaben technisch und vertraglich einhalten.

Was bedeutet Data Residency konkret?

Data Residency ist ein Standortprinzip für Daten. Es geht weniger darum, wer auf Daten zugreifen darf (das ist eher Datenschutz/Access Control), sondern wo Daten physisch bzw. logisch abgelegt und verarbeitet werden. Relevant ist das besonders bei Cloud-Computing, verteilten Systemen und KI-Workloads, weil Daten oft automatisch über Regionen repliziert, gecacht oder für Analysen genutzt werden.

Wie funktioniert Data Residency in KI-Setups?

In KI-Projekten (z. B. mit ChatGPT-ähnlichen Systemen oder einem Large Language Model (LLM)) betrifft Data Residency typischerweise mehrere Datenarten:

• Eingabedaten (Prompts): Texte, Dokumente oder Kundendaten, die an ein Modell gesendet werden.
• Ausgabedaten: generierte Antworten, Zusammenfassungen oder Klassifikationen.
• Logs & Telemetrie: Protokolle, Fehlerreports, Nutzungsmetriken.
• Vektordaten: z. B. Embeddings in einer Vektordatenbank (Vector Database) für Suche und Kontext.
• Trainings-/Anpassungsdaten: Daten für Fine-Tuning oder LoRA (falls genutzt).

Technisch wird Data Residency meist über Cloud-Regionen, mandantenfähige Speicher, regionale Schlüsselverwaltung (KMS) und vertragliche Zusicherungen des Anbieters umgesetzt. Wichtig: Nicht nur Speicherung, sondern auch Verarbeitung (Inference, Indexing, Monitoring) muss in der gewünschten Region stattfinden.

Warum ist Data Residency wichtig (gerade für KI & Automatisierung)?

• Compliance & Regulierung: Viele Organisationen benötigen EU- oder DACH-Hosting, um Vorgaben aus Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI, Branchenregeln (z. B. Finanzwesen, Gesundheit) oder internen Policies zu erfüllen.
• Risikominimierung: Weniger grenzüberschreitende Datenflüsse reduzieren rechtliche und organisatorische Komplexität (z. B. bei Audits).
• Vertrauen: Kunden erwarten zunehmend Transparenz, wo ihre Daten liegen – besonders bei Generative KI (Generative AI).
• Performance: Regionale Verarbeitung kann Latenz senken, etwa bei Echtzeit-Workflows in Automatisierung (Automation) oder n8n.

Beispiele aus der Praxis

• RAG-Chatbot für interne Dokumente: Dokumente bleiben in einer EU-Cloud, RAG (Retrieval-Augmented Generation) läuft in derselben Region, und die Embeddings werden in einer EU-basierten Vektordatenbank (Vector Database) gespeichert.
• Support-Automation mit n8n: Ein Workflow verarbeitet Tickets, anonymisiert Inhalte, und ruft ein LLM nur in einer EU-Region auf. Logs werden ebenfalls regional gespeichert.
• KI-Agenten mit Tools: AI Agents (KI-Agenten) nutzen Function Calling / Tool Use für CRM-Updates. Data Residency stellt sicher, dass CRM-Daten nicht unbeabsichtigt in Drittländer übertragen werden.

Worauf du bei Anbietern achten solltest

• Welche Regionen sind verfügbar? „EU“ ist nicht immer gleich „Deutschland“.
• Gilt Residency für Storage und Processing? Auch Inference, Logging und Backups prüfen.
• Subprozessoren & Supportzugriffe: Wer kann aus welchen Ländern auf Systeme zugreifen?
• Vertrag & Nachweise: DPA, Audit-Reports, technische Dokumentation, klare Zusicherungen.

Data Residency ist damit ein zentraler Baustein moderner KI-Architekturen und Teil von AI Governance – insbesondere, wenn Organisationen Anforderungen aus dem EU AI Act und Datenschutzvorgaben in skalierbare Prozesse übersetzen müssen.