Von der Datenbereitschaft zur Datenrealität: Wie Schlüsselbranchen ihre Datenstrategien neu ausrichten
Datenbereitschaft ist nicht mehr nur ein technisches Ziel; es ist eine operative Anforderung. Dennoch hinkt die Umsetzung branchenübergreifend hinterher. Datengrundlagen wurden nicht für die Anforderungen des KI-Zeitalters konzipiert, und auch wenn sich diese Herausforderungen je nach Branche unterschiedlich äußern, ist die Aufgabe dieselbe: Unternehmen müssen überdenken, wie sie ihre Daten zusammenführen, verwalten und darauf zugreifen, um KI auf ihre Daten anzuwenden – unabhängig vom Speicherort.
Der aktuelle Data Readiness Index von Cloudera untersucht, was Unternehmen benötigen, um eine solide Grundlage zu schaffen, auf der KI im großen Maßstab eingesetzt werden kann. Die Umfrageergebnisse zeigen, dass Unternehmen nach wie vor durch strukturelle, kulturelle und regulatorische Hindernisse eingeschränkt werden; diese Herausforderungen äußern sich jedoch je nach Branche unterschiedlich. Diese Erkenntnisse können Führungskräften helfen, die strategischen Veränderungen vorherzusehen, die notwendig sind, um die Kluft zwischen Anspruch und Umsetzung zu überbrücken.
Technologie: Skalierung von KI trifft auf Datenfragmentierung
Technologieunternehmen gehören seit langem zu den Vorreitern im Bereich der künstlichen Intelligenz, doch die Umfrage zeigt, dass selbst in fortgeschrittenen Umgebungen die Größe strukturelle Schwächen offenbart. Mehr als die Hälfte (56 %) der Technologieunternehmen geben an, keinen vollständigen Zugriff auf ihre Daten zu haben, trotz erheblicher Investitionen in Cloud- und moderne Datenplattformen.
Der Übergang zu KI im Produktionsmaßstab erfordert von Technologieunternehmen ein Umdenken hinsichtlich ihrer Infrastruktur. Die fragmentierten, unzuverlässigen Datensysteme, die die Skalierung von KI behindern, resultieren aus der Schwierigkeit, sie produkt- und teamübergreifend zu operationalisieren. Dies spiegelt sich darin wider, dass 30 % der Führungskräfte die Datenqualität als Hauptgrund dafür nennen, dass KI-Projekte keinen ROI erzielen, und 39 % darauf hinweisen, dass Infrastrukturprobleme den Betrieb stets behindern.
Im Technologiesektor bedeutet die Überwindung der Datenbereitschaftslücke, dass KI dort eingesetzt werden kann, wo sich die Daten bereits befinden – ohne dass eine kostspielige Datenbewegung erforderlich ist. Das beginnt mit der Schaffung einer einheitlichen, kontrollierten Daten- und KI-Grundlage für Clouds, Rechenzentren und Edge-Umgebungen, die ein einheitliches Erlebnis bietet und gleichzeitig die volle Kontrolle über verteilte Daten behält.
Fertigung: Altsysteme stoßen auf Echtzeitanforderungen
Fertigungsunternehmen streben ständig danach, ihre Abläufe über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zu optimieren, doch fragmentierte Daten verhindern eine vollständige Optimierung dieser Bemühungen. 42 % der Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe gaben an, dass isolierte Daten die Teams daran hindern, ihre Daten effektiv zu nutzen, und mehr als die Hälfte (52 %) hat nach wie vor keinen uneingeschränkten Zugriff auf ihre Daten. Zweifellos ist der Zugriff ein zentrales Hindernis für die Datenbereitschaft, und die Komplexität der Abläufe wird durch isolierte und unzugängliche Daten weiter verstärkt. Um die Kluft zwischen Datenambitionen und ihrer Umsetzung zu schließen, muss sichergestellt werden, dass Teams in allen Umgebungen auf 100 % ihrer Daten zugreifen können und nicht nur auf isolierte Teilmengen.
Für Hersteller hängen Produktionsverfügbarkeit, vorausschauende Wartung und die Kontinuität der Lieferkette allesamt von zeitnahen und zuverlässigen Daten ab. Ebenso wichtig sind Investitionen in Datenintegrations- und Standardisierungsebenen, um den 20 % der Hersteller gerecht zu werden, die eine mangelhafte Workflow-Integration als Hauptgrund dafür angeben, dass Dateninitiativen keinen ROI erzielen. Durch die Fokussierung auf skalierbare Datenpipelines und industrielle Plattformen, die standortübergreifend funktionieren, kann eine einheitliche Echtzeit-Infrastruktur, die Daten in zentrale Workflows einbettet, Realität werden.
Energie und Versorgung: Governance als Schlüssel zur Skalierung
In stark regulierten Umgebungen, wie sie für IT-Führungskräfte in der Energie- und Versorgungsbranche charakteristisch sind, ist ein sorgfältiges Gleichgewicht zwischen Innovation und Kontrolle erforderlich. Sowohl die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften als auch die Zuverlässigkeit des Netzes stehen auf dem Spiel, da Energie- und Versorgungsunternehmen sicherstellen müssen, dass die Daten nicht nur genau und sicher sind, sondern auch in stark verteilten Umgebungen konsequent verwaltet werden. Energie- und Versorgungsunternehmen weisen einen relativ hohen Reifegrad der Governance auf: 65 % berichten, dass alle oder fast alle ihre Daten verwaltet werden.
Andererseits geben 25 % Kostenüberschreitungen als Hauptgrund an, warum Dateninitiativen den ROI nicht erreichen, was auf die finanziellen und operativen Herausforderungen bei der Modernisierung der Dateninfrastruktur in stark regulierten und verteilten Umgebungen hinweist. Strenge regulatorische Anforderungen erfordern vollständige Transparenz und Kontrolle über Daten, während der Echtzeit-Netzbetrieb auf zeitnahe, zuverlässige Daten angewiesen ist, um Angebot und Nachfrage auszugleichen, Ausfälle zu verhindern und Störungen zu bewältigen. Jede Lücke in der Zugänglichkeit kann zu Sicherheits- und Compliance-Bedrohungen führen.
Energie- und Versorgungsunternehmen arbeiten in einem Umfeld, in dem jede Entscheidung Auswirkungen auf die Regulierung, die Finanzen und die öffentliche Sicherheit hat. Das bedeutet, dass Daten in jedem System, mit dem sie in Berührung kommen, zugänglich, überprüfbar und sicher sein müssen.
Telekommunikation: Komplexität im großen Maßstab
Massive, verteilte Telekommunikationsumgebungen erzeugen komplexe Daten und bergen ein hohes Risiko. Die Aufrechterhaltung der Leistung ist einer dieser Faktoren, die Echtzeit-Überwachung und schnelle Anpassungen erfordert, was sich auf das Kundenerlebnis auswirken kann. Probleme wie unterbrochene Anrufe, langsame Datengeschwindigkeiten und Serviceunterbrechungen führen schnell zu Unzufriedenheit und Kundenabwanderung. In Telekommunikationsumgebungen fallen riesige Mengen an Streaming-Daten an. Ohne die Möglichkeit, diese Daten in Echtzeit zu verarbeiten und darauf zu reagieren, leiden sowohl die Netzwerkleistung als auch das Kundenerlebnis.
Telekommunikationsunternehmen sind in mehreren Bereichen der Datenbereitschaft führend: 54 % berichten von vollständiger Transparenz ihrer Daten und 51 % sind in der Lage, über verschiedene Umgebungen hinweg darauf zuzugreifen. Sie berichten auch über den höchsten Anteil an vollständig geregelten Daten, wobei ein Drittel (33 %) der Befragten angibt, über vollständig geregelte Datenumgebungen zu verfügen. Doch trotz dieser Reife geben 60 % an, dass die Leistungsfähigkeit der Infrastruktur den Betrieb regelmäßig behindert – mit Abstand der höchste Wert aller befragten Branchen. Nicht der Zugriff, sondern Umfang und Komplexität sind heute die größten Hindernisse, und Datenlatenz stellt ein operatives Risiko dar.
Um die Kluft zwischen Datenbereitschaft und betrieblicher Leistungsfähigkeit zu überbrücken, sollten Telekommunikationsunternehmen in eine Infrastruktur investieren, die auf Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und kontinuierliche Verarbeitung ausgelegt ist. Wenn Latenzzeiten die Servicequalität direkt beeinträchtigen, besteht die Lösung darin, Telekommunikationsanbietern die Automatisierung des Netzwerkbetriebs zu ermöglichen, damit Experten einheitliche und qualitativ hochwertige Kundenerlebnisse bieten können.
Fazit
In verschiedenen Branchen zeigt sich ein gemeinsames Thema: Unternehmen müssen Daten effektiv und im großen Maßstab einsetzen. Dank Datenbereitschaft können Unternehmen KI auf ihre Daten unabhängig von ihrem Speicherort anwenden, und so den vollen Wert ihrer Daten – zu 100 % – über Clouds, Rechenzentren und Edge-Umgebungen hinweg ausschöpfen. Der Data Readiness Index von Cloudera zeigt Unternehmen die Möglichkeit auf, jetzt in Datenbereitschaft zu investieren und sich so für eine führende Rolle in einer KI-gestützten Zukunft zu positionieren.
Wie zuversichtlich sind Sie in Ihre Datenbereitschaft? Lesen Sie den vollständigen Bericht, um tiefergehende Einblicke in die Herangehensweise globaler Unternehmen an die Datengrundlagen zu gewinnen, die KI im großen Maßstab ermöglichen.