Da KI, Analytik und Entscheidungsfindung in Echtzeit die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen grundlegend verändern, hat sich die Datenbereitschaft als entscheidende Voraussetzung dafür erwiesen, ambitionierte Ziele in konkrete Ergebnisse umzusetzen. Doch obwohl Unternehmen bestrebt sind, aus ihren Daten einen Mehrwert zu generieren, entdecken viele eine bittere Wahrheit: Ihre Grundlagen wurden nicht für die Anforderungen des KI-Zeitalters geschaffen.
Um die fehlenden Teile des Datenpuzzles zu identifizieren, hat Cloudera mehr als 1.200 IT-Führungskräfte in 14 Ländern befragt, um zu untersuchen, wie gut Unternehmen darauf vorbereitet sind, Daten in allen Unternehmensbereichen in geschäftlichen Nutzen umzuwandeln. Die Ergebnisse zeigten, dass Daten heute mehr denn je als strategische Priorität fest etabliert sind, mit starker Unterstützung seitens der Führungsebene und zunehmenden Investitionen auf allen Ebenen.
Doch hinter dieser Dynamik verbirgt sich eine komplexere Realität. Obwohl die meisten Unternehmen die Bedeutung der Datenbereitschaft erkennen, behindern erhebliche strukturelle, kulturelle und regulatorische Herausforderungen weiterhin den Fortschritt. Die folgenden Erkenntnisse deuten auf eine wachsende Kluft zwischen Anspruch und Umsetzung hin, die letztlich darüber entscheiden wird, welche Unternehmen KI erfolgreich skalieren können und welche zurückbleiben werden.
Datenbereitschaft ist ein strategischer Vorteil
Die Datenbereitschaft ist ein zentraler Faktor für Wettbewerbsvorteile im Zeitalter der KI, und diese Überzeugung spiegelt sich in der starken Unterstützung durch die Führungsebene wider. 89 Prozent der Befragten geben an, dass die oberste Führungsebene die für den großflächigen Einsatz von KI erforderliche Dateninfrastruktur versteht und priorisiert – ein klares Zeichen dafür, dass Datendiskussionen auch in den Vorstandsetagen angekommen sind.
Durch diese Ausrichtung entsteht eine engere Verbindung zwischen Daten und Geschäftsergebnissen. 86 Prozent der Befragten gaben an, dass ihre Organisationen über klar definierte Datenstrategien verfügen, die mit den Geschäftszielen verknüpft sind. Um diese Strategien zu ermöglichen, erhöhen 86 % der Unternehmen die Cloud-Ausgaben für Dateninfrastruktur, was einen weitverbreiteten Vorstoß zu skalierbareren, flexibleren Architekturen widerspiegelt, die fortschrittliche Analysen und KI-Workloads unterstützen.
Diese Phase im KI-Einführungszyklus ist auch durch Experimentierfreude und Offenheit für Veränderungen gekennzeichnet. Nahezu alle Unternehmen (94 %) geben an, dass sie bereit sind, Governance-Frameworks einzuführen oder weiterzuentwickeln – ein wichtiges Zeichen dafür, dass sie die Notwendigkeit erkennen, Innovation mit Kontrolle, Vertrauen und Compliance in Einklang zu bringen.
Was hält datengestützte Unternehmen zurück?
Auch wenn Ehrgeiz, Ausrichtung und Investitionen neue Höchststände erreichen, bleibt der Weg zu echter Datenbereitschaft holprig. Trotz wachsender Investitionen deutet die Umfrage darauf hin, dass der Anspruch weiterhin vor der Umsetzung liegt und Unternehmen nach wie vor vor tiefgreifenden strukturellen Herausforderungen stehen.
Die notwendigen Daten existieren, doch sie lassen sich nicht leicht finden oder abrufen, und organisatorische Silos verlangsamen die Zusammenarbeit. Mehr als ein Drittel (34 %) der Befragten gaben an, dass isolierte Datensilos ein Hauptproblem darstellten, das sie daran hindere, effektiv zusammenzuarbeiten, Daten auszutauschen, zu verwalten und zu nutzen. Datensilos können bestehen bleiben, da die Daten nicht gut über die verschiedenen Unternehmenssysteme hinweg integriert sind. Die meisten berichteten, dass ihre Datenquellen in verschiedenen Umgebungen zwar teilweise integriert seien, aber weiterhin erhebliche Lücken bestünden. Lediglich 30 % der IT-Verantwortlichen gaben an, dass ihre Datenquellen vollständig integriert seien, während 52 % angaben, dass sie größtenteils integriert seien. Das ist zwar ein Fortschritt, doch diese Lücke zeigt, dass viele Unternehmen noch immer nicht vollständig darauf vorbereitet sind, groß angelegte KI-Initiativen zu unterstützen.
IT-Verantwortliche nannten außerdem eine Reihe weiterer Hindernisse für die Zusammenarbeit mit Daten, darunter komplizierte Zugriffsanforderungen und -prozesse (47%), begrenzte Transparenz darüber, wo sich die Daten befinden (44%), unzureichende Schulung und Datenkompetenz (41%) sowie kulturelle Widerstände gegen den Datenaustausch (34%). Offensichtlich gibt es mehr als ein Hindernis, das den Weg zur vollständigen Datenbereitschaft blockiert, und Unternehmen müssen jedes einzelne berücksichtigen, um die Ziellinie zu erreichen.
Das Datenparadoxon: Investitionen vs. Bereitschaft
Die Umfrage offenbart ein Paradoxon: Unternehmen investieren massiv in Datenplattformen und KI, kämpfen aber dennoch mit Problemen bei der Datenverwaltung und dem Datenzugriff. Zwar gaben nur 20 % der Befragten an, dass alle ihre Daten geregelt sind, doch 90 % antworteten, dass der Großteil ihrer Daten geregelt ist, was auf dem Papier sehr gut aussieht. Im Gegensatz dazu gaben jedoch 80 % an, dass ihre Dateninitiativen durch den fehlenden Zugang zu allen erforderlichen Daten behindert werden. Selbst wenn Unternehmen glauben, dass ihre Daten weitgehend kontrolliert werden, mangelt es dieser Datenkontrolle an der Zugänglichkeit und Integration, die für die Unterstützung realer Anwendungsfälle erforderlich sind. Infolgedessen können Daten technisch „verwaltet“ werden, sind aber dennoch fragmentiert und schwer zu entdecken, was ihren Wert begrenzt.
Die Einführung einer Technologie allein garantiert noch keine Datenbereitschaft. Obwohl die Umfrage eine starke Governance-Akzeptanz vermerkte, bleibt der Datenzugriff ein kritischer Engpass. Ein Viertel der Befragten (24 %) hat kein volles Vertrauen in den Zugriff auf ihre Unternehmensdaten, was bedeutet, dass selbst in relativ ausgereiften Umgebungen ein universeller Datenzugriff nicht gewährleistet ist.
Bei der Datenbereitschaft kommt es vor allem auf Kohärenz und Zugänglichkeit an. Solange Unternehmen diese Kluft nicht überbrücken, werden Investitionen in KI und fortschrittliche Analysen weiterhin hinter den Erwartungen zurückbleiben, da sie durch die praktischen Herausforderungen eingeschränkt sind, die richtigen Daten zur richtigen Zeit den richtigen Personen zur Verfügung zu stellen.
Die nächste wettbewerbsfähige Herausforderung
Die Lösung dieses Paradoxons besteht nicht nur darin, mehr Daten zu sammeln. Es kommt auf Unternehmen an, die ihre vorhandenen Daten verwalten, darauf zugreifen, ihnen vertrauen und auf dieser Grundlage zusammenarbeiten können.
Datenbereitschaft ist entscheidend, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen. Es geht um mehr als nur den Besitz von Daten; es erfordert die Nutzung des gesamten Datensatzes, unabhängig davon, wo er gespeichert ist, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und KI-Fähigkeiten zu verbessern, die strategische Ziele unterstützen. Die „Data Readiness Survey“ von Cloudera zeigt deutlich, dass Unternehmen jetzt in die Datenbereitschaft investieren sollten, um bestmöglich darauf vorbereitet zu sein, in einer von KI geprägten Zukunft eine Vorreiterrolle einzunehmen.
Cloudera unterstützt Unternehmen bei der Vorbereitung ihrer Daten auf eine KI-gestützte Zukunft. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie Ihre Datenbereitschaft beschleunigen können, besuchen Sie unsere Website.
