Datensilos und Datenqualität sind (überwindbare) Herausforderungen, wenn IT-Teams weltweit ihre Data Stacks auf generative KI vorbereiten.
Eine neue Studie von Alteryx, der AI Platform for Enterprise Analytics, zeigt, dass Unternehmen aufgrund ihrer Daten noch nicht bereit sind, das Potenzial generativer künstlicher Intelligenz (KI) auszuschöpfen [1]. Die Ergebnisse der Studie »Data Stack Evolution: Legacy Challenges and AI Opportunities«, für die 3.100 IT-Führungskräfte weltweit befragt wurden, ergibt, dass die erfolgreiche Einführung generativer KI an Grenzen stößt, vor allem beim Management von Data Stacks, der IT-Strategie und der Unternehmenskultur.
Kaum Vertrauen in die eigenen Daten
Die Studie unterstreicht die Diskrepanz zwischen dem Vertrauen der weltweiten IT-Führungskräfte in ihre Daten und dem tatsächlichen Zustand ihrer Data Stacks. Obwohl 54 Prozent der Befragten ihre Datenreife als »gut« oder »fortgeschritten« einstufen und 76 Prozent Vertrauen in ihre Daten haben, weist ein Fünftel der Befragten auf anhaltende Probleme wie Datenverzerrungen (22 %) und unzureichende Datenqualität (20 %) hin.
Diese wesentlichen Probleme bedeuten, dass die Grundlagen der aktuellen Data Stacks nicht ausreichen, um generative KI erfolgreich einzuführen. In der Tat geben nur 10 Prozent der Führungskräfte an, über moderne Data Stacks zu verfügen. Dies ist wahrscheinlich auf Faktoren zurückzuführen, die die Struktur von Data Stacks bestimmen: Hier werden IT-Infrastruktur, Datenquellen und technisches Fachwissen als die drei wichtigsten Punkte genannt, während die Geschäftsergebnisse erst an fünfter Stelle stehen.
Mangelnde Flexibilität bei der IT-Strategie
Ungeachtet dieser ernüchternden Ergebnisse streben Unternehmen Verbesserungen an. Fast die Hälfte (47 %) gibt an, aktiv an der Modernisierung ihrer Systeme zu arbeiten, um die Datenergebnisse zu optimieren. Erfreulicherweise wird eine verbesserte Datenqualität (23 %) als wichtigstes gewünschtes Ergebnis von Investitionen in neue Technologien genannt, besonders angesichts der datenbezogenen Herausforderungen, die die Einführung von KI behindern könnten.
Obwohl globale IT-Führungskräfte die Notwendigkeit von Investitionen in neue Technologien anerkennen, könnte ein unflexibles Vorgehen bedeutende Innovationen verhindern. IT-Teams verfügen zwar in den meisten Fällen eigenverantwortlich über ihr Budget, doch 54 Prozent der Befragten geben an, keinen finanziellen Spielraum zu haben, wenn neue Prioritäten, Projekte oder wichtige Ausgaben entstehen, nachdem das Budget zugewiesen wurde. Dies beschränkt die Flexibilität, die angesichts der schnellen Entwicklung von KI für wirkungsvolle Innovationen erforderlich ist.
Keine übergreifende Datenkultur
Die Studie zeigt außerdem, dass die gegenwärtige Verwaltung und Organisation von Datenteams Innovationen verhindern. Fast die Hälfte (41 %) der global befragten IT-Führungskräfte gibt an, über keine zentrale Daten- oder Analysefunktion zu verfügen, die Daten als geteilte Ressource für das Unternehmen zugänglich macht; stattdessen sind die einzelnen Abteilungen für die Verwaltung ihrer eigenen Daten verantwortlich. 48 Prozent der Befragten berichten von Datensilos, wo Daten nur in der Abteilung aufbewahrt werden, die sie erzeugt.
Dies ist wenig überraschend, wenn man bedenkt, dass in der Studie kein Konsens über die Rolle des Dateneigentümers in einem Unternehmen besteht. Die Befragten nennen mehrere verschiedene Rollen, darunter den Chief Data Officer (22 %), den Vorstand (11 %) und leitende Angestellte (8 %). Das ist bedenklich, weil Datenzugriff und -verwaltung Voraussetzungen für die erfolgreiche Implementierung von generativer KI sind.
Peter Fuhrmann, Regional Vice President, Central Europe bei Alteryx, sagt: »Da die generative KI nun den Höhepunkt des Hypes erreicht hat, müssen Führungskräfte und IT-Teams in Deutschland erkennen, was den entscheidenden Unterschied für Unternehmen macht: Daten. Für einen langfristigen Erfolg im Zeitalter der automatisierten datengesteuerten Intelligenz, müssen moderne Data Stacks und datenkompetente Mitarbeitende zusammengebracht werden, um die verfügbaren Daten-, Rechen- und Automatisierungsressourcen voll auszuschöpfen. Der moderne Data Stack muss den Datenfluss beschleunigen und gleichzeitig alle Beteiligten, nicht nur die Technologieexperten, befähigen, geschäftliche Herausforderungen zu lösen und intelligente Entscheidungen zu treffen. Ob dies funktioniert hat, lässt sich am besten an der Anzahl an Teams ablesen, die in der Lage sind, datengestützte Entscheidungen schneller und effektiver zu treffen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.«
[1] Die Umfrage wurde von Coleman Parkes von November 2023 bis Januar 2024 durchgeführt und richtete sich an 3.100 IT-Entscheidungsträger in Unternehmen aus Schlüsselsektoren in den Regionen Nord- und Südamerika, EMEA und APJ. Die Befragten arbeiteten im Finanzdienstleistungssektor, im öffentlichen Dienst, in der Industrie und im Technologiebereich in Unternehmen mit einem weltweiten Umsatz zwischen 50 Millionen und über 10 Milliarden US-Dollar. Die kleinsten Unternehmen beschäftigten zwischen 500 und 1.000 Mitarbeitende, die größten mehr als 10.000.
Um mehr über die Studie »Data Stack Evolution: Legacy Challenges and AI Innovation« zu erfahren, laden Sie nach Registrierung den vollständigen Bericht von Alteryx herunter.
https://www.alteryx.com/de/resources/whitepaper/the-data-stack-evolution-legacy-challenges-and-ai-opportunities
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