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Datenflut

Eine Forrester-Studie im Auftrag von Dell Technologies belegt, dass die sinnvolle Nutzung von Daten für Unternehmen immer schwieriger wird. Die überbordende Datenflut entwickelt sich zu einer der größten Hürden bei der digitalen Transformation von Unternehmen.

Dell Technologies legt heute die Ergebnisse einer gemeinsamen weltweiten Studie mit Forrester Consulting vor, die zeigt, dass der Umgang mit dem rapiden Datenwachstum für Unternehmen zunehmend zu einer Last wird. Sie fühlen sich mit dem Wachstum, der Geschwindigkeit und der Varianz der Daten technologisch, personell und organisatorisch immer mehr überfordert. Auch wenn sie bereits Ziele für die Datennutzung definiert haben und sich dafür gut aufgestellt glauben, werden sie von einer ganzen Reihe von Problemen ausgebremst. Die wichtigsten darunter sind ungenügende Data Skills, Datensilos, Abteilungssilos, zu viele manuelle Prozesse und Schwächen bei Datenschutz und Datensicherheit.

Die Untersuchung basiert auf der Befragung von 4.036 Entscheidern in 45 Ländern. Sie baut auf dem zweimal im Jahr erscheinenden Digital Transformation Index (DT Index) von Dell Technologies auf, der den digitalen Reifegrad von Unternehmen weltweit prüft. Bereits 2020 zählte die Problemkategorie “data overload/unable to extract insights from data” zu den Top 3, in Deutschland lag sie sogar auf Platz 1, während sie vier Jahre zuvor noch nicht einmal in den Top 10 auftauchte.

Das Wahrnehmungs-Paradoxon

Auffällig sind zahlreiche paradoxe Phänomene, die sich in den Antworten der Befragten zeigen. So antworteten knapp zwei Drittel (weltweit: 64%, Deutschland: 60%), ihr Unternehmen sei datengetrieben und Daten seien der Treibstoff ihres Unternehmens. Nur 23% (Deutschland 20%) aber schätzen diesen Datenschatz als ihr wichtigstes Kapital ein. Wie die Ergebnisse zeigen, betrachten sich global wie auch in Deutschland lediglich 13% der Unternehmen als Data Champions, deren Technologie, Organisation, Kultur und Fähigkeiten zur Nutzung von Daten voll ausgebildet sind. 87% dagegen sehen noch Nachholbedarf in einem oder mehreren dieser Kompetenzfelder.

Das Übersättigungs-Paradoxon

71% (Deutschland 63%) der Befragten stellten fest, dass sie Daten schneller sammeln als sie sie verarbeiten und analysieren können. Gleichzeitig gaben mit 66% (Deutschland 58%) fast ebenso viele an, dass sie mehr Daten für ihren Geschäftserfolg benötigen. Dieser Widerspruch könnte damit zusammenhängen, dass sie ihre Daten in einem eigenen Rechenzentrum hosten und nicht dort, wo sie generiert werden: an der Edge. Dazu kommt ein Mangel an Data Leadership (69%, Deutschland 68%) und das Fehlen einer Daten- und Analyse-Strategie sowie eine IT-Strategie, die nicht genügend skaliert und durch einzelne Data Lakes blockiert wird (52%, Deutschland 56%). Daraus resultieren unter anderem Probleme mit Security- und Compliance-Vorgaben (63%, Deutschland 68%) und der Überforderung der Teams (62%, Deutschland 60%).

Das Abwarten-Paradoxon

Trotz der Erfolge „on-demand“-orientierter Unternehmen in der Pandemie ist die Zahl der Unternehmen, die „As a Service“-Modelle nutzen nach wie vor gering (20%, Deutschland 13%). Dabei glauben 65% (Deutschland 63%), diese Modelle würden ihr Unternehmen agiler machen. 63% (Deutschland 63%) sehen darin die Chance, besser für sich verändernde Kundenanforderungen gerüstet zu sein, und 61% (Deutschland 64%) erwarten dadurch ein schnelleres Deployment neuer Anwendungen. 

Viele Unternehmen sind sich der daraus erwachsenden Probleme bewusst und steuern gegen: So wollen 69% Machine Learning zur automatischen Aufdeckung von Datenanomalien einsetzen (Deutschland 63%), 60% planen die Nutzung von „Data as a Service“-Modellen (Deutschland 60%) und 55% wollen ihren IT-Stack für die Datennutzung überarbeiten (Deutschland 59%). Aus den Ergebnissen der Studie können drei Schlussfolgerungen gezogen werden, um die Nutzung von Daten für den Geschäftserfolg zu optimieren:

  1. Modernisierung der IT-Infrastruktur in Richtung Dezentralisierung: Mit Edge Computing können durch Multi-Cloud-Unterstützung die Daten dort bearbeitet werden, wo sie entstehen. 
  2. Optimierung der Daten-Pipelines: Beseitigung von Engpässen, die den freien und sicheren Datenfluss behindern, mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning.
  3. Entwicklung von Software für die personalisierte, durchgängige Nutzererfahrung, die Kunden erwarten.

Deutschland im Vergleich

Markante Unterschiede zwischen den weltweiten Ergebnissen und den Befunden für Deutschland zeigen sich unter anderem bei der Prozessautomatisierung. Während global 52% über zu viele händische Prozesse klagen, sind dies in Deutschland nur 25%. Auch in Sachen Sicherheit (Data Privacy and Security Weaknesses) schneidet Deutschland mit 27% (weltweit 49%) vergleichsweise gut ab. Dagegen sind sowohl die veraltete IT-Infrastruktur (weltweit 40%, Deutschland 54%) als auch die Netzqualität (Network Delays: weltweit 24%, Deutschland 66%) Schwachstellen, die dringend behoben werden müssen.

„Die Ergebnisse der Studie zeigen, wie dringend Unternehmen neue Ansätze zum Data Management brauchen“, erklärt Stéphane Paté, Senior Vice President & General Manager Dell Technologies Deutschland. „Sie müssen jetzt aktiv werden, um die technischen und strukturellen Weichen für eine erfolgreiche Zukunft zu stellen.“

www.delltechnologies.com


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