Marode Datenpipelines kosten Unternehmen Millionen

Unternehmen investieren im Schnitt knapp 30 Millionen US-Dollar pro Jahr in ihre Datenprogramme. Trotzdem fallen ihre Pipelines regelmäßig aus, mit teuren Folgen.

Laut dem “2026 Enterprise Data Infrastructure Benchmark Report” des Datenintegrationsanbieters Fivetran verursachen Pipeline-Störungen monatliche Kosten von durchschnittlich drei Millionen US-Dollar. 97 Prozent der befragten Führungskräfte geben an, dass Ausfälle ihre KI- oder Analyseprojekte bereits verzögert haben.

Flickwerk statt Fundament

Das Hauptproblem ist dabei laut der Studie nicht fehlendes Geld, sondern die darunterliegende Architektur. Rund 14 Prozent des Datenbudgets, im Schnitt 4,2 Millionen US-Dollar jährlich, fließen in die Integration. Viele Unternehmen arbeiten nach wie vor mit einem Flickenteppich aus selbst gebauten Pipelines, veralteten ETL-Werkzeugen und halbautomatisierten Tools. Mit steigendem Datenvolumen und einer wachsenden Zahl an Pipelines wird dieses Konstrukt zunehmend instabil.

In großen Unternehmen treten durchschnittlich 4,7 Pipeline-Ausfälle pro Monat auf. Deren Behebung dauert im Schnitt knapp 13 Stunden, was sich auf über 60 Stunden Ausfallzeit pro Monat summiert. Ein einzelner Ausfall kann dabei Schäden von bis zu 1,4 Millionen US-Dollar verursachen. Im Mittel verwalten die befragten Unternehmen mehr als 300 Pipelines.

Wartung frisst Innovationsbudget

53 Prozent der technischen Kapazitäten werden laut der Erhebung für Wartung und Fehlerbehebung aufgewendet. Ressourcen, die dann für neue KI-Initiativen fehlen. Die Studie legt nahe, dass Unternehmen mit automatisierten Integrationsplattformen ihre ROI-Erwartungen fast doppelt so häufig übertreffen wie solche mit manuellen Ansätzen.

„Unternehmen geben Millionen für Datenintegration aus, aber ein Großteil dieser Investitionen fließt in die Wartung fragiler Pipelines und nicht in den Aufbau neuer Kapazitäten“, sagt George Fraser, CEO von Fivetran. „Angesichts wachsender Herausforderungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit wird die Datenarchitektur zu einem entscheidenden Faktor dafür, wie schnell Unternehmen KI skalieren können. Die Unternehmen, die bei KI die schnellsten Fortschritte erzielen, beginnen, ihre Grundlagen zu überdenken und setzen auf offenere Ansätze für ihre Dateninfrastruktur, um so Geschwindigkeit, Ausfallsicherheit und langfristige Flexibilität zu gewährleisten.

Methodik

Der Bericht basiert auf einer im vierten Quartal 2025 durchgeführten Befragung von 500 Daten- und Technologieverantwortlichen in Unternehmen mit mehr als 5.000 Beschäftigten. Die Teilnehmer stammen aus den USA, Großbritannien, EMEA und APAC und sind in den Branchen Finanzdienstleistungen, Fertigung, Technologie, Einzelhandel und Gesundheitswesen tätig. Die Studie wurde von Fivetran in Auftrag gegeben.

(lb/Fivetran)