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Datenprodukte: 84 Prozent der Datenstrategien nicht KI-fähig
84 Prozent der Datenverantwortlichen in Unternehmen halten ihre Datenstrategie für nicht ausreichend aufgestellt, bevor KI im Unternehmen skalieren kann. Das ergab die State of Data and Analytics-Studie von Salesforce, wie das Fachmagazin Infoworld berichtet. Zeitgleich gewinnen standardisierte Datenbausteine für Analytics und KI-Anwendungen an Bedeutung, wie ein weiterer Infoworld-Beitrag mit Empfehlungen von SAP, Databricks und weiteren Anbietern zeigt, und solche Datenprodukte bündeln Rohdaten, Data-Warehouse-Sichten und logische Datenquellen zu fertig nutzbaren Paketen mit klar definiertem Lebenszyklus, klarer Eigentümerschaft und dokumentierter Datenherkunft.
Die Idee lässt sich mit Kochen vergleichen: Wer Zutaten für ein Pastagericht selbst einkauft, braucht Zeit und Erfahrung, wer eine fertige Tüte mit Sauce und Nudeln nutzt, spart Aufwand und sichert gleichbleibende Qualität. Laut Infoworld lohnen sich Datenprodukte immer dann, wenn mehrere Teams auf denselben Datenbestand zugreifen, klare Daten-Governance fehlt oder eine einheitliche Datenqualität für KI-Anwendungen benötigt wird. Anbieter wie SAP, Salesforce, Databricks, Informatica und Microsoft reagieren darauf, indem sie sich zunehmend als Lieferanten eines vertrauenswürdigen Kontexts positionieren, den KI-Agenten direkt ansteuern können. Wer diesen Kontext beherrscht, verschafft sich einen messbaren Vorteil, weil KI-gestützte Auswertungen dann auf verlässlichen Daten statt auf Spekulationen basieren.
Was bedeutet das konkret für Ihren Betrieb?
In vielen mittelständischen Betrieben bestehen Datenlandschaften aus Excel-Listen, gewachsenen ERP-Datenbanken und punktuellen Cloud-Speichern, die kaum dokumentiert sind. Wer den Aufbau standardisierter Datenbausteine angeht, schafft klare Verantwortlichkeiten, versionierte Datenstände und eine nachvollziehbare Herkunft jedes Wertes – Stichwort Datenherkunft beziehungsweise Lineage – und bildet so die Grundlage dafür, dass auch kleinere Betriebe später KI-Funktionen wie automatisierte Auswertungen oder KI-Agenten nutzen können, ohne ihre Datenbasis aufwendig neu zu strukturieren. Eine pragmatische Reihenfolge lautet: zuerst die wichtigsten Datensätze identifizieren, dann Eigentümer festlegen, anschließend Qualitätsregeln und Aktualisierungsprozesse definieren. Laut Infoworld zählen dazu konkret Versionsverwaltung, kontinuierliche Tests, automatisierte Bereitstellung sowie Monitoring, das Alarm schlägt, sobald eine Pipeline ausfällt; ergänzend lohnt sich die Verknüpfung mit Plattformkonzepten wie Data Fabric oder DSPM, kombiniert mit Kennzahlen wie Time-to-Data oder Time-to-Decision, um den Mehrwert jedes Datenbausteins gegenüber Geschäftsführung und Investoren zu belegen.
Mittelfristig verschiebt sich der Wettbewerb vom reinen KI-Modell hin zur Frage, welches Unternehmen seine Daten am besten kuratiert, dokumentiert und für Maschinen zugänglich macht. Wer jetzt eine Datenstrategie mit messbarem Nutzen verankert, verschafft sich einen Vorsprung, der sich in schnelleren Entscheidungen, geringeren Compliance-Risiken und belastbaren KI-Ergebnissen niederschlägt. Die Branche rechnet damit, dass standardisierte Datenbausteine bis 2026 zum Standardbaustein für produktive KI-Lösungen werden und auch im Mittelstand den Sprung vom Pilotprojekt in den Regelbetrieb schaffen – eine Entwicklung, die führende Cloud- und Datenplattformen in ihren aktuellen strategischen Roadmaps bereits jetzt ausdrücklich bestätigen.
Die Idee lässt sich mit Kochen vergleichen: Wer Zutaten für ein Pastagericht selbst einkauft, braucht Zeit und Erfahrung, wer eine fertige Tüte mit Sauce und Nudeln nutzt, spart Aufwand und sichert gleichbleibende Qualität. Laut Infoworld lohnen sich Datenprodukte immer dann, wenn mehrere Teams auf denselben Datenbestand zugreifen, klare Daten-Governance fehlt oder eine einheitliche Datenqualität für KI-Anwendungen benötigt wird. Anbieter wie SAP, Salesforce, Databricks, Informatica und Microsoft reagieren darauf, indem sie sich zunehmend als Lieferanten eines vertrauenswürdigen Kontexts positionieren, den KI-Agenten direkt ansteuern können. Wer diesen Kontext beherrscht, verschafft sich einen messbaren Vorteil, weil KI-gestützte Auswertungen dann auf verlässlichen Daten statt auf Spekulationen basieren.
Was bedeutet das konkret für Ihren Betrieb?
In vielen mittelständischen Betrieben bestehen Datenlandschaften aus Excel-Listen, gewachsenen ERP-Datenbanken und punktuellen Cloud-Speichern, die kaum dokumentiert sind. Wer den Aufbau standardisierter Datenbausteine angeht, schafft klare Verantwortlichkeiten, versionierte Datenstände und eine nachvollziehbare Herkunft jedes Wertes – Stichwort Datenherkunft beziehungsweise Lineage – und bildet so die Grundlage dafür, dass auch kleinere Betriebe später KI-Funktionen wie automatisierte Auswertungen oder KI-Agenten nutzen können, ohne ihre Datenbasis aufwendig neu zu strukturieren. Eine pragmatische Reihenfolge lautet: zuerst die wichtigsten Datensätze identifizieren, dann Eigentümer festlegen, anschließend Qualitätsregeln und Aktualisierungsprozesse definieren. Laut Infoworld zählen dazu konkret Versionsverwaltung, kontinuierliche Tests, automatisierte Bereitstellung sowie Monitoring, das Alarm schlägt, sobald eine Pipeline ausfällt; ergänzend lohnt sich die Verknüpfung mit Plattformkonzepten wie Data Fabric oder DSPM, kombiniert mit Kennzahlen wie Time-to-Data oder Time-to-Decision, um den Mehrwert jedes Datenbausteins gegenüber Geschäftsführung und Investoren zu belegen.
Mittelfristig verschiebt sich der Wettbewerb vom reinen KI-Modell hin zur Frage, welches Unternehmen seine Daten am besten kuratiert, dokumentiert und für Maschinen zugänglich macht. Wer jetzt eine Datenstrategie mit messbarem Nutzen verankert, verschafft sich einen Vorsprung, der sich in schnelleren Entscheidungen, geringeren Compliance-Risiken und belastbaren KI-Ergebnissen niederschlägt. Die Branche rechnet damit, dass standardisierte Datenbausteine bis 2026 zum Standardbaustein für produktive KI-Lösungen werden und auch im Mittelstand den Sprung vom Pilotprojekt in den Regelbetrieb schaffen – eine Entwicklung, die führende Cloud- und Datenplattformen in ihren aktuellen strategischen Roadmaps bereits jetzt ausdrücklich bestätigen.
💡 Handlungsempfehlung: Dokumentieren Sie diese Woche die Herkunft Ihrer drei wichtigsten Datensätze und benennen Sie je einen Eigentümer mit klarer Verantwortung für Aktualisierung und Qualität.