Studie: Datenintegrität und die Auswirkungen auf KI- und DateninitiativenKI-Erfolg wird durch mangelnde Datenbereitschaft beeinträchtigt

Die wichtigsten Erkenntnisse aus der Studie „2025 Outlook: Data Integrity Trends and Insights“ beleuchten die vordringlichsten Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Vorbereitung auf KI- und andere Dateninitiativen stellen müssen, und wie sie Investitionen in die Datenintegrität priorisieren, um diese zu bewältigen. Die Studie wurde von Precisely in Zusammenarbeit mit dem Center for Applied AI and Business Analytics am LeBow College of Business der Drexel University (Drexel LeBow) durchgeführt.

Obwohl 60 Prozent der Unternehmen angeben, dass KI einen wichtigen Einfluss auf Datenprogramme hat (ein Anstieg von 46 Prozent gegenüber 2023), geben nur 12 Prozent an, dass ihre Daten von ausreichender Qualität und Zugänglichkeit für eine effektive KI-Implementierung sind so die Studie. Seit Jahren haben Unternehmen mit minderwertigen Daten zu kämpfen, was zu einem tief verwurzelten Misstrauen gegenüber den für Analysen und KI verwendeten Daten führt.

Zwar geben 76 Prozent der Unternehmen an, dass datengestützte Entscheidungsfindung eines der Hauptziele ihrer Datenprogramme ist. Doch 67 Prozent vertrauen den Daten, auf die sie sich bei diesen Entscheidungen stützen, nicht vollständig – in 2023 waren es noch 55 Prozent.

Fehlende Daten-Governance ist das größte Datenproblem, das KI-Initiativen hemmt. 62 Prozent der Unternehmen nennen dies. Das ist wahrscheinlich auf die Rolle zurückzuführen, die Data-Governance-Programme bei der Verwaltung der Datennutzung eines Unternehmens spielen – einschließlich der Frage, wo die Daten gespeichert sind, woher sie stammen, wer Zugriff darauf hat, ob sie personenbezogene Daten enthalten und vieles mehr.

Qualifikationsdefizite behindern die Einführung von KI weiter

Da immer mehr Unternehmen der datengesteuerten Entscheidungsfindung Priorität einräumen, hat sich in diesem Jahr auch der Mangel an Fähigkeiten und Ressourcen, die für Datenmanagement, Analytik und KI benötigt werden, verstärkt. Zweiundvierzig Prozent (42 Prozent) geben an, dass der Mangel an Fähigkeiten und Ressourcen weiterhin eine ihrer größten Herausforderungen für Datenprogramme darstellt, gegenüber 37 Prozent im Jahr 2023.

„Während Unternehmen die Möglichkeiten der KI nutzen wollen, behindert ein Mangel an Talenten die KI-Integration“, sagte Murugan Anandarajan, PhD, Professor und akademischer Direktor am Center for Applied AI and Business Analytics am LeBow College of Business der Drexel University. „Unsere Forschungsergebnisse unterstreichen diese Lücke: 60 Prozent der Befragten nannten einen Mangel an KI-Fähigkeiten und -Schulungen als wesentliche Herausforderung bei der Einführung von KI-Initiativen – ein Signal für Unternehmensleiter, dass die Weiterbildung eine strategische Notwendigkeit sein muss.“

Datenqualität bleibt die größte Herausforderung

In Anbetracht der Ergebnisse im Zusammenhang mit KI überrascht es nicht, dass die Datenqualität als Hauptschwerpunkt für Unternehmen weltweit genannt wird. In diesem Jahr gaben 64 Prozent der Befragten an, dass die Datenqualität die größte Herausforderung für die Datenintegrität darstellt, gegenüber 50 Prozent im Jahr 2023.

Darüber hinaus hat sich die allgemeine Wahrnehmung der Datenqualität verschlechtert: 77 Prozent der Befragten stufen die Qualität ihrer Daten als durchschnittlich oder schlechter ein, im Vergleich zu 66 Prozent im Vorjahr.

Das größte Hindernis für die Erzielung qualitativ hochwertiger Daten ist das Fehlen geeigneter Tools zur Automatisierung von Datenqualitätsprozessen, das von 49 Prozent der Befragten genannt wurde. Inkonsistente Datendefinitionen und -formate (45 Prozent) und das Datenvolumen (43 Prozent) sind ebenfalls die größten Probleme.

Die Studie zeigt auch, dass sich eine schlechte Datenqualität auf alle Aspekte der Datenintegrität auswirkt: 50 Prozent der Befragten gaben an, dass die Datenqualität das wichtigste Problem bei den Datenintegrationsprojekten ihres Unternehmens ist.

Akzeptanz von Data Governance hat zugenommen

Um die Herausforderungen in Bezug auf Datenvertrauen, Datenqualität und KI-Erfolg zu bewältigen, erkennen Unternehmen zunehmend die Bedeutung von robusten Data-Governance-Programmen. In diesem Jahr gaben 51 Prozent der Unternehmen an, dass Data Governance nach der Datenqualität die größte Herausforderung für die Datenintegrität darstellt, was einen dramatischen Anstieg von 89 Prozent gegenüber dem Vorjahr bedeutet (gegenüber 27 Prozent im Jahr 2023).

Im Einklang damit ist auch die Akzeptanz gestiegen: 71 Prozent geben an, dass ihr Unternehmen über ein Data-Governance-Programm verfügt, im Vergleich zu 60 Prozent im Jahr 2023.  Diese verstärkte Investition zahlt sich aus. Unternehmen, die in Data-Governance-Programme investiert haben, berichten, dass sie von einer verbesserten Datenqualität (58 Prozent), einer verbesserten Qualität der Datenanalysen und -einblicke (58 Prozent), einer verbesserten Zusammenarbeit (57 Prozent), einer verbesserten Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (50 Prozent) und einem schnelleren Zugang zu relevanten Daten (36 Prozent) profitieren.

Datenanreicherung und ortsbezogene Intelligenz

Der Bericht von 2023 sagte das Aufkommen von Datenanreicherung und räumlichen Analysen als geschäftskritische Technologien voraus, und der diesjährige Bericht zeigt einen deutlichen Sprung in der Akzeptanz. Im Jahr 2024 geben 28 Prozent der Befragten an, dass Datenanreicherung eine Priorität für die Datenintegrität darstellt, gegenüber 23 Prozent im Jahr 2023.

Unternehmen versuchen nun, ein Maximum an Kontext aus ihren Daten herauszuholen, um Innovationen, betriebliche Effizienz und Wettbewerbsvorteile zu steigern. In ähnlicher Weise geben 21 Prozent der Unternehmen an, dass räumliche Analysen eine Priorität für Datenintegritätsinitiativen sind, gegenüber 13 Prozent im Vorjahr.

„Unsere gemeinsame Studie mit Drexel Lebow zeigt, dass das Vertrauen der Unternehmen in ihre Datenbereitschaft trotz der zunehmenden Bedeutung datengestützter Entscheidungsfindung deutlich gesunken ist“, sagt Josh Rogers, CEO von Precisely. „Um die geschäftlichen Vorteile von Analytik und KI voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen in die Datenintegrität investieren. Die Schaffung einer Grundlage aus genauen, konsistenten und kontextbezogenen Daten kann ihnen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und den Wert ihrer KI-Initiativen wirklich zu realisieren.“

Methodik

Die Umfrage unter Daten- und Analyseexperten wurde in der ersten Hälfte des Jahres 2024 durchgeführt. Die Online-Umfrage wurde gemeinsam von Drexel LeBow und Precisely entwickelt, wobei die Analyse der Ergebnisse von Drexel LeBow in Zusammenarbeit mit Precisely durchgeführt wurde. Mehr als 565 Daten- und Analyseexperten weltweit nahmen an der Umfrage teil.

Die Befragten vertraten eine Vielzahl von Titeln in ihren Unternehmen, darunter Datenmanager, -verwalter, -architekten und -analysten (30 Prozent), IT-Manager (18 Prozent), Führungskräfte auf C-Level (12 Prozent), VP- oder Line-of-Business-Direktoren (11 Prozent), Line-of-Business-Manager (7 Prozent), VP- oder IT-Direktoren (6 Prozent) und andere (16 Prozent). (rhh)

Precisely