Der aktuelle „State of Data and Analytics“-Report von Salesforce zeigt: Unternehmen stehen unter hohem Druck, ihre Datenstrategien grundlegend zu überarbeiten. Zwar bekennen sich viele zur Datenorientierung, doch die Realität ist geprägt von fragmentierten Datenbeständen, mangelnder Governance und isolierten Systemen – ein Risiko für den erfolgreichen Einsatz von KI.
Die meisten Unternehmen wollen ihre Geschäftsprozesse zunehmend auf künstlicher Intelligenz aufbauen – doch es hapert an der Basis: den Daten. Der aktuelle „State of Data and Analytics“-Report von Salesforce zeigt, dass 84 Prozent der IT-Leiter:innen ihre Datenstrategien vollständig überarbeiten müssen, um die KI-Transformation erfolgreich zu gestalten. Gleichzeitig geben 76 Prozent der Führungskräfte an, sich unter Druck zu fühlen, Daten stärker als Treiber des Geschäftserfolgs zu nutzen.
Der Weg zur agentischen KI, die verlässliche Analysen und fundierte Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen soll, verlangt laut Studie nach einer konsequenten Fokussierung auf Datenqualität, Governance und moderne Datenarchitekturen.
Laut Bericht beschreiben sich 63 Prozent der Geschäftsentscheider:innen als datengetrieben – ein Anstieg um zehn Prozentpunkte gegenüber 2023. Doch die Realität zeigt eine deutliche Diskrepanz: Ebenfalls 63 Prozent der IT- und Datenverantwortlichen räumen ein, dass es ihren Unternehmen schwerfällt, Geschäftsziele datenbasiert zu priorisieren. Nur knapp die Hälfte (49 Prozent) der Führungskräfte gibt an, zeitnah zuverlässige Erkenntnisse aus Daten ziehen zu können.
Ein weiteres Problem ist die Kontextlosigkeit vieler Datensätze: 49 Prozent der Daten- und Analytics-Leiter:innen berichten, dass in ihren Unternehmen gelegentlich oder häufig falsche Schlüsse aus Daten mit unzureichendem Geschäftskontext gezogen werden. Damit wächst das Risiko, dass Entscheidungen auf fehlerhaften Analysen beruhen – insbesondere, wenn diese Grundlage für KI-Modelle bilden.
Künstliche Intelligenz gilt für viele Unternehmen als strategische Priorität, offenbart jedoch zugleich die Schwächen ihrer Dateninfrastruktur. 67 Prozent der Befragten fühlen sich laut Studie unter Druck, KI rasch zu implementieren. Gleichzeitig zweifeln 42 Prozent an der Genauigkeit ihrer KI-Ergebnisse – meist aufgrund fragmentierter oder veralteter Daten.
Obwohl 84 Prozent zustimmen, dass die Qualität der KI-Ausgaben direkt von der Datenqualität abhängt, halten über ein Viertel (26 Prozent) ihrer Daten für nicht vertrauenswürdig. Die Folgen sind spürbar: 89 Prozent der IT-Leiter:innen, die KI produktiv einsetzen, berichten von ungenauen oder irreführenden Ergebnissen. Zudem haben 55 Prozent der Unternehmen, die eigene Modelle trainieren, erhebliche Ressourcen aufgrund mangelhafter Daten verloren.
Abbildung 1 zeigt die Auswirkungen von Datensilos und unzugänglichen Daten: Laut Salesforce-Studie sehen 42 Prozent der Befragten erhebliche Compliance-Risiken, 40 Prozent berichten von eingeschränkter Entscheidungsfindung. Fehlende einheitliche Sicht auf Kunden und das Geschäft zählen ebenso zu den häufigsten Folgen fragmentierter Datenlandschaften. (Quelle: Salesforce)
Nahezu neun von zehn IT-Entscheider:innen sind überzeugt, dass vereinheitlichte Daten entscheidend sind, um Kundenerwartungen zu erfüllen. Dennoch ist die IT-Landschaft vieler Unternehmen zersplittert: Im Durchschnitt nutzen sie 897 Anwendungen, von denen nur 29 Prozent miteinander verbunden sind.
Schätzungen zufolge sind 19 Prozent der Unternehmensdaten isoliert oder unbrauchbar, und 70 Prozent der Befragten befürchten, dass gerade dort die wertvollsten Informationen verborgen liegen. Die Folgen reichen von eingeschränkter KI-Nutzung über unzureichende Kundensicht bis hin zu verpassten Umsatzchancen – ein Problem, das acht von zehn IT-Leiter:innen bestätigen.
Um Datensilos zu überwinden, setzen 56 Prozent der Unternehmen auf Zero-Copy-Datenintegration. Diese Technologie ermöglicht die parallele Nutzung verteilter Datenquellen, ohne Daten physisch zu bewegen oder zu duplizieren.
Abbildung 2: Unternehmen mit Zero-Copy-Architekturen profitieren deutlich: 80 Prozent trainieren oder optimieren ihre KI-Modelle regelmäßig, 73 Prozent verfügen über vollständig vernetzte Kundendatenquellen. Auch Datenintegration und Kundenerlebnis schneiden im Vergleich zu Unternehmen ohne Zero Copy besser ab.Gleichzeitig gewinnt agentische Analytik an Bedeutung: 93 Prozent der befragten Führungskräfte sind überzeugt, dass natürlichsprachliche Abfragen zu besseren Ergebnissen führen können. (Quelle: Salesforce)
Trotz dieser Fortschritte sehen viele Nachholbedarf bei Governance und Sicherheit. Nur 43 Prozent der IT-Verantwortlichen verfügen über entsprechende Frameworks, während 88 Prozent neue Anforderungen an Governance und Sicherheitsprotokolle durch KI erkennen.
