IDC Studie "Data Driven Intelligence"
Ungebremstes Datenwachstum, mangelhafte Datenqualität
Machine Learning und KI liefern Unternehmen die notwendigen Voraussetzungen, damit diese ihre Daten für die Optimierung interner Abläufe und zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle einsetzen können. So die Theorie. Eine IDC-Studie zur aktuellen Datensituation in Deutschland zeichnet ein anderes Bild.
Extensiv wachsende Datenmengen in den Unternehmen, enorme Rechenpower und leistungsfähige Analysetools bieten Unternehmen und Organisationen aller Branchen und Größenklassen ausgezeichnete Rahmenbedingungen zur erfolgreichen Nutzung umfassender Analytics-Ansätze von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Damit verfügen sie zumindest in der Theorie über sehr gute Voraussetzungen, ihre Daten für die Optimierung interner Abläufe und zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle einzusetzen, um damit wettbewerbsfähig zu bleiben.
Dass die Realität hierzulande eine andere ist, zeigt die neue IDC Studie zur aktuellen Datensituation in Deutschland: Das Beratungshaus hat im Dezember 2020 in Deutschland IT- und Fachentscheider aus 261 Organisationen mit mehr als 100 Mitarbeitern befragt, um detaillierte Einblicke in die Umsetzungspläne, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren bei Storage, Data Management und Data Governance zu erhalten. Das aktuelle Bild: Ungebremstes Datenwachstum, mangelhafte Datenqualität.
Die weltweite Datenmenge wird nach Einschätzungen von IDC bis 2024 auf 143 Zettabyte anwachsen. Knapp ein Drittel der befragten Unternehmen in Deutschland verzeichnet ein jährliches Datenwachstum zwischen 31 und 60 Prozent, weitere 6 Prozent sogar deutlich mehr. Dabei handelt es sich um Daten aus vorhandenen und neuen Workloads sowie aus der Nutzung zusätzlicher Datenquellen und Datentypen. Dieses sehr dynamische und heterogene Datenumfeld erfordert neue Lösungsansätze in den Unternehmen.
„Die wachsende Datenmenge und Datenvielfalt sind Fluch und Segen zugleich. Das große geschäftliche Potenzial der Daten lässt sich mit den vorhandenen Lösungen und Prozessen kaum erschließen und datengetriebene Geschäftsmodelle rücken damit hierzulande in weite Ferne. Das kann sich allerdings kein Entscheider leisten“, erläutert Matthias Zacher, Senior Consulting Manager und Projektleiter. Die Folge ist unzureichende Datenqualität. Für 37 Prozent der Befragten zählt die Sicherstellung einer hohen Datenqualität zu den zentralen Herausforderungen. Die Aspekte sind vielfältig und komplex und reichen vom Erfassen aller relevanter Daten über das Erfassen des Datenkontexts bis hin zur Daten-Governance und Datensicherheit – um nur einige Punkte zu nennen. Aus diesen Gründen zögern die Unternehmen, ihre Daten End-to-End und für alle Geschäftsbereiche in der erforderlichen Qualität aufzubereiten und zu analysieren. Somit überrascht es nicht, dass weiterhin Lücken bei der bereichsübergreifenden Adressierung von Datenthemen vorhanden sind. Zwar nutzen bereits knapp drei Viertel der Befragten eine abgestimmte Vorgehensweise bei der Datenintegration, allerdings meist nicht unternehmensweit. Und genau hier liegt der Knackpunkt, denn der Nutzen liegt ja gerade im Abbau von Funktions- und Prozesssilos innerhalb des eigenen Fachbereichs und über Fachbereichsgrenzen hinweg. Automatisierung und Integration werden zwar von Entscheidern immer wieder beschworen, die Umsetzung hingegen lässt auf sich warten.
Ähnliches weiß auch Markus Grau zu berichten. Er ist Principal Systems Engineer, EMEA CTO Office bei Pure Storage: “In Sachen Datenbestand herrscht vielerorts noch ein unüberschaubarer Wildwuchs. Wir sehen vielerorts ein bisher einmaliges Wachstum an Datenvolumina. Unternehmen versuchen der Datenlawine durch allerlei Storage-Ansätze Herr zu werden und die Daten bestmöglich zu sichern bzw. effizient zu speichern. Nun folgt aber die wirklich entscheidende und spannende Herausforderung: Es gilt die Daten zu identifizieren, die für eine erfolgreiche Digitale Transformation von Bedeutung sind. Dies kann von Unternehmen zu Unternehmen und von Abteilung zu Abteilung ganz unterschiedlich aussehen. Der Identifizierung der Daten muss dann bereits der nächste Schritt folgen, der nicht minder anspruchsvoll ist: Unternehmen müssen – unterstützt von Experten – die bestmöglichen Architekturen entwickeln, um aus den Daten die Informationen zu gewinnen, aus denen dann nachhaltige Mehrwerte für das Unternehmen entstehen. Damit aber nicht genug. Die Speicherung, Identifizierung und Auswertung der Daten muss nicht nur wirtschaftlich sinnvoll und schnell vonstattengehen, sondern muss in jedem Schritt die Themen Datensicherheit und Compliance berücksichtigen. Die Herausforderung für die Unternehmen wird dadurch noch komplexer.”
Flexibler Storage ist die Grundlage für eine effiziente Datennutzung
Das Datenwachstum zieht einen erhöhten Bedarf an Storage und in der Folge einen effizienten und kostengünstigen Zugriff auf die Daten nach sich. Für jeweils knapp ein Drittel der Befragten sind neue Datenquellen sowie wachsende Datenmengen in vorhandenen Quellen die wesentlichen Gründe für mehr Storage. Der Bedarf an cloudbasierten Speicherlösungen steigt aktuell überproportional und das wenig überraschend sowohl bei Primary als auch bei Secondary Workloads. All-Flash-Arrays setzen sich immer stärker durch. Mittelfristig werden die IT-Organisationen nach Einschätzungen von IDC auf unterschiedliche Lösungen setzen, wobei eine wachsende Dominanz von cloudbasierten und hybriden Ansätzen zu sehen sein wird. So verbessern die Unternehmen ihre Flexibilität und Agilität nachhaltig, und damit ihre Reaktionsfähigkeit auf Veränderungen am Markt und auf unerwartet komplexe Situationen wie etwa die der Corona-Pandemie.
- Ungebremstes Datenwachstum, mangelhafte Datenqualität
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