Data Integrity Trends

Die wichtigsten Studienerkenntnisse aus dem 2025-Outlook „Data Integrity Trends and Insights“ beleuchten die drängendsten 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, denn KI-Erfolg wird durch mangelnde Datenbereitschaft beeinträchtigt. Der Bericht zeigt, dass, obwohl 60 Prozent der Unternehmen angeben, dass KI einen wichtigen Einfluss auf Datenprogramme hat (ein Anstieg von 46 Prozent gegenüber 2023), aber nur 12 Prozent angeben, dass ihre Daten von ausreichender Qualität und Zugänglichkeit für eine effektive KI-Implementierung sind.

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. Fehlende Daten-Governance ist das größte Datenproblem, das KI-Initiativen hemmt.

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. 42 Prozent geben an, dass der Mangel an Fähigkeiten und Ressourcen weiterhin eine ihrer größten Herausforderungen für Datenprogramme darstellt.

„Während Unternehmen die Möglichkeiten der KI nutzen wollen, behindert ein Mangel an Talenten die KI-Integration“, sagte Murugan Anandarajan, 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.“

KI und Datenqualität

In Anbetracht der Ergebnisse im Zusammenhang mit KI überrascht es nicht, dass die Datenqualität als Hauptschwerpunkt für Unternehmen weltweit genannt wird. 77 Prozent der Befragten stufen die Qualität ihrer Daten als durchschnittlich oder schlechter ein. Das größte Hindernis für die Erzielung qualitativ hochwertiger Daten ist das Fehlen geeigneter Tools zur Automatisierung von Datenqualitätsprozessen, inkonsistente Datendefinitionen und -formate und das Datenvolumen sind ebenfalls große Probleme. Die Studie zeigt auch, dass sich eine schlechte Datenqualität auf alle Aspekte der Datenintegrität auswirkt.

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. Unternehmen, die in Data-Governance-Programme investiert haben, berichten, dass sie von einer verbesserten Datenqualität, einer verbesserten Qualität der Datenanalysen und -einblicke, einer verbesserten Zusammenarbeit, einer verbesserten Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und einem schnelleren Zugang zu relevanten Daten profitieren.

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. 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.

„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.“

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