Kommentar von Taylor Brown, Fivetran Ausfälle von Datenpipelines kosten drei Millionen US-Dollar pro Monat

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Fivetran Germany GmbH

Im Durchschnitt geben große Unternehmen jährlich rund 29,3 Millionen US-Dollar für Dateninitiativen aus. Somit sind Daten zu einem der größten Posten in den Technologiebudgets von Unternehmen geworden. Ein erheblicher Teil dieser Mittel entfällt auf den Betrieb und die Wartung von Datenpipelines. Denn deren Ausfälle und manuelle Prozesse verursachen zusätzliche Kosten. Diese Entwicklung wird vor allem durch den Bedarf an Analysen, KI-Projekten und Applikationen zur Entscheidungsfindung in Echtzeit angetrieben.

Doch trotz beispielloser Investitionen haben die meisten Unternehmen Schwierigkeiten, diese Ausgaben in konkrete Resultate umzusetzen. Pipeline-Ausfallzeiten und manuelle Vorgänge verschlingen jedes Jahr still und leise Millionen von Dollar. Und das vermindert die Produktivität und Effizienz, verzögert KI-Initiativen und schlägt sich schließlich auf die Rendite des Unternehmens nieder.

Der Data Infrastructure Benchmarkt Report 2026 im Auftrag von Fivetran untersucht den aktuellen Zustand der Dateninfrastruktur in Unternehmen. Der Bericht beleuchtet Kosten, Zuverlässigkeit und organisatorische Auswirkungen der Datenintegration sowie deren Einfluss auf den Return on Investment (ROI) und auf die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI). Die Ergebnisse dieser weltweiten Befragung unter mehr als 500 leitenden Daten- und Technologieführungskräften in großen Unternehmen zeigen, dass die größten Herausforderungen weniger auf unzureichende Budgets als auf strukturelle und organisatorische Schwächen in der Datenintegration zurückzuführen sind. Viele Unternehmen nutzen weiterhin komplexe und arbeitsintensive Integrationslösungen, die nur begrenzt skalierbar sind und den Zugriff auf Daten erschweren.

Operative Ineffizienzen begrenzen den Nutzen von Dateninvestitionen

Datenteams verwenden im Durchschnitt 53 Prozent ihrer Entwicklungszeit für Wartungsarbeiten an Datenpipelines. Zugleich führen veraltete oder selbst entwickelte Systeme häufiger zu Ausfällen, die monatlich durchschnittlich mehr als 60 Stunden Stillstand verursachen können. Die wirtschaftlichen Auswirkungen solcher Ausfallzeiten werden auf etwa 49.600 US-Dollar pro Stunde geschätzt. Diese Situation führt dazu, dass ein erheblicher Anteil der Ressourcen für Stabilisierung und Fehlerbehebung eingesetzt wird, anstatt für die Entwicklung neuer Anwendungen oder Analysen.

Hohe Integrationskosten bei begrenztem ROI

Rund 14 Prozent der gesamten Datenbudgets entfallen auf die Datenintegration. Dennoch geben nur 27 Prozent der Unternehmen an, dass ihre Investitionen den erwarteten Return erzielen oder übertreffen.

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Mit durchschnittlich über 300 Datenpipelines pro Unternehmen steigt der Verwaltungsaufwand deutlich an. Fragmentierte Integrationslösungen erschweren die Skalierung und erhöhen den Personalbedarf, wodurch zusätzliche Kosten entstehen.

Modernisierte Integrationsansätze verbessern Effizienz und ROI

Unternehmen, die standardisierte und automatisierte Integrationslösungen einsetzen, berichten über geringere Wartungskosten und eine höhere Systemstabilität. Gleichzeitig steigt die Wahrscheinlichkeit, gesetzte ROI-Ziele zu erreichen. Durch geringeren Wartungsaufwand können Teams mehr Zeit in Analyse-, Governance- und KI-Projekte investieren.

Zusammenhang zwischen Pipeline-Leistung und ROI

Die wachsende Bedeutung von Daten für Geschäftsentscheidungen führt zu steigenden Investitionen. Dennoch berichten 73 Prozent der Unternehmen, dass ihre Dateninitiativen hinter den Erwartungen zurückbleiben. Ein wesentlicher Kostenfaktor ist die Datenintegration. Neben Infrastruktur- und Cloudkosten entstehen jährlich zusätzliche Aufwendungen für Wartung und Betrieb von Pipelines. Gleichzeitig geben etwa 62 Prozent der Unternehmen an, einen niedrigen Reifegrad im Datenmanagement zu besitzen. Häufige Probleme sind Ausfälle und Unterbrechungen in Datenpipelines, hoher Wartungsaufwand, mangelnde Automatisierung sowie begrenzte Skalierbarkeit bestehender Systeme. Mit zunehmender Anzahl an Datenquellen und Anwendungen steigen Komplexität und Risiko von Betriebsstörungen. Unternehmen mit automatisierten Integrationsprozessen erreichen hingegen häufiger Fortschritte bei Analyse- und KI-Projekten.

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Kosten und Auswirkungen instabiler Pipelines

Viele Unternehmen nutzen weiterhin selbst entwickelte oder komplexe Integrationslösungen, die schwer skalierbar sind und einen hohen Wartungsaufwand verursachen.

Im Durchschnitt werden rund 4,7 Pipeline-Ausfälle pro Monat verzeichnet und verursachen bis zu 60 Stunden Ausfallzeit pro Monat. Bei großen Unternehmen kommt es auf über acht Ausfälle pro Monat. Diese Unterbrechungen beeinflussen die Verfügbarkeit aktueller Daten und verzögern die Umsetzung datenbasierter Projekte. In etwa 30 Prozent der Unternehmen sorgen Wartungsarbeiten oder Ausfälle zu Projektverzögerungen von mindestens einem Monat.

Auswirkungen auf Personal und Arbeitszeit

Der Aufwand für Wartung ist ein zentraler Kostentreiber. Unternehmen berichten, dass im Durchschnitt 53 Prozent der Zeit von Data Engineers auf Wartungen verwendet wird. Bis zu 35 Vollzeit-Data-Engineers sind für mehrere hundert Pipelines verantwortlich. In großen Organisationen sind die Personalzahlen noch größer. Veraltete Integrationsmethoden erhöhen zudem Reparaturzeiten und Betriebskosten. Dadurch verschiebt sich der Fokus der Teams von Innovationsprojekten hin zur Stabilisierung bestehender Systeme.

Geschäftliche Folgen unzuverlässiger Datenintegration

Fehlerhafte oder veraltete Daten wirken sich direkt auf geschäftliche Prozesse aus. Nahezu alle befragten Unternehmen berichten von negativen Auswirkungen auf Analyse- oder KI-Projekte. Zudem werden Rückstände bei Initiativen zur Kundenpersonalisierung und Kostenoptimierung gemeldet. Unzureichende Datenverfügbarkeit kann zu entgangenen Geschäftsmöglichkeiten führen und strategische Entscheidungen verlangsamen.

Effekte der Modernisierung von Datenmanagementprozessen

Unternehmen modernisieren zunehmend ihre Datenintegration, um steigende Anforderungen zu erfüllen. Automatisierte und standardisierte Prozesse reduzieren sowohl Kosten als auch Ausfallzeiten. Der Einsatz moderner Integrationslösungen führt unter anderem zu geringeren Kosten pro Pipeline sowie zu deutlich kürzeren Wiederherstellungszeiten und stabilerer Datenverfügbarkeit. Das verbessert die Grundlage für Analyse- und KI-Anwendungen und reduziert operative Risiken.

Auswirkungen auf Arbeitsorganisation und Innovation

Mit zunehmender Automatisierung sinkt der Anteil der Wartungsarbeit. Dadurch können Teams mehr Ressourcen für strategische Projekte einsetzen, etwa für prädiktive Analysen oder Self-Service-Analytik. Aber auch Governance- und Compliance-Initiativen sowie die Entwicklung KI-gestützter Anwendungen kann mehr Raum gegeben werden. Eine standardisierte Integration erleichtert zudem die Skalierung und reduziert Abhängigkeiten von spezifischem Fachwissen einzelner Mitarbeiter.

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Zusammenhang zwischen Datenstabilität und wirtschaftlichem Nutzen

Stabile Datenprozesse unterstützen eine konsistente Datenqualität und fördern die Entscheidungsfähigkeit. Unternehmen mit modernisierten Integrationsstrukturen erreichen häufiger ihre wirtschaftlichen Zielsetzungen und nutzen datenbasierte Anwendungen umfassender.

Handlungsempfehlungen für Organisationen

Die Ergebnisse zeigen, dass organisatorische und technische Maßnahmen zur Optimierung der Datenintegration einen wesentlichen Einfluss auf Kosten, Effizienz und Nutzung datenbasierter Anwendungen haben. Zu den zentralen Handlungsfeldern zählen:

• 1. Ganzheitliche Kostenbewertung: Neben Lizenzkosten sollten auch Betriebsaufwand, Ausfallzeiten und Reparaturzyklen berücksichtigt werden.

• 2. Erhöhung des Automatisierungsgrads: Automatisierte Prozesse reduzieren manuelle Eingriffe und schaffen Kapazitäten für wertschöpfende Aufgaben.

• 3. Standardisierung von Integrationsprozessen: Einheitliche Systeme verbessern Skalierbarkeit und reduzieren Betriebsrisiken.

• 4. Aufbau stabiler Dateninfrastrukturen vor KI-Skalierung: Verlässliche Daten sind Voraussetzung für den produktiven Einsatz von KI-Anwendungen.

• 5. Ausrichtung der Investitionen auf Geschäftsergebnisse: Ziel sollte eine stärkere Unterstützung von Analyse- und Entscheidungsprozessen sein.

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