Studie zur Datenintegrität von Precisely Datenqualität und Governance bremsen KI-Bereitschaft

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Der Datenintegritätsspezialist Precisely hat eine Studie veröffentlicht, die sich mit den Herausforderungen bei der Vorbereitung auf KI und andere Dateninitiativen befasst. Sie zeigt unter anderem weit verbreitete Probleme mit dem Datenvertrauen und entsprechende Auswirkungen auf.

Gemeinsam mit dem Center for Applied AI and Business Analytics am LeBow College of Business der Drexel University hat Precisely eine Umfrage unter Daten- und Analyseexperten durchgeführt. Insgesamt wurden mehr als 565 Spezialisten weltweit befragt, darunter etwa Datenmanager und -analysten, IT-Manager und C-Level-Führungskräfte. Die Studie mit dem Titel „2025 Outlook: Data Integrity Trends and Insights“ beleuchtet unter anderem die drängendsten Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Vorbereitung auf KI und andere Dateninitiativen stellen müssen.

Den Ergebnissen zufolge sehen 60 Prozent der Unternehmen einen wichtigen Einfluss von KI auf ihre Datenprogramme – aber nur zwölf Prozent gaben an, dass ihre Daten von ausreichender Qualität und Zugänglichkeit für eine effektive KI-Implementierung sind. 76 Prozent der Firmen nennen datengestützte Entscheidungsfindung als Hauptziele ihrer Initiativen. Doch nach Jahren des Kampfes mit minderwertigen Daten mangelt es über zwei Drittel (67 Prozent) der Befragten an vollständigem Vertrauen in die Datenbasis. Im vergangenen Jahr lag dieser Anteil noch bei 55 Prozent. Fehlende Daten-Governance (62 Prozent) gilt als das größte Problem in Hinblick auf KI-Initiativen.

Zahlreiche Hindernisse hemmen KI-Einführung

Eine weitere Hürde stellt der Mangel an Fähigkeiten und Ressourcen dar, die für Datenmanagement, Analytik und KI nötig sind. 42 Prozent der Unternehmen nannten dies als eine ihrer größten Herausforderungen. Im Jahr 2023 waren es noch 37 Prozent. „Während Unternehmen die Möglichkeiten der KI nutzen wollen, behindert ein Mangel an Talenten die KI-Integration“, erklärt Murugan Anandarajan, PhD, Professor und akademischer Direktor am Center for Applied AI and Business Analytics am LeBow College of Business der Drexel University. Die Forschungsergebnisse würden diese Lücke unterstreichen: „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“, so Anandarajan.

Als weiteres Problemfeld gilt die Datenqualität (64 Prozent), die von 77 Prozent der Befragten als durchschnittlich oder sogar verschlechtert eingestuft wird. Fehlende Automatisierungstools für Datenqualitätsprozesse (49 Prozent), inkonsistente Datendefinitionen und -formate (45 Prozent) sowie das Datenvolumen (43 Prozent) gelten ebenfalls als problematisch. Die Hälfte der Umfrageteilnehmer (50 Prozent) bezeichnete Datenqualität als das wichtigste Problem bei den Datenintegrationsprojekten ihres Unternehmens.

Akzeptanz von Data Governance steigt

Die Bedeutung von Data Governance hat laut der Umfrage massiv zugenommen. Mehr als die Hälfte (51 Prozent) der Unternehmen sieht darin nach der Datenqualität die größte Herausforderung für ihre Datenqualität. Dies entspricht einer Zunahme von 89 Prozent gegenüber den Umfrageergebnissen des Vorjahres. Auch die Akzeptanz steigt weiter an: 71 Prozent verfügen bereits über ein Data-Governance-Programm (2023: 60 Prozent). Derartige Unternehmen berichten von verbesserter Datenqualität (58 Prozent), besseren Datenanalysen und -einblicken (58 Prozent), besserer Zusammenarbeit (57 Prozent), besserer Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (50 Prozent) sowie einem schnelleren Zugang zu relevanten Daten (36 Prozent).

Bereits im vergangenen Jahr sagte die damalige Precisely-Umfrage ein Aufkommen von Datenanreicherung und räumlichen Analysen als geschäftskritische Technologien voraus. Die diesjährigen Ergebnisse bestätigen diese Prognose und zeigen einen Akzeptanzsprung: 28 Prozent der Befragten sehen in der Datenanreicherung eine Priorität für die Datenintegrität (2023: 23 Prozent). Laut der Studie versuchen die Unternehmen nun ein Maximum an Kontext aus ihren Daten zu ziehen, um Innovationen, Effizienz und Wettbewerbsvorteile zu gewinnen. Zudem gaben 21 Prozent der Teilnehmer an, räumliche Analysen mit Priorität in ihren Datenintegritätsinitiativen zu behandeln. Im Vorjahr lag dieser Anteil noch bei 13 Prozent.

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