Studie von Fivetran Ineffiziente Datenanalysen kosten Zeit und Geld

Von Martin Hensel

Laut einer aktuellen Umfrage von Wakefield Research im Auftrag von Fivetran fällen 71 Prozent aller Unternehmen kritische Geschäftsentscheidungen auf Basis veralteter und fehlerhafter Daten.

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Die Fivetran-Studie zeigt die Folgen ineffizienter Datenanalysen für den Unternehmenserfolg auf.
Die Fivetran-Studie zeigt die Folgen ineffizienter Datenanalysen für den Unternehmenserfolg auf.
(Bild: Fivetran)

Für die Studie wurden 300 Führungskräfte aus dem Bereich Datenanalyse in den USA, Großbritannien, Deutschland und Frankreich befragt. Die jeweiligen Unternehmen mussten jeweils einen Jahresumsatz von mehr als 100 Millionen US-Dollar sowie mindestens 100 Mitarbeiter aufweisen, die mit der jeweiligen Datenstrategie oder Datennutzung vertraut sind.

Laut der Umfrage verbringen Unternehmen im Durchschnitt 44 Prozent ihrer Zeit mit dem Aufbau und der Instandhaltung von Datenpipelines, die Data Lakes und Warehouses mit Datenbanken und Anwendungen verbinden. Dieser Aufwand macht sich aber nicht bezahlt: 71 Prozent gaben an, dass Endnutzer ihre Geschäftsentscheidungen auf Grundlage veralteter oder fehlerhafter Daten treffen. In 66 Prozent der Firmen hat die Geschäftsleitung davon keine Kenntnis. Wenig überraschend haben deshalb 85 Prozent der Befragten Fehlentscheidungen getroffen, die sie Geld gekostet haben.

Kosten summieren sich

Die Studie verdeutlicht, wie schnell sich derartige Kosten läppern können: Demnach beschäftigen Führungskräfte im Datenbereich im Schnitt zwölf Data Engineers mit einem Jahreseinkommen von rund 98.400 US-Dollar. Verbringen diese 44 Prozent ihrer Zeit mit der Pflege und Reparatur von Datenpipelines, summiert sich das auf über 500.000 US-Dollar pro Jahr. Zusätzlich bleiben anspruchsvollere Aufgaben auf der Strecke, die positive Auswirkungen auf den Geschäftserfolg haben könnten.

„Die Studie verdeutlicht, wie sehr Führungskräfte im Bereich Daten zu kämpfen haben“, meint Fivetran-CEO George Fraser. „Es geht nicht nur darum, die Prozesse für den manuellen Aufbau und die Verwaltung von Pipelines zu optimieren: 80 Prozent der Befragten müssen Datenpipelines nach der Bereitstellung komplett neu aufbauen – zum Beispiel aufgrund geänderter APIs. 39 Prozent von ihnen geben sogar an, das sei häufig oder immer der Fall“, ergänzt er.

Weitere Ergebnisse

Der Prozess der Wertschöpfung aus Daten ist der Studie zufolge sehr zeitaufwendig: Nur 13 Prozent der Befragten gelang es innerhalb von Minuten oder Stunden einen Mehrwert aus neu gesammelten Daten abzuleiten. Drei Viertel (76 Prozent) benötigten bis zu einer Woche, um die Daten für umsatzrelevante Entscheidungen aufzubereiten.

69 Prozent der Führungskräfte erwarten bessere Geschäftsergebnisse, falls Datenteams sich mehr einbringen. Nahezu alle Befragten (97 Prozent) sehen das so, wenn die Datenteams mehr Zeit für Analysen zugunsten datengesteuerter Geschäftsentscheidungen aufwenden könnten. 90 Prozent der US-Unternehmen würden mehr Fachkräfte einstellen, falls sie damit ihre Kapazitäten im Bereich Datenmanagement effektiv ausbauen könnten. Außerhalb der USA liegt dieser Wert bei 74 Prozent.

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