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Umsetzung einer Datenstrategie


"MIT Technology Review Insights"-Studie über Cloud-Daten und KI-Plattformen
Leistungsstarkes Datenmanagement ist entscheidend für Unternehmenserfolg


Ein neuer Bericht von MIT Technology Review Insights untersucht, wie Entscheider aus führenden Unternehmen durch den Einsatz fortschrittlicher Cloud-basierter Technologien, einschließlich Analytik und maschinellem Lernen, hervorstechen. Der Bericht "Building a high-performance data and AI organization" (Aufbau einer leistungsstarken Daten- und KI-Organisation) wurde in Zusammenarbeit mit Databricks erstellt und basiert auf einer Umfrage von 351 globalen Senior Data Officers sowie auf ausführlichen Interviews mit Daten- und Analytik-Führungskräften in Unternehmen wie Total, The Estée Lauder Companies, McDonald's, L'Oréal, CVS Health und Northwestern Mutual.

Nachfolgend die wichtigsten Ergebnisse der Untersuchung:

● Nur 13 Prozent der Organisationen überzeugen mit der Umsetzung ihrer Datenstrategie. Diese ausgewählte Gruppe von "High-Performern" liefert messbare Geschäftsergebnisse im gesamten Unternehmen. Sie sind erfolgreich, weil sie auf die Grundlagen einer soliden Datenverwaltung und -architektur achten, die es ihnen ermöglichen, Daten zu "demokratisieren" und einen Mehrwert aus Machine Learning zu ziehen.

● Technologiegestützte Zusammenarbeit schafft eine funktionierende Datenkultur. Die für die Studie befragten Chief Data Officers messen der Demokratisierung von Analyse- und Machine-Learning-Funktionen große Bedeutung bei. Der Einsatz von fortschrittlichen Datentechnologien hilft den Endanwendern, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen - das Markenzeichen einer starken Datenkultur.

● Der geschäftliche Einfluss von Machine Learning wird durch Schwierigkeiten bei der Verwaltung des End-to-End-Lebenszyklus begrenzt. Die Skalierung von Anwendungsfällen für Machine Learning ist für viele Unternehmen außerordentlich komplex. Die größte Herausforderung ist laut 55 Prozent der Befragten das Fehlen eines zentralen Ortes zum Speichern und Erfassen von Machine-Learning-Modellen.

● Unternehmen suchen nach Cloud-nativen Plattformen, die Datenmanagement, Analytik und Machine Learning unterstützen. Die wichtigsten Datenprioritäten der Unternehmen in den nächsten zwei Jahren lassen sich in drei Bereiche einteilen, die alle durch die zunehmende Verbreitung von Cloud Computing-Plattformen unterstützt werden: Verbesserung des Datenmanagements, der Datenanalyse und des Machine Learnings sowie Erweiterung der Nutzung aller Arten von Unternehmensdaten, einschließlich Streaming und unstrukturierter Daten.

● Open Standards sind die Top-Anforderungen an zukünftige Strategien für Datenarchitekturen. Wenn die Befragten eine neue Datenarchitektur für ihr Unternehmen aufbauen könnten, wäre der wichtigste Vorteil gegenüber der bestehenden Architektur eine größere Akzeptanz von Open-Source-Standards und Open-Data-Formats.

"Die Verwaltung von Daten ist hochkomplex und kann für Unternehmen eine echte Herausforderung darstellen. Aber der Aufbau der richtigen Architektur ist der erste Schritt zu einer großen Unternehmenstransformation", sagt Francesca Fanshawe, Herausgeberin des Berichts. "Es gibt viele Modelle, die ein Unternehmen anwenden kann, aber letztendlich sollte das Ziel sein, eine Datenarchitektur zu schaffen, die einfach, flexibel und gut verwaltet ist."

"Das vergangene Jahr war ein Motor des Wandels, da datengetriebene Unternehmen sich anpassen, innovieren und ihre Investitionen in Technologie und Architektur zukunftssicher machen wollen", sagt Chris D'Agostino, Global Principal Technologist bei Databricks. "Unternehmen brauchen heute mehr denn je eine moderne Datenanalysestrategie, die offen und flexibel ist und es jedem im Unternehmen ermöglicht, mit einer einheitlichen Sicht auf alle Daten schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen - egal, ob sie Machine Learning und KI-Algorithmen oder einfaches SQL und BI-Reporting nutzen."
(Databricks: ra)

eingetragen: 14.05.21
Newsletterlauf: 04.08.21

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Meldungen: Studien

  • Lückenhafte Datensicherung birgt Risiken

    Hycu hat die Ergebnisse einer aktuellen Studie veröffentlicht, die unter Anwaltskanzleien und Fachleuten aus dem Rechtsbereich durchgeführt wurde. Während Anwaltskanzleien zunehmend auf Cloud-basierte Anwendungen umsteigen, zeigen die Ergebnisse der neuen globalen Umfrage, dass es erhebliche Wissenslücken hinsichtlich der Verantwortlichkeiten im Bereich Datensicherung gibt. Laut dem in Kürze erscheinenden Bericht "State of SaaS Resilience 2025" glauben 85 Prozent der IT-Entscheidungsträger im Bereich Unternehmens- und freiberufliche Dienstleistungen, einschließlich Rechtsdienstleistungen, dass native SaaS-Plattformen wie iManage Cloud, Microsoft 365, DocuSign und Box eine umfassende Datensicherung bieten.

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    Die IT-Modernisierung zählt seit Jahren zu den Top-Prioritäten von CIOs - allerdings gibt es aufgrund der hohen Komplexität oft nur geringe Fortschritte. Der Druck zur IT-Modernisierung ist jedoch höher denn je, denn je häufiger veraltete Anwendungslandschaften auf moderne digitale Technologien treffen, desto stärker werden ihre technischen und wirtschaftlichen Grenzen sichtbar. Management und Fachbereiche erkennen daher zunehmend die Notwendigkeit von Modernisierungsmaßnahmen.

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    Sysdig, Anbieterin von Cloud-Sicherheit in Echtzeit, hat ihren aktuellen Cloud Defense Report 2025 veröffentlicht. Der Bericht enthält Erkenntnisse und Prognosen über die entscheidende Rolle von KI, Open Source und Transparenz durch Runtime Insights (Laufzeit-Analysen) im Kontext aktueller Cloud-Bedrohungen. Die Datengrundlage stammt aus einer sorgfältigen und methodisch fundierten Analyse von Millionen von Cloud-Konten und Kubernetes-Containern, die Sysdig-Kunden täglich betreiben und sichern. Die repräsentative Stichprobe umfasst eine Vielzahl von Cloud-affinen Branchen auf der ganzen Welt.

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    Interne IT-Dienstleister von Unternehmen und Organisationen in Deutschland verzeichnen 2024 ein Wachstum von durchschnittlich rund 10 Prozent und gewinnen im Kontext der digitalen Transformation an Bedeutung. Im Fokus stehen dabei der Wandel zum datengetriebenen Unternehmen, die Entwicklung KI-basierter Anwendungen, die IT-Modernisierung, das Vorantreiben der Prozessautomatisierung sowie die Kompensation des Fachkräftemangels und des demografischen Wandels durch digitale Technologien.

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    Künstliche Intelligenz (KI) ist längst in deutschen Unternehmen im Dienstleistungssektor voll angekommen - das zeigt eine aktuelle Umfrage zu Nutzung, Chancen und Risiken von KI, die im Auftrag von Hiscox durchgeführt wurde. Befragt wurden Anwendende sowie (Mit-) Entscheider über den Einsatz von KI.

  • Investitionen beginnen sich auszuzahlen

    Rockwell Automation hat die deutschen Ergebnisse ihres 10. jährlichen Berichts zur intelligenten Fertigung vorgestellt. Die Daten zeigen, dass der Fertigungssektor erhebliche Investitionen und Erträge in generative KI tätigt, aber immer noch mit Herausforderungen wie ungleichmäßiger Personalentwicklung und unzureichend genutzten Daten zu kämpfen hat.

  • Verständnis von systemischen Cyberrisiken

    CyberCube und Munich Re, Anbieterin in ihren jeweiligen Gebieten, Modellierung und Rück-Versicherung, haben die wesentlichen Ergebnisse einer gemeinsamen Umfrage veröffentlicht. Gegenstand waren schwerwiegende Cyber-Kumulereignisse und die relative Widerstandsfähigkeit von Unternehmen gegenüber systemischen Ereignissen aufgrund wirksamer Maßnahmen zur Risikominderung.

  • Warum Echtzeitdaten für KI entscheidend sind

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  • Verantwortung für Datenschutz und Compliance

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  • Hybride oder Cloud-first-Umgebungen sind Standard

    Keeper Security veröffentlichte ihren neuen Insight Report "Securing Privileged Access: Der Schlüssel zur modernen Unternehmensverteidigung". Da sich Unternehmen auf ein immer komplexeres Netzwerk von Benutzern, Anwendungen und Infrastrukturen verlassen, ist die Verwaltung privilegierter Zugriffe zur Verhinderung von Cyberangriffen sowohl kritischer als auch komplizierter geworden. Die rasche Einführung von Cloud-, Hybrid- und Multi-Vendor-Umgebungen in Kombination mit der zunehmenden Raffinesse und KI-gestützten Cyberangriffen erhöht den Bedarf an Lösungen, die sichere, skalierbare und zentralisierte Zugangskontrollen durchsetzen können.

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