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STUDIE

Cloud-Daten: Eine neue Ära für inaktive Daten

Lesezeit 5 Minuten

In Kürze

  • Daten sind, als Teil eines starken digitalen Kerns, zu einem entscheidenden Treiber für die vollständige Neuerfindung von Unternehmen geworden.
  • Unternehmen haben nun die Möglichkeit, Daten aus Silos zu befreien und fortschrittlichere KI/Machine Learning (ML) zu aktivieren.
  • Es bedarf einer modernen Datengrundlage, um den inneren Wert der Daten zu extrahieren - eine Vorstufe zum schnelleren & exponentiellen Mehrwert durch KI.
  • Unsere Umfrage unter 700 Unternehmen zeigt, dass derzeit weniger als ein Fünftel der Unternehmen in der Lage sind, den wahren Wert ihrer Daten zu erschließen.
  • Sechs grundlegende Datenpraktiken helfen dabei, Daten als Differenzierungsmerkmal zu nutzen und aus ihren Erkenntnissen messbaren Geschäftswert zu schaffen.

Ein neues Leben für Daten

Jedes Unternehmen weiß, wie wichtig Daten für den Betrieb eines Unternehmens sind - und schon immer waren. Aber die heutigen Unternehmensdaten arbeiten in einem völlig anderen Maßstab.

In den letzten zehn Jahren hat die Bedeutung von Daten zugenommen und ihr Wert hat sich beschleunigt. KI kann ihr volles Potenzial aber erst dann entfalten, wenn Unternehmen Daten verstehen. Und datenorientierte digital-native Unternehmen haben gezeigt, wie wertvoll die Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz (KI) ist, um neue Produkte, Erfahrungen und betriebliche Effizienz in großem Umfang zu erschließen.

Dank der Fortschritte bei Cloud-nativen Diensten sind die gleichen Fähigkeiten nun für jedes Unternehmen zugänglich. Im Jahr 2021 beispielsweise hat fast die Hälfte der CEOs der 2.000 größten Unternehmen der Welt KI in ihren Quartalsberichten erwähnt.[i]

Das Komplexitätsproblem

Aber es gibt einen Haken. Die Datenlandschaft und die Art und Weise, wie Unternehmen sie nutzen wollen, wird immer größer und komplexer. Einfach ausgedrückt: Es gibt viel mehr Daten, die mit größerer Geschwindigkeit verarbeitet werden müssen. Die Komplikationen im Umgang mit Daten zeigen sich auch in vielfältigeren Varianten und an mehr Orten, ganz zu schweigen von der gestiegenen Notwendigkeit, von allen Punkten des Cloud-Kontinuums auf die Daten zuzugreifen.

Darüber hinaus sind die meisten Unternehmen nicht in der Lage, Echtzeitdaten effektiv zu nutzen oder die Konnektivität und Interoperabilität zwischen verschiedenen Infrastrukturkomponenten sicherzustellen. Viele haben auch Schwierigkeiten, ihre Daten zurückzuverfolgen oder die Informationen zu finden, die sie benötigen, um selbst grundlegende Fragen zu ihren Kunden, Vermögen, Mitarbeitenden und Partnern zu beantworten.

Warum ist das so schwierig? Weil zu wissen, wo die Daten gespeichert sind, nur ein Teil des Problems ist. Eine weitere Herausforderung besteht darin, auf die Daten zuzugreifen, sie zu extrahieren, zu verarbeiten, zu analysieren und die Erkenntnisse schnell an die richtigen Personen oder Systeme weiterzugeben. Und das hängt von den Datenplattformen, Prozessen, Fähigkeiten und der Kultur ab, über die das Unternehmen verfügt.

Unabhängig davon, ob diese Datenkomplexität von alten Herausforderungen stammt oder durch neue verstärkt wird, ist die Mehrheit der Unternehmen der Ansicht, dass eine Lücke zwischen dem, was sie erreichen wollen, und dem, was sie tatsächlich erreicht haben, besteht.

Extraktion des inneren Wertes

Die gute Nachricht? Die atemberaubende Entwicklung von Cloud- und Edge-Funktionen bietet Lösungen, die es vor ein paar Jahren einfach noch nicht gab. Diese Fähigkeiten ermöglichen es Unternehmen, durch drei strategische Ziele einen tiefgreifenden Einfluss auszuüben: Extrahieren des intrinsischen Werts von Daten, Beschleunigen des Werts durch vorgefertigte Cloud-Lösungen und Schaffen von exponentiellem Wert mit KI.

Die Wertschöpfungsreise der Daten beginnt mit dem ersten dieser Ziele: der Extraktion des intrinsischen Werts der Daten, der sich auf den wahren Wert der Daten bezieht und widerspiegelt, was die Daten im Grunde wert sind. Untermehmensleiter:innen sollten instinktiv nach dem Diamanten unter den Rohdaten suchen, der - aus welchen Gründen auch immer - derzeit unter seinem wahren Wert behandelt wird.

Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Auflösung von Datensilos, der Beseitigung von Duplikaten, der Erstellung vertrauenswürdiger Datenprodukte, der Reduktion von Kosten für die Datennachbearbeitung , der Gewährleistung zeitnaher Erkenntnisse und funktionsübergreifender Anwendungsfälle sowie der Verbesserung der Benutzerakzeptanz.

Das Ziel ist es, sicherzustellen, dass das Unternehmen schneller auf alle verfügbaren Daten zugreifen kann, um die Geschäftsintelligenz und -leistung von heute radikal zu verbessern.

Bei den leistungsstärksten Unternehmen ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie ihre Daten auf einer spezialisierten modernen Datenplattform in der Cloud speichern, 2,4 Mal höher.

Sechs Schlüsselpraktiken, um den Wert von Daten zu extrahieren

Wie? Unsere Umfrage unter C-Suite Führungskräften der 700 weltweit größten Unternehmen hat eine Gruppe von Unternehmen identifiziert, die sich durch das Erfassen von Mehrwert aus Daten auszeichnen.

Diese Unternehmen machen mehrere entscheidende Dinge richtig. Sie verstehen ihre aktuellen und zukünftigen Datenquellen. Sie führen Daten aus dem gesamten Unternehmen und aus externen Quellen zusammen. Sie nutzen die Daten nicht nur für operative oder transaktionale Zwecke, sondern auch um analytisch bessere Entscheidungen zu treffen. Und sie verfügen über eine Daten-Tooling-Infrastruktur, die sowohl für die Gegenwart als auch als Grundlage für die Zukunft geeignet ist.

Wir haben bei diesen leistungsstarken Unternehmen sechs Schlüsselpraktiken identifiziert, von denen alle Unternehmen lernen können:

1. Extrahieren: Daten aus Silos befreien

Befreien Sie Daten, die in Altsystemen und Silos gefangen sind, um Datendiagramme auf Unternehmensebene zu ermöglichen und Daten an einem Ort zu analysieren - sodass fortschrittliche KI/ML im großen Umfang aktiviert werden kann.

2. Erweitern: Datenverständnis über das Cloud-Kontinuum ausbauen

Erfassen, verwalten und verarbeiten Sie Daten über die gesamte Bandbreite von öffentlichen und privaten Clouds und dem Netzwerkrand, um Daten in Echtzeit zu aktivieren und den Datenplatz zu optimieren.

3. Produktisierung: Daten wie ein Produkt behandeln

Legen Sie Produktattribute fest und führen Sie bewährte Produktentwicklungsverfahren, -prozesse und -werkzeuge ein. Liefern Sie Qualität, Konfigurierbarkeit und Wiederverwendbarkeit.

4. Automatisieren: Data-as-code übernehmen

Entwickeln Sie sich von DevOps zu DataOps, indem Sie rigorose Ansätze anwenden, die in der Softwareentwicklung weit verbreitet sind, um die autonome Datenverwaltung in den Mittelpunkt zu stellen.

5. Demokratisieren: Hochwertige Datenprodukte verfügbar machen

Geben Sie hochwertige Datenprodukte in die Hände der Menschen, die sie brauchen, wann und wie sie sie brauchen.

6. Veröffentlichen: Daten teilen – die neue Norm

Schöpfen Sie den Wert von Daten besser aus, indem Sie Daten nahtlos und sicher teilen und in ein breiteres Ökosystem einbinden.

19%

der Leistungsträger, eine Elitegruppe von Unternehmen, zeichnen sich dadurch aus, Wert aus Daten zu generieren. 

12%

der befragten Führungskräfte sind "sehr fortgeschritten" in Bezug auf Datenkonnektivität und Interoperabilität.

Wecken Sie Ihre inaktiven Daten

Diese sechs Datenpraktiken sind entscheidend, um mehr aus der komplexen Datenlandschaft von heute herauszuholen. Aber sie sind noch lange nicht das Ende der Reise zur Datenreife.

Wenn Unternehmen diese Praktiken beherrschen, müssen sie zu fortschrittlicheren strategischen Datenfähigkeiten übergehen, z. B. zum Aufbau dezentraler Datennetze über das Cloud-Kontinuum und zur Schaffung eines exponentiellen Geschäftswerts durch die Einbettung fortschrittlicher KI im gesamten Unternehmen.

Doch zunächst muss ein Unternehmen sicherstellen, dass es das volle Potenzial des Eigenwerts der Daten ausschöpft.

Das beginnt damit, Unternehmensdaten aus ihrem Ruhezustand zu wecken - und die enorme Menge an verborgenem Wert freizusetzen.

VON

Karthik Narain

Group Chief Executive – Technology

Lan Guan

Chief AI Officer