Business-Ready Data: Warum KI nur mit sauberen Daten funktioniert
- René Haag
- vor 8 Stunden
- 4 Min. Lesezeit
Kernaussage in einem Satz: Gartner rechnet damit, dass bis 2026 rund 60 Prozent aller KI-Projekte eingestellt werden – nicht wegen schlechter Modelle, sondern wegen fehlender KI-tauglicher Daten. Eine Forrester-TEI-Studie im Auftrag von Syniti und SAP zeigt, was Unternehmen mit "Business-Ready Data" konkret erreichen.
Kurz zusammengefasst (TL;DR)
Das Problem: Fragmentierte Systeme, doppelte Datensätze, uneinheitliche Formate verhindern zuverlässige KI-Ergebnisse.
Die Zahl, die zählt: 60% aller KI-Projekte werden laut Gartner bis 2026 mangels KI-tauglicher Daten gestoppt.
Der Nachweis: Forrester TEI-Studie zu SAP ADMM-Nutzern zeigt 218% ROI, 4,1 Mio. USD realisierten Nutzen, Amortisation unter 6 Monaten.
Der Hebel: Automatisierung reduziert Datenmanagement-Aufwand um ~30%, Audit-Vorbereitung um 80%.
Der Kontext: In einem Fall stieg die Datenkonformität von ~45% auf fast 99% nach Einführung strukturierter Datenprozesse.
Was bedeutet "Business-Ready Data" überhaupt?
Business-Ready Data bezeichnet Daten, die zuverlässig, konsistent und so aufbereitet sind, dass sie direkt für Geschäftsentscheidungen und KI-Anwendungen nutzbar sind. Der Begriff grenzt sich damit bewusst von reiner "Datenqualität" ab: Es geht nicht nur darum, dass Daten korrekt sind, sondern dass sie in einem Zustand vorliegen, den ein KI-System ohne manuelle Nacharbeit produktiv einsetzen kann.
Seit Jahren investieren Unternehmen in Datentransformation, um Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken. Mit dem KI-Boom bekommt diese Investition eine neue strategische Dimension: Sie ist die Voraussetzung dafür, dass KI-Projekte überhaupt produktiv werden.
Die Gartner-Warnung: 60 Prozent der KI-Projekte vor dem Aus
Gartner warnt Unternehmen, die ihre KI-Initiativen überstürzen, deutlich: Bis 2026 werden voraussichtlich 60 Prozent aller KI-Projekte eingestellt, weil ihnen keine KI-tauglichen Daten zugrunde liegen.
Das ist die zentrale Zahl dieses Beitrags – und sie zeigt: Der Flaschenhals für erfolgreiche KI-Einführung liegt selten beim Modell selbst, sondern fast immer bei den Daten, die es füttern.
Während Unternehmen von ersten KI-Experimenten zum unternehmensweiten Einsatz übergehen, werden Qualität, Konsistenz und Governance der Daten zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Der Mehrwert selbst der leistungsfähigsten Modelle wird letztlich durch die Qualität der zugrunde liegenden Daten begrenzt.
Was die Forrester-TEI-Studie konkret zeigt
Die Total Economic Impact™ (TEI)-Studie von Forrester Consulting, im Auftrag von Syniti und SAP durchgeführt, untersucht Unternehmen, die SAP-Lösungen für ihre Datentransformation einsetzen. Die zentralen Zahlen:
Kennzahl | Ergebnis |
|---|---|
ROI | 218% |
Realisierter Nutzen | 4,1 Mio. USD |
Amortisationszeit | unter 6 Monaten |
Reduktion Datenmanagement-Aufwand | ~30% |
Reduktion Audit-Vorbereitung | 80% |
Datenkonformität (Fallbeispiel) | von ~45% auf ~99% |
Über die reinen Kostenvorteile hinaus berichten die befragten Unternehmen von höherer Produktivität, stärkerer Eigenverantwortung der Mitarbeitenden, besserer organisatorischer Agilität und optimierter bereichsübergreifender Zusammenarbeit.
Ohne Datenqualität kein erfolgreicher KI-Einsatz
Viele Unternehmen kämpfen weiterhin mit fragmentierten Systemen, doppelten Datensätzen und uneinheitlichen Formaten. Das Resultat: Datenbestände, die sich nur eingeschränkt oder gar nicht nutzen lassen.
Früher führte das primär zu Geschäftsrisiken. Heute gefährdet es direkt den Erfolg von KI-Initiativen: Mangelhafte Datenqualität bedeutet ungenaue Ergebnisse, unzuverlässige Empfehlungen und sinkendes Vertrauen in KI-generierte Erkenntnisse.
Automatisierung als Beschleuniger
Der grösste Aufwand vor dem produktiven KI-Einsatz liegt oft in der Datenaufbereitung: Bereinigung, Validierung, Abstimmung, Dokumentation – manuell erledigt bindet das enorm viele Ressourcen.
Laut TEI-Studie senkt stärkere Automatisierung und Standardisierung diesen Zeitaufwand um rund 30 Prozent. Wer fragmentierte Prozesse durch integrierte Workflows ersetzt, verkürzt den Weg von ersten Pilotprojekten bis zum produktiven KI-Einsatz spürbar.
Governance und Nachvollziehbarkeit: kein Nice-to-have
Mit zunehmender KI-Integration in Geschäftsprozesse wird konsequente Data Governance zur Grundvoraussetzung – Transparenz über Datenherkunft und -verarbeitung sowie Richtlinieneinhaltung über den gesamten Lebenszyklus hinweg.
Die TEI-Studie zeigt, wie automatisierte Workflows, Audit Trails und höhere Transparenz bei Datenherkunft, Freigaben, Mappings und Transformationsprozessen die Governance verbessern. Ein Highlight: 80 Prozent weniger Aufwand für Audit-Vorbereitungen.
Skalierbare Innovation statt Einzelprojekt
Der Erfolg von KI entscheidet sich selten an einem einzelnen Projekt. Langfristiger Mehrwert entsteht, wenn sich Innovationen über Geschäftsbereiche, Funktionen und Anwendungsfälle hinweg skalieren lassen.
Unternehmen, die ihre Daten zentralisiert und standardisiert haben, berichten von Verbesserungen bei Reporting, Forecasting und Entscheidungsfindung – und können künftige Transformationsprojekte umsetzen, ohne Datenstrukturen jedes Mal neu aufzubauen. Dieselbe Logik gilt für KI: professionell gemanagte Daten erleichtern das Skalieren von KI-Initiativen.
Fazit: Datentransformation ist der eigentliche Wettbewerbsvorteil
Nachhaltige Wettbewerbsvorteile im KI-Zeitalter entstehen nicht allein durch leistungsfähige Algorithmen, sondern durch die Qualität und Vertrauenswürdigkeit der zugrunde liegenden Daten. Die Forrester-TEI-Studie bestätigt: Datentransformation schafft die Grundlage für Governance, Konsistenz und Datenqualität – und damit für skalierbare KI-Nutzung. Im Vorteil sind jene Unternehmen, die ihre Daten konsequent modernisieren und professionell steuern.
Häufige Fragen (FAQ)
Was bedeutet "Business-Ready Data"?
Daten, die so zuverlässig, konsistent und aufbereitet sind, dass sie direkt für Geschäftsentscheidungen und KI-Anwendungen genutzt werden können, ohne manuelle Nacharbeit.
Wie viele KI-Projekte scheitern laut Gartner an fehlenden Daten?
Gartner geht davon aus, dass bis 2026 rund 60 Prozent aller KI-Projekte eingestellt werden, weil ihnen keine KI-tauglichen Daten zugrunde liegen.
Welchen ROI zeigt die Forrester-TEI-Studie für Business-Ready Data?
Unternehmen, die SAP ADMM nutzten, erzielten laut der Studie einen ROI von 218 Prozent, realisierten Nutzen von 4,1 Millionen US-Dollar und eine Amortisationszeit von unter sechs Monaten.
Wie stark reduziert Automatisierung den Aufwand im Datenmanagement?
Um rund 30 Prozent bei laufenden Datenmanagement-Aktivitäten und um 80 Prozent bei der Audit-Vorbereitung, laut den in der Studie befragten Unternehmen.
Warum ist Data Governance für KI-Projekte so wichtig?
Weil KI-Systeme nur so vertrauenswürdig sind wie die Daten, auf denen sie basieren. Governance sorgt für Transparenz über Datenherkunft und -verarbeitung und hilft, regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
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