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Zwei Drittel nennen Infrastruktur-Performanceprobleme als häufiges Hindernis.
Die Hälfte nennen KI als Hauptgrund für neue Governance-Aktivitäten.
Verzögerter Datenzugriff und geringe Datenqualität schmälern ROI.

90,4 Prozent der deutschen IT-Entscheider können nicht auf alle Daten zugreifen, die sie für ihre datengestützten Initiativen benötigen – mit direkten Folgen für datenbasierte Projekte, KI und Kapitalrendite. Obwohl deutsche Unternehmen gut aufgestellt sind und zunehmend die Bedeutung von Data Readiness für ihre KI-Initiativen erkennen, verlangsamen Datensilos, komplizierte Prozesse und fragmentierter Datenzugriff den Fortschritt. So befinden sie sich heute meist in einer strategisch fortgeschrittenen, aber operativ herausfordernden Phase.

Deutsche Unternehmen haben die Bedeutung von Data Readiness für ihre KI-Ambitionen erkannt, was zu hohem Veränderungsdruck in den Betrieben führt. Gut die Hälfte der deutschen Unternehmen (52 Prozent) nennt in der neuesten Studie von Cloudera KI-bezogene Anwendungsfälle als Hauptgrund für ihre Data-Governance-Aktivitäten 2026 – mit einem deutlichen Fokus auf Agentic AI [1]. Fast alle (91,2 Prozent) Befragten hierzulande sind bereit, neue Governance-Rahmenbedingungen wie Berechtigungen, Richtlinien und Datenschutzregeln einzuführen, um ihre Datenbereitschaft zu verbessern. Rund drei Viertel sehen ihre Dateninfrastruktur auf regulatorische Anforderungen vorbereitet. Fast ebenso viele vertrauen darauf, dass sie die strategischen Prioritäten der nächsten zwei bis drei Jahre unterstützt.

Bedeutung für Geschäftsführung und Verantwortlichkeiten wichtig

Mit ein Grund: Die Führungsebene in Deutschland hat das Thema laut der Befragten verstanden: 72,4 Prozent der Geschäftsführungen erkennen die Bedeutung der Dateninfrastruktur für KI-Initiativen. 60,4 Prozent haben eine klar definierte Datenstrategie, die mit den übergeordneten Geschäftszielen verknüpft ist. Damit liegen deutsche Unternehmen deutlich vor dem globalen Durchschnitt: Laut einer Studie von Harvard Business Review Analytic Services in Zusammenarbeit mit Cloudera verfügen weltweit nur 23 Prozent der Unternehmen über eine etablierte KI-Datenstrategie.

Auch organisatorisch schaffen Unternehmen zunehmend klare Strukturen: 85,2 Prozent der befragten deutschen IT-Entscheider haben Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenmanagement definiert. Die Zuständigkeiten sind jedoch auf unterschiedliche Positionen verteilt. Bei 30,4 Prozent liegt die Verantwortung für Datenbereitschaft beim CIO oder CTO, bei knapp einem Viertel (23,6 Prozent) bei der Abteilungsleitung, und 14,8 Prozent verfügen bereits über einen Chief AI Officer.

Lücke zwischen Anspruch und operativer Wirklichkeit

»Die Studienergebnisse zeigen ein klares Muster: Deutsche Unternehmen haben die richtigen Weichen gestellt – doch in der täglichen Praxis stoßen sie auf Hindernisse, die den Erfolg ihrer KI-Initiativen ausbremsen. Komplizierte Prozesse, fehlende Datentransparenz und fragmentierte Systeme verhindern, dass aus guten Strategien echte Wertschöpfung wird. Jetzt kommt es darauf an, diese operativen Hürden gezielt abzubauen – und genau hier unterstützten wir von Cloudera Unternehmen. Wer KI erfolgreich einsetzen will, muss zuerst seine Daten in den Griff bekommen«, kommentiert Jens Luebben, Regional Vice President Germany/Austria bei Cloudera.

Denn zwischen strategischem Anspruch und operativer Wirklichkeit klafft eine deutliche Lücke. Rund zwei Drittel (61,6 Prozent) der Befragten nennen komplizierte Prozesse oder begrenzte Datensichtbarkeit als größte Hindernisse für effektiven Datenaustausch und die Datennutzung.

Hinzu kommen erhebliche operative Hürden: Über 66 Prozent berichten, dass Infrastruktur-Performanceprobleme ihre Initiativen häufig oder manchmal behindern. Noch deutlicher: 90,4 Prozent der Befragten geben an, dass datengestützte Initiativen erschwert werden, weil sie nicht auf alle benötigten Daten zugreifen können. Obwohl deutsche Unternehmen also für Veränderungen bereit sind, bleibt die praktische Umsetzung eine zentrale Herausforderung.

Das ist jedoch kein deutsches Phänomen: Laut Harvard Business Review Analytic Services sehen 56 Prozent der Führungskräfte weltweit Datensilos und Probleme bei der Datenintegration als ihre größte Herausforderung bei der KI-Vorbereitung.

Immerhin: Deutsche Unternehmen haben an Datentransparenz und Zugriff gearbeitet. Bereits 66,4 Prozent haben vollständige oder überwiegende Klarheit über den Standort ihrer Unternehmensdaten. Und knapp zwei Drittel (62,8 Prozent) können unabhängig von Format und Standort nahezu uneingeschränkt oder überwiegend auf 100 Prozent ihrer Daten zugreifen. Darüber hinaus sind 79,6 Prozent der Datenquellen über verschiedene Systeme und Umgebungen hinweg bereits vollständig oder größtenteils integriert.

Datenhürden schmälern den Return on Investment (ROI)

Die operativen Herausforderungen wirken sich direkt auf die Wirtschaftlichkeit aus. Knapp ein Drittel (28,4 Prozent) der in Deutschland Befragten sieht Verzögerungen beim Datenzugriff und bei der Datenverwaltung als Hauptgrund für eine geringere Kapitalrendite ihrer Datenprojekte. Knapp ein Viertel (24 Prozent) nennen die schwache Integration in bestehende Arbeitsabläufe, und 16,4 Prozent führen Probleme mit der Datenqualität an. Datensilos und Zugangsprobleme bleiben damit nicht nur operative Ärgernisse, sondern beeinträchtigen KI-Initiativen und den geschäftlichen Erfolg direkt. Global bezeugt Harvard Business Review Analytic Services ein ähnliches Bild. So nennen 52 Prozent der Führungskräfte weltweit fehlerhafte oder verzerrte KI-Ergebnisse als ihre größte Sorge im Umgang mit schlecht aufbereiteten Daten.

Die Studie zur Data Readiness von Cloudera zeigt: Deutsche Unternehmen haben ihre Hausaufgaben bei der strategischen Ausrichtung weitgehend gemacht. Governance-Bereitschaft, Führungsverständnis und Cloud-Investitionen sind vorhanden. Doch der Weg von der Strategie zur operativen Exzellenz bleibt steinig. Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, müssen Unternehmen jetzt Datensilos aufbrechen, Prozesse vereinfachen und den Zugriff auf alle relevanten Daten sicherstellen. Data Readiness ist kein Zustand – sondern eine kontinuierliche Aufgabe.

[1] Für die Studie befragte Cloudera im Februar 2026 insgesamt 250 IT-Entscheider in deutschen Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitenden zu ihrer Datenbereitschaft, Infrastruktur und KI-Strategie.

https://www.cloudera.com/campaign/taming-the-complexity-of-ai-data-readiness.html

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