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Datentransformation: Von KI-Ambitionen zum messbaren Geschäftswert. Weshalb Unternehmen jetzt eine belastbare Datenbasis schaffen müssen.

KI verspricht Unternehmen mehr Effizienz, bessere Entscheidungen und neue Geschäftsmodelle. Doch der eigentliche Erfolgsfaktor liegt nicht allein in leistungsfähigen Algorithmen, sondern in der Qualität, Verfügbarkeit und Governance der zugrunde liegenden Daten. Wer KI skalierbar und verantwortungsvoll einsetzen will, muss deshalb seine Datentransformation strategisch angehen.

Management Summary

KI-Projekte liefern nur dann nachhaltigen Geschäftswert, wenn Unternehmen zuvor eine konsistente, qualitativ hochwertige und vertrauenswürdige Datenbasis schaffen.
Die Forrester-TEI-Studie zu SAP ADMM, Syniti, zeigt deutliche wirtschaftliche Effekte: 218 Prozent ROI, 4,1 Millionen US-Dollar Nutzen und Amortisation in weniger als sechs Monaten.
Automatisierte Datenmanagement-Prozesse reduzieren manuelle Aufwände, beschleunigen die Bereitstellung qualitätsgesicherter Daten und verkürzen damit den Weg von KI-Piloten in den produktiven Einsatz.
Data Governance wird zum zentralen Erfolgsfaktor: Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Compliance schaffen Vertrauen in Daten und ermöglichen einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.
Datentransformation entwickelt sich vom IT-Projekt zum strategischen Wettbewerbsvorteil, weil sie die Grundlage für skalierbare KI, bessere Entscheidungen und langfristige Innovationsfähigkeit bildet.

Unternehmen treiben seit Jahren die Transformation ihrer Datenlandschaften voran, um Datenarchitekturen zu modernisieren, Integrationshürden abzubauen, Prozesse zu automatisieren und IT-Umgebungen insgesamt skalierbarer zu gestalten. Heute erhalten diese Initiativen neue strategische Relevanz: eine leistungsfähige, flexible und vertrauenswürdige Datenbasis bildet die zentrale Voraussetzung, um KI-Anwendungen erfolgreich zu entwickeln und nachhaltig in bestehende Geschäfts- und Technologieprozesse zu integrieren.

Während viele Unternehmen den Übergang von ersten KI-Pilotprojekten in den produktiven Betrieb vollziehen, setzt sich zunehmend eine zentrale Erkenntnis durch: die Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit von KI-Anwendungen hängt maßgeblich von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Nur eine verlässliche Datenbasis, geprägt durch hohe Datenqualität, Konsistenz, Transparenz und Nachvollziehbarkeit, ermöglicht es KI-Systemen, präzise Ergebnisse zu liefern bei gleichzeitiger Reduzierung von Risiken.

Datentransformation ist daher längst mehr als eine reine IT-Initiative. Sie entwickelt sich zu einer strategischen Grundlage für datenbasierte Entscheidungsprozesse und eine erfolgreiche KI-Transformation.

Eine aktuelle Total Economic Impact™ (TEI)-Studie von Forrester Consulting im Auftrag von Syniti und SAP analysiert den wirtschaftlichen Nutzen von SAP Advanced Data Migration and Management (SAP ADMM), Syniti [1]. Neben den messbaren finanziellen Vorteilen verdeutlicht die Studie insbesondere eine zentrale Erkenntnis. Eine moderne, qualitativ hochwertige Datenbasis stellt den entscheidenden Faktor dar, um KI-Initiativen erfolgreich umzusetzen und nachhaltigen Geschäftswert zu schaffen.

Datentransformation schafft nachhaltigen Geschäftswert

TEI-Studien bewerten den wirtschaftlichen Nutzen, die Investitionskosten, potentielle Risiken sowie den ROI technologischer Lösungen. Grundlage der Analyse waren Interviews mit vier Entscheidungsträgern aus Unternehmen, die SAP ADMM bereits erfolgreich im Produktivbetrieb einsetzen.

Eines der Referenzunternehmen mit 10.000 Mitarbeitenden und einem Jahresumsatz von fünf Milliarden US-Dollar erzielte einen ROI von 218 Prozent, einen quantifizierten Nutzen von 4,1 Millionen US-Dollar und erreichte die Amortisation der Investition innerhalb von weniger als sechs Monaten.

Mindestens ebenso relevant wie die quantifizierbaren Kennzahlen sind die strategischen Auswirkungen. Die Unternehmen berichten von einer gesteigerten Produktivität ihrer Teams, mehr Eigenverantwortung, höherer organisatorischer Agilität sowie einer verbesserten Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und IT. Gleichzeitig konnten Data Governance, Transparenz und insgesamt das Vertrauen in die Qualität der Unternehmensdaten nachhaltig gestärkt werden.

Angesichts des zunehmenden Einsatzes von KI gewinnen diese Faktoren weiter an Bedeutung. Denn nur eine verlässliche, transparente und kontrollierbare Datenbasis ermöglicht es Unternehmen, Innovation und Geschwindigkeit mit den notwendigen Governance- und Qualitätsanforderungen tatsächlich in Einklang zu bringen.

Hochwertige Daten: die Grundlage vertrauenswürdiger KI

KI-Systeme sind nur so leistungsfähig wie die Datenbasis, auf der sie aufbauen. Dubletten, Inkonsistenzen, lückenhafte Informationen oder fehlerhafte Daten wirken sich unmittelbar auf Qualität, Zuverlässigkeit und Aussagekraft von KI-Ergebnissen aus.

Viele Unternehmen stehen weiterhin vor der Herausforderung historisch gewachsener Datenlandschaften: Informationen sind über heterogene Systeme, Geschäftsbereiche und Prozesse verteilt und basieren häufig auf unterschiedlichen Standards. Damit KI ihr volles Potential entfalten kann, müssen Daten zunächst harmonisiert, qualitätsgesichert und auf eine konsistente, vertrauenswürdige Grundlage gestellt werden.

Die Ergebnisse der TEI-Studie verdeutlichen diesen Zusammenhang eindrucksvoll. Ein Unternehmen steigerte die Datenkonformität von rund 45 auf nahezu 99 Prozent und verbesserte die Datenqualität insgesamt um mehr als 40 Prozent. Ein weiteres Unternehmen erreichte im Zuge einer Migration eine Datenqualität von 99,3 Prozent.

Diese Ergebnisse zeigen: Datentransformation geht weit über die Konsolidierung von Daten hinaus. Sie schafft eine vertrauenswürdige, konsistente und qualitativ hochwertige Datenbasis als zentrale Voraussetzung für den zuverlässigen und skalierbaren Einsatz von KI. Mit zunehmender Verbreitung von KI entwickelt sich Datenqualität damit zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

Automatisierung verkürzt den Weg zur KI-Bereitschaft

Die Aufbereitung und Qualitätssicherung von Daten zählt weiterhin zu den größten Herausforderungen auf dem Weg zum produktiven Einsatz von KI. In vielen Unternehmen fließt nach wie vor ein erheblicher Teil der Ressourcen in das manuelle Bereinigen, Validieren, Abstimmen und Dokumentieren von Daten.

Die TEI-Studie zeigt, dass sich dieser Aufwand durch eine konsequente Automatisierung deutlich reduzieren lässt. Standardisierte und integrierte Prozesse ersetzen manuelle Arbeitsschritte sowie isolierte Werkzeuge und ermöglichen es Unternehmen, den Aufwand für das Datenmanagement um rund 30 Prozent zu senken. Dadurch stehen qualitätsgesicherte Daten insgesamt schneller für analytische und KI-gestützte Anwendungsfälle zur Verfügung.

Automatisierte Validierungs- und Bereinigungsprozesse, ein durchgängiges Data-Governance Modell sowie integrierte Workflows entlasten Fachbereiche und IT gleichermaßen. Anstatt Zeit in die manuelle Aufbereitung von Daten zu investieren, können sich Teams verstärkt auf deren geschäftliche Nutzung und die Entwicklung datengetriebener Anwendungsfälle konzentrieren. Gerade diese Effizienz ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für die Skalierung von KI. Sie ermöglicht es Unternehmen, den Übergang von isolierten Pilotprojekten zu produktiven, unternehmensweiten KI-Anwendungen schneller und nachhaltiger zu realisieren.

Vertrauen durch Data Governance

Mit der zunehmenden Integration von KI gewinnt eine wirksame Data Governance weiter an Bedeutung. Unternehmen müssen jederzeit nachvollziehen können, wo Daten herkommen, wie sie verarbeitet und verändert wurden, wer Änderungen freigegeben hat und ob regulatorische sowie unternehmensinterne Governance-Vorgaben eingehalten werden.

Die Forrester-Studie zeigt, dass automatisierte Workflows, durchgängige Transparenz sowie eine lückenlose Nachvollziehbarkeit die Data Governance nachhaltig stärken. Sie schaffen die Grundlage für vertrauenswürdige Daten, erhöhen die Compliance und fördern so den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Unternehmen. Gleichzeitig reduzierte sich der Aufwand für die Vorbereitung interner Audits um 80 Prozent. Dadurch lassen sich Compliance-Anforderungen effizienter erfüllen, Governance-Prozesse vereinfachen und potenzielle Risiken frühzeitig identifizieren.

Gerade im Kontext von KI sind diese Fähigkeiten von zentraler Bedeutung. Transparenz, Nachvollziehbarkeit und kontrollierbare Datenprozesse schaffen die Voraussetzungen, um KI-Anwendungen verantwortungsvoll zu entwickeln, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Innovation mit erfolgreichem Risikomanagement zu verbinden.

Eine belastbare Datenbasis als Fundament für Innovationen

Erfolgreiche KI-Initiativen entstehen nicht allein durch leistungsfähige Modelle oder Algorithmen. Entscheidend ist eine skalierbare, vertrauenswürdige Datenbasis, die den Anforderungen des Unternehmens heute und in Zukunft gerecht wird.

Unternehmen, die ihre Datenqualität verbessern, Prozesse standardisieren und robuste Governance-Strukturen etablieren, schaffen die Grundlage für leistungsfähigere Analysen, präzisere Prognosen und fundiertere Entscheidungen. Gleichzeitig reduzieren sie Komplexität und Redundanzen und können KI-Anwendungen schneller, skalierbarer und mit geringerem Risiko produktiv einsetzen.

Ohne eine belastbare Datenbasis bleiben viele KI-Initiativen auf isolierte Anwendungsfälle beschränkt und entfalten nur begrenzten geschäftlichen Mehrwert. Mit einer modernen Datenplattform und konsequentem Datenmanagement wird KI hingegen zu einer nachhaltigen strategischen Fähigkeit, und Datentransformation zum entscheidenden Bindeglied von KI-Ambitionen und einem nachweisbaren Geschäftserfolg.

Datentransformation: der zentrale Wettbewerbsvorteil

Unternehmen, die künftig den größten Mehrwert aus KI erzielen werden, sind diejenigen, die Daten als strategische Ressource verstehen und konsequent in deren Qualität, Governance und Verfügbarkeit investieren.

Der Wert der Datentransformation reicht heute weit über Prozessoptimierung und Kostensenkung hinaus. Eine hohe Datenqualität, wirksame Data Governance und skalierbare Datenarchitekturen bilden die Grundlage für verlässliche KI-Ergebnisse.

Die Zukunft der KI-gestützten Unternehmenstransformation entscheidet sich daher nicht allein durch leistungsfähigere Modelle oder neue Algorithmen. Ausschlaggebend ist die Qualität, Vertrauenswürdigkeit und Steuerbarkeit der Daten, auf denen diese Technologien aufbauen. Erst eine belastbare Datenbasis ermöglicht es, KI-Anwendungen sicher zu skalieren, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und ihren geschäftlichen Nutzen dauerhaft zu realisieren.

Unternehmen, die heute in moderne Datenplattformen und ein belastbares Datenfundament investieren, schaffen damit die Voraussetzungen, KI verantwortungsvoll einzusetzen, Innovationen zu beschleunigen und so einen langfristigen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

foto (c) syniti

René Haag, VP MEE, Syniti, ein Unternehmen von Capgemini

[1] https://www.syniti.com/de/discover/resources/forrester-tei/?hsLang=en

FAQ

Warum ist Datentransformation für KI so wichtig?
KI-Anwendungen können nur dann verlässliche Ergebnisse liefern, wenn sie auf konsistenten, vollständigen und qualitativ hochwertigen Daten basieren. Datentransformation schafft hierfür die notwendige Grundlage.

Welchen wirtschaftlichen Nutzen zeigt die Forrester-TEI-Studie?
Die Studie weist für SAP ADMM, Syniti, unter anderem einen ROI von 218 Prozent, einen quantifizierten Nutzen von 4,1 Millionen US-Dollar und eine Amortisation in weniger als sechs Monaten aus.

Welche Rolle spielt Data Governance beim KI-Einsatz?
Data Governance sorgt für Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Compliance. Sie hilft Unternehmen, Datenprozesse kontrollierbar zu gestalten und KI-Anwendungen verantwortungsvoll zu skalieren.

Wie unterstützt Automatisierung die KI-Bereitschaft?
Automatisierte Validierungs-, Bereinigungs- und Governance-Prozesse reduzieren manuelle Aufwände, beschleunigen die Bereitstellung vertrauenswürdiger Daten und verkürzen den Weg vom KI-Piloten zum produktiven Einsatz.

Was sollten Unternehmen jetzt priorisieren?
Unternehmen sollten Datenqualität, Governance, Standardisierung und Automatisierung als strategische Handlungsfelder behandeln. So entsteht eine belastbare Datenbasis, die KI-Initiativen skalierbar, sicher und wirtschaftlich wirksam macht.

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