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Management Summary

KI-Initiativen entfalten ihren geschäftlichen Nutzen nur dann nachhaltig, wenn Unternehmen über konsistente, vertrauenswürdige und direkt nutzbare Business-Ready Data verfügen.
Fragmentierte Systeme, doppelte Datensätze und mangelhafte Datenqualität bleiben zentrale Risikofaktoren und können KI-Projekte bereits vor der Skalierung ausbremsen.
Die Forrester-TEI-Ergebnisse zeigen, dass strukturierte Datentransformation messbare wirtschaftliche Effekte liefert – darunter 218 Prozent ROI, 4,1 Millionen US-Dollar Nutzen und eine Amortisation in weniger als sechs Monaten.
Automatisierung, Standardisierung und integrierte Workflows reduzieren den Aufwand im Datenmanagement deutlich und beschleunigen den Weg vom KI-Pilotprojekt zum produktiven Einsatz.
Data Governance, Nachvollziehbarkeit und Datenqualität entwickeln sich zum strategischen Wettbewerbsfaktor, weil sie die Basis für skalierbare, verantwortungsvolle und belastbare KI-Nutzung schaffen.

Seit Jahren investieren Unternehmen in Initiativen zur Datentransformation, um Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz (KI) gewinnen diese Investitionen jedoch eine neue strategische Bedeutung: Sie schaffen die Grundlage, um eine der größten Herausforderungen für den erfolgreichen KI-Einsatz zu meistern: Business-Ready Data. Darunter versteht man Daten, die zuverlässig, konsistent und so aufbereitet sind, dass sie unmittelbar für fundierte Geschäftsentscheidungen und KI-Anwendungen eingesetzt werden können.

Gartner richtet in diesem Zusammenhang eine deutliche Warnung an Unternehmen, die ihre KI-Initiativen überstürzen:

Bis 2026 werden voraussichtlich 60 Prozent aller KI-Projekte eingestellt, weil ihnen keine KI-tauglichen Daten zugrunde liegen [1].

Während Organisationen den Schritt von ersten KI-Experimenten hin zum unternehmensweiten Einsatz vollziehen, werden Qualität, Konsistenz und Governance der Daten zunehmend zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Denn der Mehrwert selbst der leistungsfähigsten Modelle und Algorithmen wird letztlich durch die Qualität der zugrunde liegenden Daten bestimmt.

Aktuelle Erkenntnisse aus einer von Forrester Consulting im Auftrag von Syniti und SAP durchgeführten Total Economic Impact (TEI)-Studieverdeutlichen diesen Zusammenhang zwischen Datentransformation und Bereitschaft zur KI [2]. Unternehmen, die in vertrauenswürdige und gut verwaltete Daten investieren, legen die Grundlage dafür, den langfristigen Nutzen von KI voll auszuschöpfen.

Über den klassischen Ansatz der Wertschöpfung hinaus

Die Forrester Total Economic Impact (TEI)-Studie untersucht die Erfahrungen von Unternehmen, die SAP-Lösungen einsetzen. Demnach erzielten Organisationen, die SAP ADMM nutzten, messbare Geschäftsergebnisse, darunter einen Return on Investment (ROI) von 218 Prozent, realisierte Vorteile in Höhe von 4,1 Millionen US-Dollar sowie eine Amortisationszeit von weniger als sechs Monaten.

Diese Zahlen belegen den erheblichen wirtschaftlichen Nutzen. Gleichzeitig zeigt die Studie jedoch auch eine Reihe strategischer Vorteile auf, die weit über reine Kosteneinsparungen und operative Effizienz im hergebrachten Sinne hinausgehen.

Die befragten Unternehmen berichten von einer höheren Produktivität und stärkeren Eigenverantwortung der Mitarbeitenden, verbesserter organisatorischer Agilität, einer optimierten, bereichsübergreifenden Zusammenarbeit, einer gestärkten Governance und Nachvollziehbarkeit sowie insgesamt zuverlässigen und vertrauenswürdigen Unternehmensdaten.

Gerade im heutigen, zunehmend KI-geprägten Geschäftsumfeld gewinnen diese Fähigkeiten erheblich an Bedeutung. Mit der Ausweitung von KI-Anwendungen hängt der Erfolg nicht allein von der Einführung neuer Technologien ab, sondern ebenso von der Qualität, Verfügbarkeit und Governance der zugrunde liegenden Daten, wobei deren Business-Readiness die zentrale Rolle spielt. Datentransformation geht damit weit über operative Verbesserungen hinaus und bildet die entscheidende Grundlage für eine von langer Hand geplante, erfolgreiche und skalierbare KI-Nutzung.

Ohne Datenqualität kein erfolgreicher KI-Einsatz

Viele Unternehmen kämpfen weiterhin mit fragmentierten Systemen, doppelten Datensätzen und uneinheitlichen Formaten. Daraus resultieren Datenbestände, die sich nur eingeschränkt oder schlimmstenfalls gar nicht nutzen lassen. Früher führten solche Probleme vor allem zu erhöhten Geschäftsrisiken. Heute gefährden sie darüber hinaus den Erfolg von KI-Initiativen.

Mangelhafte Datenqualität führt häufig zu ungenauen Ergebnissen, unzuverlässigen Empfehlungen und insgesamt einem sinkenden Vertrauen in KI-generierte Erkenntnisse. Business-Ready Data hat sich aus diesem Grund zur tatsächlichen Grundvoraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI gemausert.

Die in der TEI-Studie im Fokus stehenden Unternehmen berichten nach der Einführung strukturierter Prozesse zum Datenmanagement von deutlichen Verbesserungen bei der Qualität der Daten sowie der Konsistenz. In einem Fall stieg die Datenkonformität von rund 45 Prozent auf nahezu 99 Prozent.

Diese Ergebnisse zeigen nicht nur unmittelbare operative Vorteile, sondern auch, wie entscheidend eine vertrauenswürdige Datenbasis für den skalierbaren und zuverlässigen Einsatz von KI ist.

Automatisierung beschleunigt die Bereitschaft zur KI

Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen besteht darin, den erheblichen Aufwand für die Aufbereitung von Daten zu reduzieren, bevor diese für KI-Anwendungen genutzt werden können. Manuelle Prozesse zur Bereinigung, Validierung, Abstimmung und Dokumentation binden wertvolle Ressourcen und bremsen Innovationen.

Die TEI-Studie zeigt, dass Unternehmen den Zeitaufwand für Aktivitäten im Bereich des Datenmanagements durch stärkere Automatisierung und Standardisierung um rund 30 Prozent reduzieren können. Durch die Ablösung fragmentierter Prozesse vermittels integrierter Workflows werden Teams in die Lage gesetzt, weniger Zeit für Datenaufbereitung und mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben aufzuwenden.

Gerade für KI-Projekte ist dieser Wandel von zentraler Bedeutung. Unternehmen, die ihre Kernprozesse im Datenmanagement automatisieren, reduzieren Engpässe, verbessern die Verfügbarkeit hochwertiger Daten und verkürzen insgesamt den Weg von ersten Pilotprojekten bis zum produktiven KI-Einsatz.

Governance und Nachvollziehbarkeit: zentral im Kontext von KI

Mit der zunehmenden Integration von KI in Geschäftsprozesse gewinnt konsequente Data Governance weiter an Bedeutung. Transparenz über Datenherkunft und Datenverarbeitung sowie die Einhaltung von Richtlinien über den gesamten Lebenszyklus hinweg wird damit zur Grundvoraussetzung.

Eine starke Data Governance schafft die notwendige Vertrauensbasis für den verantwortungsvollen Einsatz von KI. Sie unterstützt Unternehmen gezielt dabei, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Risiken zu minimieren.

Die TEI-Studie zeigt, wie Unternehmen ihre Governance durch automatisierte Workflows, Audit Trails sowie eine höhere Transparenz hinsichtlich Datenherkunft, Freigaben, Mappings und Transformationsprozessen verbessern können. Ein herausragendes Ergebnis war in diesem Zusammenhang eine Reduzierung des Aufwands für Audit-Vorbereitungen um 80 Prozent. Diese Fähigkeiten verfolgen ein übergeordnetes Ziel: sicherzustellen, dass KI-Systeme ausschließlich auf vertrauenswürdigen und nachvollziehbaren Daten basieren.

Skalierbare Innovation mit Business-Ready Data

Der Erfolg von KI entscheidet sich nur selten an einem einzelnen Projekt oder Modell. Langfristiger Mehrwert entsteht vielmehr auf der Basis der Fähigkeit, Innovationen über Geschäftsbereiche, Funktionen und Anwendungsfälle hinweg zu skalieren.

Die in der TEI-Studie untersuchten Unternehmen berichten nach der Zentralisierung und Standardisierung ihrer Unternehmensdaten von Verbesserungen in den Bereichen Reporting, Forecasting und Entscheidungsfindung. Standardisierte Prozesse und Governance-Frameworks erleichtern zudem die Umsetzung zukünftiger Transformationsprojekte, ohne grundlegende Datenstrukturen jedes Mal neu aufbauen zu müssen.

Dieselben Prinzipien gelten für KI. Unternehmen mit professionell gemanagten Daten sind besser in der Lage, KI-Initiativen zu skalieren, neue Technologien zu integrieren und flexibel auf sich verändernde Geschäftsanforderungen zu reagieren.

Datentransformation als Wettbewerbsvorteil

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wird deutlich, dass nachhaltige Wettbewerbsvorteile nicht allein auf der Basis von leistungsfähigen Algorithmen entstehen. Entscheidend sind vielmehr die Qualität und Vertrauenswürdigkeit der zugrunde liegenden Daten. Die Forrester-TEI-Studie bestätigt diesen Wandel: Datentransformation schafft weit mehr als Gewinne und gesteigerte Effizienz. Sie legt die Grundlage für Governance, Konsistenz und Datenqualität, die für eine skalierbare KI-Nutzung erforderlich sind. In einem Umfeld, in dem die Leistungsfähigkeit von KI untrennbar mit der Integrität der Daten verbunden ist, sind jene Unternehmen klar im Vorteil, die ihre Daten konsequent modernisieren und professionell steuern.

René Haag, VP MEE, Syniti, part of Capgemini

René Haag ist Vice President MEE bei Syniti, Teil der Capgemini‑Gruppe, und Mitglied des Executive Leadership Teams. Er verantwortet das regionale Wachstum sowie die strategische Positionierung von Synitis Lösungen für Data Governance, Datenqualität und transformationsfähige Unternehmensdaten. Als datengetriebener Sales‑Leader und AI‑Enthusiast unterstützt er Unternehmen dabei, Business‑Ready und AI‑Ready Data als Fundament erfolgreicher SAP‑ und Digitaltransformationen zu etablieren.

[1] https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-02-26-lack-of-ai-ready-data-puts-ai-projects-at-risk?utm_source=chatgpt.com

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

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