
Illustration Absmeier foto freepik
Umfrage unter Tech-Verantwortlichen bei Top-500 Unternehmen zeigt hohes Tempo bei der Umsetzung von KI-Initiativen bei gleichzeitigen Problemen bezüglich Skalierung, Integration und Compliance.
Fivetran, Anbieter für Data Movement, präsentiert eine neue Studie [1]. Sie zeigt: Nicht einmal die Hälfte (49 %) der Technologie-Verantwortlichen in Unternehmen sind der Meinung, ihre derzeitige Datenarchitektur wäre den Anforderungen für den Einsatz von KI gewachsen. Gleichzeitig planen 89 Prozent noch dieses Jahr ihre eigenen Daten für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) zu verwenden. Diese Diskrepanz verdeutlicht, wie schnell die Unternehmen den Einsatz von KI vorantreiben, obwohl sie gleichzeitig einräumen, dass ihre Datensysteme dafür noch nicht bereit sind.
Der Bericht »2025 and Beyond: How a Strong Data Foundation Fuels Enterprise Success and AI-Driven Innovation« basiert auf einer Umfrage unter 500 US-amerikanischen Tech-Verantwortlichen auf C-Level, die in Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mehr als 500 Millionen US-Dollar tätig sind. Die Studie zeigt, dass die Begeisterung für KI zwar groß ist, viele Unternehmen aber immer noch mit grundlegenden Problemen wie Datenintegration, Skalierbarkeit und Compliance zu kämpfen haben. 68 Prozent der Befragten gaben an, dass sie sich auf 50 oder mehr Datenquellen stützen, um Entscheidungen zu treffen. Mehr als ein Drittel nannte die Komplexität der Datenintegration als eine der größten Hürden. Andere bezeichneten die eingeschränkte Skalierbarkeit (34 %) sowie Sicherheits- und Compliance-Risiken (33 %) als Hauptprobleme.
»Ohne zentralisierte Daten kann man nicht sehen, was in einem Unternehmen wirklich passiert«, betont George Fraser, CEO von Fivetran. »Die meisten Unternehmen sind sehr engagiert, aber es mangelt an der Umsetzung. Schnelles und zuverlässiges Übertragen unterschiedlicher Daten erfordert die passende Strategie und die entsprechende Technologie. Deshalb investieren zukunftsorientierte Teams in Plattformen, die sicher skalieren, Komplexität beherrschen und den Einsatz von KI ermöglichen.«
Viele Unternehmen haben bereits Maßnahmen ergriffen. Die Hälfte der befragten Führungskräfte gab an, im kommenden Jahr 500.000 US-Dollar oder mehr in die Datenintegration investieren zu wollen. Ihr Fokus liegt dabei auf der Reduzierung der manuellen Wartung von Pipelines, der Verbesserung des Echtzeitzugriffs auf Daten und der Gewährleistung von Datenqualität und -management. Dennoch bleiben Herausforderungen: 45 Prozent der Befragten bemängeln fehlende Automatisierungs- oder Self-Service-Funktionen. 44 Prozent verweisen auf veraltete Systeme und 41 Prozent auf Wissenslücken in ihren Datenteams.
Technologieführungskräfte erkennen zudem die wachsende Verantwortung hinsichtlich Sicherheit und Compliance, die mit der Weiterentwicklung von Daten und KI-Funktionen einhergeht. 64 Prozent der CIOs mussten Innovationsvorhaben aufgrund von Compliance-Bedenken verschieben und wichtige Projekte auf Eis legen, um ihren Datenbestand zu organisieren.
Der Bericht verdeutlicht ebenfalls, wie sich die Rolle der Technologieverantwortlichen wandelt: 48 Prozent der Befragten rechnen mit mehr Verantwortung für Datenschutz und Compliance. 45 Prozent erwarten, dass sie eine größere Rolle bei der unternehmensweiten Datenstrategie übernehmen werden.
Einige Unternehmen sehen bereits Ergebnisse. So konnte bei Sedgwick (einem Unternehmen im Bereich Risiko- und Schadenmanagement), dank einer zentralisierten und gut verwalteten Datengrundlage schnell auf Echtzeit-KI-Anwendungen umgestellt werden.
»Jetzt, da unsere Daten zentralisiert und mit Fivetran gemanaged werden, entwickeln wir KI-Tools, die unseren Sachverständigen Einblicke in Echtzeit bieten«, sagt Adam Fisher, Chief Data Officer bei Sedgwick. »Schadenregulierer können sehen, was ähnliche Schäden in der Vergangenheit gekostet haben und wie wahrscheinlich es ist, dass ein Fall juristisch verfolgt wird – und zwar direkt, während sie einen Fall prüfen. Diese Transparenz war bisher nicht möglich. Hier macht KI einen echten Unterschied.«
Die wichtigsten Ergebnisse sind:
- 89 % der Tech-Leader planen, in diesem Jahr ihre eigenen Daten für das Training von LMMs zu nutzen, aber nur 49 % glauben, dass ihre Architektur KI-Workloads unterstützen kann.
- 68 % geben an, dass sie sich auf 50 oder mehr Datenquellen stützen, um Entscheidungen zu treffen.
- 64 % der CIOs haben Innovationsbemühungen aufgrund von Compliance-Bedenken zurückgestellt.
- 50 % planen, im nächsten Jahr 500.000 US-Dollar oder mehr in die Datenintegration zu investieren.
- Fast die Hälfte der Befragten erwartet, dass sie mehr Verantwortung für Datenschutz, Compliance und die unternehmensweite Datenstrategie übernehmen werden.
Da immer mehr Unternehmen von KI-Pilotprojekten zu realen Anwendungen übergehen, wird eine starke Dateninfrastruktur zur Priorität. Ohne zuverlässigen, zentralen Zugang zu Daten sind selbst die fortschrittlichsten Tools unzureichend. Die aktuelle Umfrage zeigt, dass Investitionen zwar steigen, viele Unternehmen aber noch einen weiten Weg vor sich haben. Jetzt die richtige Grundlage zu schaffen, wird entscheidend sein für den Erfolg von KI-Initiativen in den kommenden Monaten und Jahren.
[1] Der vollständige Bericht kann nach Registrierung hier heruntergeladen werden. https://www.fivetran.com/resources/reports/2025-and-beyond-how-a-strong-data-foundation-fuels-enterprise-success-and-ai-driven-innovation
8820 Artikel zu „KI Daten“
Ausgabe 5-6-2025 | News | Business | Künstliche Intelligenz | Strategien
Solide Data Governance für KI-Projekte – Schlechte Daten verhageln auch die beste KI

Der Erfolg einer KI-Nutzung steht und fällt mit der Qualität ihrer Ergebnisse: Ist nur ein kleiner Teil der Antworten potenziell fehlerbehaftet, müssen Mitarbeitende viel Zeit in die Prüfung und Nachbearbeitung der Ergebnisse investieren – der Nutzen sinkt rapide. Eine Problematik, die mit Agentic AI nun noch eine weitere Dimension gewinnt. Schließlich generieren KI-Agenten nicht nur Informationen, sondern führen auf dieser Basis auch autonome Aktionen aus. Damit das Risiko von Fehlern sinkt und Vertrauen in die Technologie entstehen kann, braucht es mehr als »nur« eine hohe Datenqualität. Eine durchdachte Data Governance ist zum entscheidenden Erfolgsfaktor moderner KI-Szenarien geworden.
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Trends 2025 | News | Cloud Computing | Digitale Transformation | Trends Geschäftsprozesse | Infrastruktur | Künstliche Intelligenz
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Beobachtbarkeit von KI-Daten: Die wichtigsten Trends und Best Practices für Datenverantwortliche

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verändern Unternehmen in einem noch nie dagewesenen Tempo. Dennoch fällt es vielen Datenverantwortlichen schwer, ihren KI-gestützten Erkenntnissen zu vertrauen, da die Daten nicht ausreichend beobachtbar sind. Tatsächlich vertrauen nur 59 % der Unternehmen ihren KI/ML-Modelleingaben und -ausgaben, wie die jüngste BARC Data Observability Studie »Observability for AI…
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Ausgabe 3-4-2025 | News | Künstliche Intelligenz | Lösungen
Daten und KI für reibungslose Flugabfertigung – Aus Daten abgeleitetes Wissen ist Gold wert
Ausgabe 3-4-2025 | News | Business | Künstliche Intelligenz | Services | Strategien
Ganzheitliches Datenmanagement, um KI-Initiativen erfolgreich voranzutreiben – Vom Datensumpf zum einfach nutzbaren Datenprodukt

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Für KI-Workloads optimierte All-Flash-basierte Ultra-Scale-Datenspeicherplattformen liefern ausreichenden Speicherdurchsatz und bieten weitreichende Skalierbarkeit. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Innovationen erkennen viele Unternehmen schnell den Wert, ihre bestehenden Prozesse durch Modelltraining und Inferenz zu verbessern. Dieser Trend hat die Einführung von KI-Workflows in den Bereichen Vorverarbeitung, Training, Test, Feinabstimmung und Bereitstellung vorangetrieben. Alle diese Teilbereiche der…
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KI macht Phishing gefährlicher: Täuschend echte Mails, Deepfakes und Fake-Webseiten nehmen zu. Smarte Tools, hohes Risiko: KI-Apps sammeln Daten – und öffnen Angreifern Türen. Künstliche Intelligenz verändert vieles – auch die Methoden von Cyberkriminellen. Was früher leicht zu entlarven war, ist heute kaum noch von der Kommunikation seriöser Unternehmen zu unterscheiden. KI-generierte Phishing-Mails, täuschend…
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Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert weiterhin die Geschäftswelt und hilft Unternehmen, Aufgaben zu automatisieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Innovationen in großem Umfang voranzutreiben. Doch es bleiben Fragen offen, vor allem wenn es um die Art und Weise geht, wie KI-Lösungen Daten sicher verarbeiten und bewegen. Einem Bericht von McKinsey zufolge gehören Ungenauigkeiten in der KI sowie…
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Die aktuelle BARC-Studie »Preparing and Delivering Data for AI: Adoption Trends, Requirements, and Best Practices« zeigt: Unternehmen setzen zunehmend auf KI – fast ein Drittel nutzt bereits KI-Agenten produktiv [1]. Doch fehlende Strukturen in der Governance, unzureichender Fokus auf Datenqualität und mangelnde KI-Kompetenzen gefährden den langfristigen Erfolg. Die Befragten stammen aus aller Welt, mit…
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Datensicherheit: KI macht Mitarbeiter zu Insider-Bedrohungen

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Generative KI (GenAI) wird 2025 zweifellos entscheidende Veränderungen bei unserer alltäglichen Arbeit mit Daten anstoßen. KI-basierte Modelle wie ChatGPT und LLama können Texte und Code generieren, Bilder erstellen und Dokumentationen automatisieren – und eröffnen damit unzählige Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung in der Datenwissenschaft. Allerdings kann GenAI, je nach Anwendungsgebiet, Arbeitsabläufe auch unnötig verkomplizieren. Die Data-Science-Spezialisten von…
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2025: Bewältigung von Datenherausforderungen zur Entfaltung der KI-Potenziale

Durch den rasanten technologischen Wandel sind datengesteuerte Initiativen in modernen Geschäftsstrategien wichtiger denn je. Im Jahr 2025 stehen die Unternehmen jedoch vor neuen Herausforderungen, die ihre Datenstrategien, ihre Bereitschaft für künstliche Intelligenz (KI) und ihr allgemeines Vertrauen in Daten auf die Probe stellen werden. Insgesamt ist die Bereitschaft für KI in internationalen Unternehmen sehr gering…
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2025: KI stellt neue Ansprüche an Datenbanken

Durch den Boom künstlicher Intelligenz verändert sich das Anforderungsprofil von Datenbanken in einer nie zuvor erlebten Geschwindigkeit. 2025 kommt eine Reihe neuer Herausforderungen dazu. Das Entwicklungstempo künstlicher Intelligenz wird 2025 nicht an Fahrt verlieren – im Gegenteil. Die wichtigsten sich abzeichnenden Trends für dieses Jahr sind hybride AI-Modelle (Hybrid AI), agentenzentrierte AI-Systeme (Agentic AI)…
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Cleveres Datenmanagement: Strategischer KI-Einsatz

Das Jahr 2024 markierte einen Wendepunkt für die generative KI. Chat GPT und andere Akteure haben sich zu einigen der am schnellsten wachsenden Plattformen der letzten Zeit entwickelt. Doch inmitten dieser aufregenden KI-Revolution wird ein entscheidender Aspekt oft übersehen: das Datenmanagement. Ein starkes und durchdachtes Datenmanagement könnte der Schlüssel sein, um das volle Potenzial von…