Illustration Absmeier foto freepik

Die digitale Transformation treibt nicht nur Innovationen voran, sondern führt zu einer massiven Zunahme an Daten. Unternehmen in Deutschland, vom globalen Industriekonzern bis zum regionalen Mittelstand, sehen sich mit einer Datenflut konfrontiert, die sich in den kommenden zehn Jahren vervielfachen wird. Der Umgang mit dieser Entwicklung wird zu einer entscheidenden Herausforderung für Wettbewerbsfähigkeit, Effizienz und Innovationsfähigkeit.

Diese Entwicklung betrifft alle Branchen, besonders jedoch solche mit hohen Automatisierungs- und Digitalisierungsgraden. Die Industrie, insbesondere im Kontext von Industrie 4.0, zählt zu den größten Datenproduzenten: Sensorik, IoT-Plattformen und digitale Zwillinge erzeugen kontinuierlich Echtzeitdaten in Milliardenhöhe. Aber auch das Gesundheitswesen, der Handel und die Finanzbranche sehen sich mit massiven Datenströmen konfrontiert, die analysiert, gespeichert und geschützt werden müssen.

Viele Unternehmen unterschätzen dabei noch immer die Dynamik, mit der Datenströme ihre Geschäftsprozesse verändern. Es geht längst nicht mehr nur um das Speichern von Informationen, sondern um deren intelligente Nutzung: Echtzeitverarbeitung, Automatisierung und gezielte Analyse werden zunehmend zu kritischen Erfolgsfaktoren. Wer seine Daten nicht strategisch nutzt, läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren.

Datenvolumen wachsen exponentiell – KI als Schlüsseltechnologie

Die Zahlen sprechen für sich: Laut IDC wurden im Jahr 2024 weltweit rund 150 Zettabyte an Daten erzeugt. Bis 2035 könnte diese Menge auf mehr als 600 Zettabyte ansteigen. Besonders im unternehmerischen Umfeld entstehen täglich enorme Datenmengen – durch Maschinen, Sensoren, Kommunikation, Kundentransaktionen oder digitale Services.

Eine zentrale Rolle spielt dabei Künstliche Intelligenz. Einerseits ist sie Treiber dieses Wachstums, da KI-Systeme selbst große Datenmengen erzeugen und verarbeiten. Andererseits ist sie ein unverzichtbares Werkzeug, um diese Informationen effizient zu analysieren, Muster zu erkennen und automatisierte Entscheidungen in Echtzeit zu ermöglichen. Ohne den Einsatz von KI wird es in Zukunft kaum möglich sein, Datenmengen dieser Größenordnung sinnvoll zu bewältigen.

Datenmanagement als kritischer Erfolgsfaktor

Trotz fortschreitender Digitalisierung zeigen Studien, z.B. von bitkom2, dass viele Unternehmen ihre Daten noch nicht systematisch nutzen. Zwar werden große Mengen gesammelt, aber oft fehlt es an Struktur, Analysefähigkeit und der nötigen Datenkompetenz. Der Engpass liegt nicht nur in der Technologie, sondern auch im strategischen Umgang mit Daten.

Eine wirksame Datenstrategie umfasst mehrere Komponenten: die zielgerichtete Erfassung relevanter Informationen, leistungsfähige Speicherarchitekturen und die systematische Analyse durch moderne Tools. Hybride Modelle, bestehend aus Cloud-Plattformen, lokalen Rechenzentren und sogenannten Data Lakes, setzen sich dabei zunehmend durch. Entscheidend ist außerdem die Qualität der Daten, denn nur valide, aktuelle und vollständige Informationen ermöglichen belastbare Analysen.

Quantentechnologie als Treiber der nächsten Datenwelle

Mit der Quantentechnologie zeichnet sich ein weiterer Entwicklungsschub ab. Erste Pilotprojekte in Deutschland, etwa von Fraunhofer, DLR oder in Partnerschaften mit IBM, zeigen, wie Quantencomputer hochkomplexe Aufgaben lösen können, etwa in der Materialforschung, Logistik oder der Finanzmodellierung. Die Rechenleistung solcher Systeme übertrifft konventionelle IT-Infrastrukturen um ein Vielfaches.

Das bedeutet jedoch auch: Die Menge und Komplexität der verarbeiteten Daten steigen weiter. Unternehmen müssen sich daher frühzeitig auf diese Entwicklung vorbereiten – nicht nur durch technologische Aufrüstung, sondern auch durch die Etablierung skalierbarer, sicherer Datenarchitekturen.

Infrastruktur entscheidet über Zukunftsfähigkeit

Die beste Datenstrategie nützt wenig ohne eine leistungsfähige Infrastruktur. Eine stabile Glasfaseranbindung bildet das Rückgrat für datenintensive Anwendungen, insbesondere wenn große Mengen in Echtzeit übertragen oder analysiert werden müssen. Glasfasertechnologie sichert niedrige Latenzen, hohe Übertragungsraten und ist essenziell für den Einsatz von KI- und Quantenanwendungen.

Ebenso wichtig sind Redundanzkonzepte. Unternehmen müssen dafür sorgen, dass ihre Datenverarbeitung auch bei Ausfällen oder Angriffen stabil bleibt. Mehrfach abgesicherte Netzpfade, geografisch verteilte Rechenzentren und Notfallpläne sorgen für Ausfallsicherheit und gewährleisten die unterbrechungsfreie Verfügbarkeit kritischer Systeme.

Fazit: Der Weg zur Datenreife beginnt jetzt

Das exponentielle Datenwachstum der kommenden Dekade ist weit mehr als eine technische Herausforderung. Es ist ein strategischer Wendepunkt. Wer in der Lage ist, Daten effektiv zu erfassen, zu analysieren und in geschäftlichen Mehrwert zu überführen, verschafft sich klare Wettbewerbsvorteile. Unternehmen sollten daher jetzt beginnen, konkrete Schritte umzusetzen:

Analyse der bestehenden Datenlandschaft
Definition klarer Geschäftsziele auf Basis von Daten
Aufbau einer skalierbaren, sicheren Dateninfrastruktur
Integration von KI zur Analyse und Automatisierung
Beobachtung und frühzeitige Pilotierung von Quantentechnologien
Sicherstellung von Infrastrukturstabilität durch Glasfaser und Redundanz

Der Weg zur Datenreife ist ein unternehmensweiter Prozess, der von der Technologie über die Organisation bis hin zur Unternehmenskultur reicht. Wer diesen Weg konsequent geht, schafft die Voraussetzungen für langfristigen Erfolg im datengetriebenen Zeitalter.

Julia Neumann

Julia Neumann, Head of Communication bei GlobalConnect Germany und zertifizierte KI-Managerin begleitet seit über 13 Jahren deutsche Unternehmen bei der digitalen Transformation. Bei GlobalConnect in Deutschland arbeitet sie eng mit der Vertriebsabteilung zusammen und kennt die Herausforderungen der mittelständischen Unternehmen bei der digitalen Transformation

Quellen:

1 Aktueller Report von 2025: IDC forecasts that by 2025 the global datasphere will grow to 163 zettabytes (that is a trillion gigabytes). That’s ten times the 16.1ZB of data generated in 2016.

2 bitkom: Repräsentative Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten aus allen Wirtschaftsbereichen im Auftrag des Digitalverbands Bitkom.

Weiterführende Studien:

– IDC / Seagate: Data Age 2025 – The Digitization of the World

– Statista 2024: Global Data Volume Forecast

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