Datenchaos made in Germany: Wie die Datenflut zum Kraftwerk für deutsche Unternehmen werden kann

Daten sind das Herzstück eines jeden Unternehmens. Sie treiben Innovationen voran, schaffen Wettbewerbsvorteile und machen Prozesse effizienter. Doch deutsche Unternehmen stehen vor einem Paradoxon: Während die Datenmengen exponentiell wachsen, mangelt es häufig an Strategien, um diese sinnvoll zu nutzen. Eine aktuelle Splunk-Umfrage zeigt, dass die Datenflut nach wie vor viele Unternehmen überfordert.

Dabei zeichnen sich vier zentrale Problemfelder ab, die Organisationen besonders fordern:

1. Unkontrolliertes Datenwachstum,
2. zunehmender regulatorischer Druck,
3. Herausforderungen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und
4. fehlende Datenstrategien.

Ohne Zweifel: Dies sind große Herausforderungen. Aber sie sind lösbar. Das zeigen unter anderem die Beispiele derjenigen Unternehmen, die schon heute Vorreiter im Bereich Datenmanagement sind – und den Vorsprung auf ihre Wettbewerber kontinuierlich ausbauen.  

Die wichtigsten Ergebnisse der Studie und was sich daraus ableiten lässt, habe ich im Folgenden für Sie zusammengefasst.

1. Datenwachstum: Last oder Treiber?

Die Datenmengen in deutschen Unternehmen wachsen schneller als je zuvor:

• 47 % der IT-Verantwortlichen berichten von einer Zunahme des Datenvolumens um mindestens 50 % in den letzten drei Jahren.
• 24 % gehen sogar von einer Verdopplung des Datenvolumens aus.

Dieses Wachstum bringt massive Herausforderungen mit sich:

• Daten-Silos behindern den Zugriff auf relevante Informationen.
• Komplexität durch dezentrale Datenhaltung erschwert es, die richtigen Insights zu gewinnen.
• 66 % der Befragten sehen ein erhöhtes Cybersecurity-Risiko durch die Datenflut.

Die Folge: Anstatt datengestützte Innovationen voranzutreiben, kämpfen viele Unternehmen mit Ineffizienz und Überforderung. Dies deckt sich mit den Ergebnissen einer anderen Splunk-Studie zu den neuen Regeln des Datenmanagements und zeigt: Daten einfach nur zu horten ist keine angemessene Lösung. Vielmehr sollten Unternehmen ihre Daten gezielt organisieren und zugänglich machen.

Hierfür kommt zum Beispiel moderne Datenföderation in Frage. Dieser Ansatz ermöglicht:

• Den Zugriff auf Daten, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind.
• Die Optimierung von Speicher- und Managementkosten.
• Die Reduzierung von Risiken durch besseren Überblick über die Datenlandschaft.

Wer nach Best-Practice-Beispielen sucht, um zu sehen, wie modernes Datenmanagement in der Praxis aussehen kann, dem empfehle ich, einen Blick auf die Erfolgsgeschichten von Singapore Airlines und Mars zu werfen, die durch innovative Föderation ihrer Daten Service-Uptime, Entscheidungsfindung und Kundenerfahrung optimieren, schneller Insights gewinnen und ihre digitale Transformation beschleunigen.

2. Compliance: Regulatorische Anforderungen als Chance für Innovation und Vertrauen

Mit der zunehmenden Datenflut wächst auch der regulatorische Druck. Unternehmen müssen sich an immer komplexere Vorgaben wie DSGVO, NIS 2 und DORA halten. Unsere Umfrage zeigt:

• 68 % der Befragten erwarten, dass Compliance-Herausforderungen in den nächsten drei Jahren weiter zunehmen.
• 53 % fürchten Strafen bei Regelverstößen.

Doch Compliance ist mehr als eine gesetzliche Pflicht – sie kann ein echter Wettbewerbsvorteil sein. Fast drei Viertel der Befragten erkennen, dass konsequente Compliance das Vertrauen von Kunden und Partnern stärkt, das Erreichen von Nachhaltigkeitszielen unterstützt und eine Grundlage für nachhaltigen Erfolg schafft.

Bisherige Splunk-Studien und unsere Erfahrungen mit Organisationen auf der ganzen Welt (siehe z. B. Imprivata) zeigen, was erfolgreiche Unternehmen beim Thema Compliance anders machen:

• Sie setzen auf automatisierte Überwachung und Analyse, um Risiken frühzeitig zu erkennen.
• Sie nutzen Dashboards, um Compliance-Vorgaben effizient umzusetzen.
• Sie integrieren Compliance in ihre gesamte Datenstrategie, statt sie isoliert zu betrachten.

Weitere Tipps zum Umgang mit Compliance finden sich übrigens auch im Splunk E-Book “Wie Sie Data Governance lieben lernen (und Compliance zu Ihrem besten Freund machen)” und dem dazugehörigen Blog-Post.

3. Künstliche Intelligenz: Zwischen Hype und Realität

KI gilt als Schlüsseltechnologie für Innovation und Effizienz in Unternehmen. Doch die Realität zeigt, dass viele Organisationen mit der Umsetzung kämpfen. Die Gründe hierfür reichen von schlechter Datenqualität über die ständig wachsende Datenmenge bis hin zu regulatorischen Hindernissen – das zeigt auch unsere Studie:

Nur 32 % der Befragten sind sich sicher, dass ihre KI-Prozesse aktuellen regulatorischen Vorgaben entsprechen.

35 % nennen KI als Hauptursache der wachsenden Datenflut und fast die Hälfte aller Befragten (46 %) sehen eine unkontrollierbare Datenexplosion durch KI als großes Risiko.

Doch wie können Unternehmen diese Herausforderungen meistern? Der Schlüssel liegt in der Verknüpfung von Datenmanagement und KI:

• Datenqualität optimieren: Saubere und strukturierte Daten bilden die Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungen.
• Föderierte Datenzugriffsmodelle nutzen: Unternehmen können Daten nutzen, ohne sie physisch verschieben zu müssen.
• KI sinnvoll integrieren: Automatisierte Workflows, unterstützt durch KI, beschleunigen Prozesse und reduzieren manuelle Fehler sowie aufwändige manuelle Arbeit, sodass Unternehmen schneller reagieren und bessere Entscheidungen treffen können.

Zusammenfassend lässt sich also sagen: Wer in Daten-Governance, -Qualität und Compliance investiert, legt die Grundlage für nachhaltige Innovationsfähigkeit und sichert sich einen entscheidenden Vorsprung – auch im Bereich künstlicher Intelligenz.

4. Fehlende Datenstrategien: Hohe Erwartungen treffen auf unklare Konzepte

Unsere Studie zeigt, dass Unternehmen eine Vielzahl von Potenzialen ungenutzt lassen, wenn sie keine umfassende Datenstrategie verfolgen. Die Befragten sind sich einig, dass datengetriebene Ansätze entscheidend sind für Produktivitätssteigerung (41  %), technologische Entwicklungen (40  %) und Effizienzgewinne (39  %). Das erklärt auch, weshalb die Nachfrage nach datenbasierten Entscheidungsgrundlagen zunehmend direkt vom Top-Management kommt, was den Druck auf die IT-Verantwortlichen verstärkt.

Trotz des hohen Stellenwerts von Datenstrategien fehlt es vielen Unternehmen an einem klaren Plan:

• 39 % der Befragten geben zu, dass ihr Unternehmen keine wirksame Datenstrategie hat.
• 77 % sehen schlechte Daten als Risiko für ihre Organisation.

Ohne eine solide Strategie bleiben viele wichtige Potenziale ungenutzt. Doch was macht eine erfolgreiche Datenstrategie aus? Welcher Weg führt zu mehr und besseren datenbasierten Entscheidungen? Im globalen Splunk-Datenmanagement-Report fanden wir heraus, dass die weltweit erfolgreichsten Unternehmen auf folgende Bausteine setzen:

• Priorisierung der Datenqualität: Unternehmen, die auf saubere und strukturierte Daten setzen, erzielen bessere Ergebnisse bei Entscheidungsfindung und Bedrohungserkennung.
• Wiederverwendung von Daten: Werden Daten für unterschiedliche Anwendungsbereiche genutzt, können Kosten eingespart und Redundanzen vermieden werden.
• Datenföderation statt Migration: Mit föderierten Modellen können Unternehmen Daten effizienter nutzen, ohne sie physisch zu verschieben.
• Einheitliche Transparenz: Unternehmen, die eine einheitliche Datenplattform einsetzen, berichten von besseren Ergebnissen bei Geschwindigkeit, Effizienz und Sicherheit.

Fazit: Daten als Schlüssel zu mehr digitaler Resilienz.

Die aktuelle Splunk-Studie ist ein Weckruf: Unternehmen müssen ihre Daten aktiv steuern, statt sich von ihnen überwältigen zu lassen. Mit einer klaren Strategie, moderner Technologie und einem Fokus auf Qualität und Compliance können sie die Herausforderungen der Datenflut meistern und gleichzeitig Innovationspotenziale ausschöpfen.

Datenmanagement ist kein Luxus. Es ist eine Notwendigkeit – und der Weg zu nachhaltigem Erfolg. Unternehmen, die jetzt handeln, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile und machen sich resilient für die (unvorhersehbare) Zukunft.