Entdecken Sie, wie Sie mit den neuen Regeln des Datenmanagements das Volumen und die Komplexität Ihrer Daten in den Griff bekommen sowie Cybersicherheit und Observability verbessern.
Datenherausforderungen
Hindernisse beim Datenmanagement haben ganz reale Folgen
Unternehmen haben Schwierigkeiten, Lösungen für die rapide ansteigenden Datenmengen und die zunehmende Komplexität zu finden. Viele haben ihre Datenmanagement-Verfahren nicht weiterentwickelt – mit der Folge von höheren Kosten sowie eingeschränkter Transparenz und Datenverfügbarkeit.
- 91 % haben mehr für Datenmanagement ausgegeben als im Vorjahr.
- 73 % nennen die zunehmenden Datenmengen als Haupttreiber der steigenden Datenmanagement-Kosten.
- 62 % geben an, dass Datenmanagement-Probleme zu Compliance-Versäumnissen geführt haben.
Neue Regeln des Datenmanagements
Moderne Funktionen prägen das Datenmanagement
Unternehmen, die auf moderne Datenmanagement-Praktiken setzen, können schneller auf Daten zugreifen, die Herausforderungen des hohen Datenaufkommens meistern und ihre Kosten senken.
- 67 % der Unternehmen mit teilweise oder vollständig föderierten Daten verzeichnen schnellere Datenzugriffe.
- 46 % der Unternehmen, die ihre Daten wiederverwenden, empfinden den Umgang mit großen Datenmengen als schwierig – bei den übrigen Befragten ist der Anteil mit 71 % wesentlich höher.
- 50 % der Unternehmen mit Data-Tiering nennen geringere Speicherkosten als wichtigste positive Auswirkung.
Sicherheit und Observability optimieren
Starkes Datenmanagement fördert digitale Resilienz
Wer Datenmanagement-Leader ist – also föderierte Daten, Pipeline-Management und Lifecycle-Management nutzt – verzeichnet messbare Ergebnisse und profitiert von verbesserter Sicherheit und Observability.
- 79 % der Datenmanagement-Leader haben ihre MTTR verkürzt – bei den übrigen Befragten sind es nur 61 %.
- 43 % der Datenmanagement-Leader haben weniger Datenpannen – die anderen Befragten sind weniger erfolgreich (34 %).
- 79 % der Observability-Leader haben die Performance ihrer Anwendungsinfrastruktur verbessert – bei den anderen sind es nur 60 %.
KI-Nutzung vorantreiben
Datenmanagement fördert KI – und umgekehrt
Eine robuste Datenmanagement-Strategie kann als Multiplikator auf die Einführung und die Performance von KI wirken – gleichzeitig verbessert KI durch höhere Produktivität aber auch das Datenmanagement.
- 82 % sagen, dass ihre Datenmanagement-Strategie die Genauigkeit der Machine-Learning-Modelle verbessert hat.
- 74 % berichten, dass ihre Datenmanagement-Strategie dabei hilft, Verzerrungen in Datensätzen zu beseitigen, aus denen KI-Modelle lernen.
- 73 % der Unternehmen geben an, dass KI durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben die Datenqualität verbessert hat.
