Wer Daten effektiv nutzt, verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil. Beim Umgang mit Künstlicher Intelligenz ist Datenqualität unerlässlich. Hilfreich bei der Pflege der Informationen sind spezialisierte Dashboards und klar definierte Prozesse für die Bereinigung.
Informationsmanagement für KI: Ein gutes Informationsmanagement, der von der Erfassung, über die Speicherung bis hin zur Analyse von Daten reicht, treibt Umsatz und Rentabilität hoch. Das berichten 90 Prozent der von Iron Mountain befragten Betriebe. Der Archivierungsspezialist hat 500 Großunternehmen aus aller Welt interviewt, wie sie ihre Datensätze organisieren, um bereit für Künstliche Intelligenz zu sein. Die Untersuchung identifiziert eine Gruppe von Vorreitern, die ihre Prozesse im Informationsmanagement optimieren, um die Datenqualität zu steigern.
Die von FT Longitude durchgeführte Studie lief zwischen Dezember 2024 und Januar 2025. Befragt wurden Führungskräften der C-Suite aus 500 Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern in 17 Regionen weltweit, darunter Nord- und Südamerika (USA, Kanada, Brasilien), Europa (Großbritannien, Frankreich, Deutschland, Italien, Spanien, Skandinavien, Benelux) und APAC (Australien, China, Japan, Indien, Hongkong, Singapur, Südkorea).
Die befragten Unternehmen kommen aus folgenden Branchen: schnelllebige Konsumgüter, Finanzdienstleistungen, öffentlicher Sektor, Gesundheitswesen, Pharmazeutika und Biowissenschaften, IT, Rechtsdienstleistungen, Medien und Unterhaltung, Öl und Gas, Einzelhandel, Telekommunikation und Versorgungsunternehmen.
Informationsmanagement für KI braucht eine solide Grundlage
Eine hohe Datenqualität bringt den Unternehmen laut Studie wirtschaftliche Vorteile, die sogenannte „Daten-Dividende“. In der weltweiten Perspektive liegt das Umsatzwachstum bei 72 Billionen US-Dollar oder durchschnittlich 1,9 Milliarden US-Dollar pro Unternehmen. Für Deutschland ergeben sich rund 1,7 Milliarden US-Dollar. Mängel bei der Datenintegrität verursachen auf der anderen Seite große Verluste. Im globalen Durchschnitt beliefen sich diese laut Studie auf 389.000 US-Dollar pro Unternehmen. Der Wert für Deutschland beträgt 375.000 US Dollar.
Neben den wirtschaftlichen Vorteilen verweisen Unternehmen in ihren Projekten zur Datenqualität vor allem auf Künstliche Intelligenz. Mehr als ein Drittel der Befragten (34 Prozent) benennt die Bereitschaft für Projekte rund um Künstliche Intelligenz als wichtigen Faktor, um die strategischen Ziele zu erreichen.
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Autoren: Alex Ron; Jost Enderle | CC Datenmanagement der Trovarit AG
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An der Datenpflege scheitern viele Unternehmen
Trotz aller Vorteile einer guten Datenqualität kommen Unternehmen aktuell bei diesem Thema bislang eher langsam voran: Fast zwei Drittel der Befragten (64 Prozent) berichteten, dass ihr Informationsmanagement noch nicht gut genug für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz aufgestellt ist. 60 Prozent machen sich darüber hinaus Sorgen über ihre aktuelle Datenintegrität und Informationsbeschaffung.
Zudem schaffen es 70 Prozent der Befragten nach eigener Aussage nicht, Datenquellen schnell genug zu integrieren, um Echtzeit-Analysen zu ermöglichen. Bei 76 Prozent der Unternehmen blockieren die Kosten für den Umbau veralteter Systeme zudem Projekte rund um Künstliche Intelligenz.
Klare Prozesse und Analytics-Dashboards
Eine kleine Gruppe von Vorreitern setzt auf Datenintegrität und -genauigkeit in ihren Workflows
- Alle Unternehmen aus dieser Gruppe haben Prozesse eingeführt, um redundante, veraltete oder triviale Daten zu entfernen. Zudem setzen sie auf automatisierte Datenextraktion.
- Fast alle Vorreiter (96 Prozent) nutzen spezialisierte Dashboards. Diese helfen auch nicht-technischen Stakeholdern, Analyseergebnisse und Datenherkunft besser zu verstehen.
„Seit dem Aufkommen von Künstlicher Intelligenz sind Datenintegrität und Transparenz wichtiger denn je”, berichtet Narasimha Goli, Chief Technology Officer bei Iron Mountain. Das Unternehmen hat die Datenpflege-Lösung Iron Mountain InSight Digital Experience Platform im Programm, die Unternehmen dabei unterstützt, qualitätsgeprüfte Daten für den Einsatz in intelligenten Anwendungen bereitzustellen. Mit dieser Plattform lassen sich unstrukturierte ‚Dark Data‘ schnell und skalierbar erschließen. Möglich wird das durch automatisierte Extraktion und die Organisation von Metadaten mit hoher Genauigkeit. So entstehe eine Basis für datengestützte Entscheidungen.
„Ein gutes Informationsmanagement ist der Schlüssel, um das wachsende Potenzial für KI zu nutzen”, erläutert Mithu Bhargava, Executive Vice President und General Manager, Digital Solutions bei Iron Mountain. Da sich intelligente IT-Systeme in Unternehmen ausbreiten, ist diese datenqualitätsorientierte Denkweise unerlässlich.“Jürgen Frisch
