Digitale Transformationsprojekte scheitern selten an der Technologie, sondern an grundlegenden Voraussetzungen. Aktuelle Zahlen aus der Transformationsstudie 2025 zeigen, welche Faktoren über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.
Digitale Transformation ist längst mehr als ein IT-Projekt – sie ist zur Daueraufgabe und zu einem entscheidenden Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit geworden. Die Transformationsstudie 2025 von NTT DATA Business Solutions und Natuvion bringt auch im vierten Jahr in Folge an den Tag, woran Projekte heute wirklich scheitern – und wie sie gelingen. Das überraschende Ergebnis: Nicht die Wahl der Cloud-Plattform oder der Einsatz Künstlicher Intelligenz machen den Unterschied. Entscheidend sind die Qualität der Daten, die Klarheit der Governance und die operative Konsequenz, mit der Unternehmen diese Faktoren adressieren, lange bevor die Migration startet.
Data Readiness – Achillesferse vieler Transformationen
Der Wunsch, mit Cloud und KI Innovationskraft zu schaffen, ist in den Chefetagen angekommen. Über 65 Prozent der Unternehmen nutzen Transformationsprojekte, um Cloud-Services auszuweiten und sich Zugang zu neuen Technologien zu verschaffen. Doch was als strategischer Befreiungsschlag geplant ist, droht im Projektalltag zu scheitern. Die Studienergebnisse zeigen: Für 38,6 Prozent der Unternehmen ist die Analyse der bestehenden IT-Landschaft und der Datenbasis die größte Hürde – noch vor der Komplexität des Gesamtprojekts.
Das hat Konsequenzen: Schlechte Datenqualität ist nicht nur ein technisches Problem, sondern ein handfester Kosten- und Zeitfaktor. In jedem vierten Projekt wird sie als unerwartete Hürde identifiziert. „Rogue Data“, also veraltete, fehlerhafte oder unklare Daten (auch „Dirty Data“ genannt), schlagen in Projekten als Kostenfalle und Verzögerungsfaktor zu, sobald sie nicht im Vorfeld systematisch adressiert werden. Tools und KI-gestützte Analysen sind zwar längst verfügbar, doch sie entfalten ihren Nutzen nur, wenn eine systematische Bereinigung und Klassifikation der Daten frühzeitig erfolgt.
Governance und Organisation als Stabilitätsanker
Wer denkt, Governance sei ein abstraktes Regelwerk, verkennt ihre operative Bedeutung für den Projekterfolg. Unternehmen, die Governance als Managementaufgabe verstehen, steigern ihre Zielerreichung signifikant. Die Erfolgsfaktoren sind dabei klar benannt: Aufbau neuer Kompetenzen, klare Kommunikationswege und abteilungsübergreifendes Reporting sind die organisatorischen Hebel, mit denen Transformation steuerbar wird.
Dabei reicht es nicht aus, Rollen und Prozesse nur auf dem Papier zu definieren. Entscheidend ist die tatsächliche Verankerung im Projektalltag: Wer frühzeitig Data Owner und Data Stewards benennt, ein kontinuierliches Data-Quality-Monitoring etabliert und Fortschritte transparent macht, schafft ein Klima der Verlässlichkeit. Gerade in der heißen Phase des Projekts – wenn Zeitdruck und Budgetfragen zunehmen – bewährt sich diese Klarheit. Unternehmen, die Datenanalysen und Readiness-Checks als essenziell einstufen, erreichen ihre Ziele erheblich häufiger als jene, die diese Schritte aus Kostengründen verkürzen.
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Migration – Strategie mit Weitblick
Die Entscheidung für Greenfield, Brownfield oder selektive Migration ist keine akademische. Sie beeinflusst direkt das Risiko von Budgetüberschreitungen und Zeitverzug – und damit den Projekterfolg. Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: Greenfield-Ansätze und Anbieterwechsel gehen fast immer mit deutlich höheren Planabweichungen einher. Nur 11,9 Prozent der Greenfield-Projekte bleiben im Budget, bei Anbieterwechseln sinkt dieser Wert sogar auf rund 10 Prozent. Dagegen verlaufen Brownfield- und selektive Migrationen planbarer – sofern Datenbasis und Governance stimmen.
Auch der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist kein Selbstläufer. Sie wird von knapp 40 Prozent der Unternehmen als wesentlicher Treiber der Transformation gesehen. In der Praxis kann KI, insbesondere in der Datenmigration, Aufwand und Kosten deutlich senken und die Datenqualität spürbar verbessern. Aber KI ist kein Allheilmittel. Ihr Nutzen hängt maßgeblich von der Qualität der Ausgangsdaten ab. Holger Strotmann, CEO von Natuvion, bringt es auf den Punkt: „KI bringt nur mit exzellenten Daten echten Mehrwert. Wer jetzt investieren will, sollte zuerst eine hohe Datenqualität sicherstellen.“
Erkenntnisse aus der Transformationsstudie 2025: Budget, Zeit und Go-Live – harte Fakten statt Hoffnung
Die Transformationsstudie 2025 liefert systematisch belastbare Kennzahlen zu Projekterfolg und -misserfolg. 69,4 Prozent der Unternehmen erreichen ihre Ziele, 29,4 Prozent zumindest teilweise. Doch die Kehrseite ist frappierend: 82,4 Prozent der Projekte überschreiten das Budget, fast die Hälfte verschiebt den Go-Live. Besonders betroffen davon sind Projekte mit Greenfield-Ansatz oder Anbieterwechsel. Die Erfolgswahrscheinlichkeit steigt signifikant, wenn Unternehmen Daten-Readiness und Governance konsequent priorisieren und organisatorisch verankern.
Die Dauer der Projekte ist ebenfalls ein kritischer Faktor. Lange Projekte, mit zwei Jahren und mehr Laufzeit, bergen ein hohes Risiko für überschießende Kosten und Zeitverzug. Die Studie zeigt: Je länger das Projekt, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass es über 30 Prozent der geplanten Zeit hinausgeht. Ein realistischer, auf die eigenen Ressourcen und Datenlage abgestimmter Zeitplan ist daher kein Luxus, sondern Grundvoraussetzung.
Handlungsempfehlungen und Best Practices
Für IT-Entscheider und Projektverantwortliche ergeben sich aus den Ergebnissen der Transformationsstudien der letzten Jahre einige zentrale Maßnahmen, die den Unterschied machen:
- Data Readiness als separates Teilprojekt behandeln:
Führen Sie vor jedem Transformationsvorhaben eine umfassende Datenanalyse und -klassifizierung durch. Planen Sie für Datenbereinigung und Stilllegung von Altsystemen eigene Budgets und Zeitfenster ein. - Governance und Rollen klar definieren:
Setzen Sie auf strukturierte Governance mit expliziten Verantwortlichkeiten für Datenqualität (Data Owner, Data Stewards) und regelmäßiges Reporting abteilungsübergreifend. Verankern Sie diese Rollen verbindlich im Projektorganigramm. - Change Management als operativen Hebel nutzen:
Sichern Sie die Kontinuität des Projektteams, fördern Sie den Wissenstransfer und etablieren Sie Kommunikationsroutinen. Frühzeitige Einbindung aller Stakeholder – insbesondere aus dem C-Level – erhöht Akzeptanz und minimiert Reibungsverluste. - Migrationsstrategie an Datenlage und Ressourcen ausrichten:
Vermeiden Sie „one size fits all“-Ansätze. Prüfen Sie, ob schrittweise Go-Lives, Exit- und Rollback-Szenarien sinnvoll und realisierbar sind. Anbieterwechsel sollten auf ihren echten Mehrwert abgeklopft werden. - KI gezielt und datenbasiert einsetzen:
Nutzen Sie KI insbesondere in der Datenmigration, aber nur auf einer validen Datenbasis. Prüfen Sie regelmäßig die Datenqualität und binden Sie KI-Expertise frühzeitig ein.
Lessons Learned – Transformation ist planbar
Wer Transformation weiterhin als reines Technologieprojekt begreift, riskiert, an bekannten Stolpersteinen wie mangelhafter Datenqualität und fehlender Governance zu scheitern. Die Ergebnisse der Transformationsstudie 2025 lassen daran keinen Zweifel: Projekterfolg entsteht dort, wo Datenmanagement, klare Verantwortlichkeiten und operative Disziplin frühzeitig verankert werden. Für CIOs, CFOs und Geschäftsleitungen heißt das konkret: Nicht das Cloud-Angebot entscheidet über Erfolg und Misserfolg, sondern die Fähigkeit, das eigene Datenhaus strategisch und konsequent zu steuern.
Der Autor
Florian Sackmann
Geschäftsleitung Customer Engagement, NTT DATA Business Solutions AG.
