BMC-Studie
Unternehmen können von innovativen Datenquellen für generative KI, LLMs, FinOps und Nachhaltigkeit profitieren
BMC, ein weltweit führender Anbieter von Softwarelösungen für das „Autonomous Digital Enterprise“, veröffentlichte die Ergebnisse und Analysen seiner Umfrage und des dazugehörigen Berichts Putting the „Ops“ in DataOps: Success factors for operationalizing data . Diese zweite jährliche Umfrage unter IT-Entscheider:innen gibt Aufschluss darüber, wie Unternehmen ihre Datenreife-Strategie bewerten und verbessern können, um Daten als Wettbewerbsvorteil zu nutzen. Eine ergänzende Bewertung der Datenreife ermöglicht es Unternehmen außerdem, ihren Status zu bewerten, und liefert Vorschläge für die nächsten Schritte.
Die Studie hat ergeben, dass nur 17 % der erfassten oder gespeicherten Daten aus neuen Datentypen bestehen und nur 9 % dieser Daten verarbeitet oder analysiert werden, während Unternehmen bestrebt sind, ihren ständig wachsenden Datenbestand zu nutzen, um ihre Abläufe zu skalieren und die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Dies deutet auf eine große Chance hin, von neu entstehenden Datentypen zu profitieren, die für Initiativen wie generative KI, LLMs, FinOps und Nachhaltigkeit entscheidend sind.
Um Unternehmen zu helfen, ihre Daten- und DataOps-Strategie besser zu verstehen und zu bewerten, wurden in der Studie vier Reifegrade definiert, darunter:
- Developing – Entdeckungsphase mit Strategien, die noch in den Kinderschuhen stecken, und Praktiken und Architekturen, die nicht eng mit den Geschäftsergebnissen verbunden sind.
- Functional – Wachstumsphase, in der die Strategien in erster Linie entwickelt sind und einige Praktiken und Architekturen von hoher Priorität mit den Geschäftsergebnissen verknüpft sind.
- Proficient – Jugendphase mit einer vollständig etablierten Strategie, bei der fast alle Praktiken und die Architektur mit wichtigen Geschäftsergebnissen verknüpft sind.
- Außergewöhnlich – Innovationsphase mit einer ständig optimierten Strategie, Praktiken und Architektur, die Wettbewerbsdifferenzierung und Geschäftswert erzeugt.
Die DataOps-Strategie ist eng mit dem Reifegrad der Datenverwaltung verknüpft. Von den Befragten mit außergewöhnlichem Datenmanagement-Reifegrad gaben 27 % an, dass sie DataOps-Methoden in ihrem gesamten Unternehmen einsetzen, um alle datengesteuerten Aktivitäten zu unterstützen. Im Vergleich dazu gaben 19 % der Befragten mit einem hohen Reifegrad an, 15 % der Befragten mit einem funktionalen Reifegrad und 10 % der Befragten mit einem sich entwickelnden Reifegrad. Selbst unter den Unternehmen mit einem außergewöhnlichen Reifegrad geben nur 41 % an, dass sie über einen „hohen Reifegrad“ für Datenpipeline- und Anwendungsworkflow-Orchestrierungsfunktionen verfügen.
Ein höherer Reifegrad von Datenmanagement und DataOps ist mit einer höheren Akzeptanz und einem größeren Erfolg bei datengesteuerten Aktivitäten verbunden. 75 % der Unternehmen mit ausgereiften Verfahren haben einen Chief Data Officer, während nur 54 % der Unternehmen mit weniger ausgereiften Verfahren einen solchen haben.
Herausforderungen behindern den Datenfluss
Der Datenfluss in den Unternehmen wird nach wie vor durch zahlreiche Herausforderungen beeinträchtigt, darunter solche, die mit Menschen, Prozessen und Technologie zusammenhängen. Dazu gehören fehlende Fähigkeiten (48 %), menschliches Versagen und Fehler (43 %), Einschränkungen bei der Skalierbarkeit (40 %) und mangelnde technologische Automatisierung (43 %). Ein Mangel an Automatisierung kann einen Mangel an Fähigkeiten verschärfen, während ein angemessener Einsatz von Automatisierung die bereits vorhandenen Fähigkeiten verstärken kann.
„KI und Daten befinden sich in einem kosmischen Tanz, und die Datenherausforderungen nehmen in der KI-Ära dramatisch zu“, sagt Ram Chakravarti, Chief Technology Officer bei BMC . „Diese Studie zeigt, wie Unternehmen mit ausgereiften Datenpraktiken bessere Geschäftsergebnisse erzielen können. Die Implementierung von DataOps-Methoden zur Verbesserung der Zusammenarbeit und der betrieblichen Effizienz, die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität durch pragmatische Investitionen und die Entwicklung von robusten Systemen zur Orchestrierung von Datenpipelines können dazu beitragen, Werte in großem Umfang zu erschließen.“
BMC beauftragte 451 Research, Teil von S&P Global Market Intelligence, mit der Durchführung der Umfrage Ende 2023, um Erkenntnisse von 1.100 IT-, Daten- und Geschäftsfachleuten aus großen Unternehmen in verschiedenen globalen Regionen über mehrere Branchen in elf Ländern zu gewinnen.
