Warum Unternehmen ihren Datenreifegrad verbessern müssen – und wie sie das erreichen

Wenn Unternehmen effizient Mehrwert aus ihren Daten generieren, können sie ihre Performance verbessern, Innovationen schaffen und die Kundenzufriedenheit steigern. Doch eine umfassende Daten-Ökonomie erreichen bislang nur 1 % der deutschen Firmen. Die anderen haben Nachholbedarf, wie eine aktuelle Umfrage zeigt.

Dass Daten als zentrale Ressource im Mittelpunkt der digitalen Transformation stehen, ist heute Konsens. Das Potenzial, das in ihnen steckt, müssen Unternehmen aber auch ausschöpfen – bislang wird es vielfach verschenkt. Die Fähigkeit, qualitativ hochwertige Daten agil und umfassend zu nutzen sowie auf ihrer Basis Entscheidungen zu treffen, ist der Schlüssel zu Innovation und Wachstum. Unternehmen gewinnen dadurch neue Erkenntnisse, entwickeln weitere Geschäftsmodelle und Services, sind schneller am Markt, verbessern die Customer Experience und reagieren auf sich wandelnde Anforderungen. Sie steigern also ihre Performance.

In vielen Unternehmen fehlt der effiziente Umgang mit Daten

Allerdings stehen viele Unternehmen noch am Anfang, was den effizienten Umgang mit Daten angeht. Das zeigt eine aktuelle Umfrage des Marktforschungsunternehmens YouGov im Auftrag von Hewlett Packard Enterprise. Demnach gelingt es erst einem Prozent der deutschen Unternehmen, Daten optimal zu organisieren und systematisch zu analysieren.

Bei einem Fünftel der Firmen liegen Informationen dagegen häufig in Silos, ausgewertet werden sie kaum. Der Schatz, der in den Daten schlummert, wird nicht genutzt. Befragt hat YouGov mehr als 8.600 Führungskräfte, darunter knapp 500 in Deutschland.

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Welchen Reifegrad haben Unternehmen im Umgang mit Daten?

Als Basis für die Umfrage dient ein Reifegradmodell, das HPE entwickelt hat. Damit kann ein Unternehmen seine Fähigkeit ermitteln, Mehrwert aus Daten zu generieren. Eine Rolle spielen dabei verschiedene strategische, organisatorische und technologische Kriterien. Diese Stufen gibt es im Modell:

Level 1 – Daten-Anarchie: Die Datenbestände sind isoliert, Auswertungen erfolgen kaum.
Level 2 – Daten-Reporting: Übergreifende Datenmodelle und eine zentrale Business Intelligence existieren.
Level 3 – Daten-Erkenntnisse: Data Governance und Data Analytics werden eingesetzt.
Level 4 – Daten-zentrisch: Das Unternehmen nutzt eine anwenderbezogene Datenorchestrierung und -verteilung.
Level 5 – Daten-Ökonomie: Eine Datenstrategie ist ein Kernbestandteil der übergreifenden Organisationsstrategie. Es gibt einen einheitlichen Zugriff auf interne und externe Datenquellen. Sie werden mit Analytics und künstlicher Intelligenz (KI) verarbeitet.

Die meisten der befragten Unternehmen in Deutschland fallen in Stufe 2 und 3. Während sich KMUs häufig auf der Stufe des Daten-Reportings bewegen, sind Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern mehrheitlich auf Level 3 angesiedelt.

Welche Herausforderungen bremsen Unternehmen aus?

Dass viele Unternehmen das Potenzial ihrer Daten noch nicht ausreichend nutzen, hat viele Gründe – unter anderem technologische. Die zur Verfügung stehenden Daten müssen erhoben, gespeichert, ausgewertet, korreliert und bereitgestellt werden. Dazu ist zunächst ein Überblick notwendig, da die Daten aus vielen verschiedenen Quellen stammen und oft am Edge entstehen. Diese Aufgabe wird immer komplexer, weil die Menge an Informationen rasant wächst, die weltweit erzeugt, gespeichert und genutzt wird. Waren es 2020 laut Statista noch rund 64 Zettabyte an Daten, explodiert die Daten-Masse bis 2025 auf über 180 Zettabyte.

Aber das ist nicht die einzige Herausforderung. Denn damit Unternehmen Mehrwert aus den Daten generieren können, müssen diese so organisiert werden, dass sich keine Silos und Inseln bilden. In der Praxis ist das oft nicht der Fall. Informationen sind beispielsweise nur in bestimmten Abteilungen oder Applikationen verfügbar. Oder es existieren Infrastrukturen und Methoden für Auswertungen, die sich aber nur auf einzelne Fachbereiche beziehen – genau wie die daraus generierten Erkenntnisse.

Darüber hinaus ist das Datenmanagement komplex. Viele Unternehmen sind mit einer chaotischen Vielfalt von Workload-Typen und Datenprotokollen konfrontiert – die noch dazu jeweils andere Verwaltungssysteme erfordern.

Wie Daten von den Unternehmen zu behandeln sind

Eine konsequent umgesetzte Datenstrategie ist die Voraussetzung dafür, dass Unternehmen ihre Daten effizient verwerten können – und den eigenen Reifegrad verbessern. Um Mehrwert aus ihnen zu schöpfen, ist eine umfassende Übersicht über alle Informationen Voraussetzung, und zwar von einer Plattform aus. Alle Daten sollten über alle Quellen und Anwendungsfälle in Echtzeit zusammengeführt werden, auch wenn sie von Geräten am Edge stammen. Nur dann können sie übergreifend genutzt werden. Der Zugriff muss zentral möglich sein. Auch Anwendungen müssen effizient ausgeführt sowie Ressourcen unkompliziert zugewiesen werden können.

Die Sicherheit der Daten sowie die Kontrolle über sie und die daraus entstehende Wertschöpfung müssen dabei jederzeit gewährleistet werden. Möglich ist das mit einer hybriden Cloud-Infrastruktur sowie einer Verteilung der Datenquellen auf mehrere Standorte.

Wie HPE Unternehmen hilft, das Level der Daten-Ökonomie zu erreichen

Die HPE GreenLake Edge-to-Cloud-Plattform leistet all das: Sie bringt die Cloud dorthin, wo sich die Daten befinden und analysiert, um welche Daten es sich handelt. Sie werden vereinheitlicht, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Unternehmen erhalten Übersicht über alle relevanten Daten.

Die Edge-to-Cloud-Lösung von HPE ermöglicht mit ihren verschiedenen Lösungen das Daten-Management über Standorte, Rechenzentren und Clouds hinweg. So können Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette genutzt und ausgewertet werden.

Zu HPE GreenLake gehören unter anderem eine Vielzahl an verschiedenen Services, die helfen, Datensilos zu beseitigen, die Komplexität zu reduzieren, die Leistung zu verbessern – und dabei Kosten zu sparen. Neu ist unter anderem eine modulare Speicherlösung, die sowohl Block Storage als auch File Storage anbieten kann. Die HPE Alletra Storage MP basiert auf einer disaggregierten Architektur und bietet das Maximum an Flexibilität für die unterschiedlichsten Anforderungen. Kombiniert mit der HPE GreenLake Cloud Plattform ergibt sich so ein einzigartiges neues Storage-Erlebnis.

Der Vorteil für Kunden: Sie nutzen eine einzige, einheitliche Plattform zur Bereitstellung, Verwaltung und Orchestrierung von Daten- und Speicherdiensten in der kompletten Hybrid Cloud. Damit können Unternehmen den Schatz ihrer Daten einfach nutzen.

Wollen Sie den Datenwertschöpfungs-Reifegrad Ihres Unternehmens ermitteln? Dieses können Sie als Ausgangspunkt nutzen, um die nächsten Schritte zur Optimierung ihrer Strategie zu planen. Ein kostenloses Assessment bei HPE liefert erste Erkenntnisse.