Ineffiziente Datenanalyse kostet Geld

Den Ergebnissen zufolge investieren Unternehmen im Durchschnitt 44 Prozent ihrer Zeit mit dem Aufbau und der Instandhaltung von Datenpipelines, die Data Lakes und Warehouses mit Datenbanken und Anwendungen verbinden. Dieser beträchtliche Arbeitsaufwand macht sich jedoch nicht bezahlt: 71 Prozent der Befragten geben an, dass Endnutzer ihre Geschäftsentscheidungen auf Grundlage von veralteten oder fehlerhaften Daten treffen. Bei 66 Prozent geschieht dies angeblich ohne Kenntnis der Geschäftsführung. Die Folge: 85 Prozent der Unternehmen haben Fehlentscheidungen getroffen, die sie Geld gekostet haben.

»Die Studie verdeutlicht, wie sehr Führungskräfte im Bereich Daten zu kämpfen haben«, so George Fraser, CEO von Fivetran. »Es geht nicht nur darum, die Prozesse für den manuellen Aufbau und die Verwaltung von Pipelines zu optimieren: 80 Prozent der Befragten müssen Datenpipelines nach der Bereitstellung komplett neu aufbauen - zum Beispiel aufgrund geänderter APIs. 39 Prozent von ihnen geben sogar an, das sei häufig oder immer der Fall.«

Auf dem Weg zur Wertschöpfung aus Daten passieren nicht nur sehr leicht Fehler - es dauert zudem unverhältnismässig lang: Nur 13 Prozent der Unternehmen gelingt es nach eigener Angabe, innerhalb von Minuten oder Stunden einen Mehrwert aus neu gesammelten Daten abzuleiten. Stattdessen benötigen 76 Prozent bis zu einer Woche, um die Daten für umsatzrelevante Entscheidungen aufzubereiten. 74 Prozent davon sind Unternehmen mit einem Umsatz von über 500 Millionen US-Dollar.