Die Herausforderung
Moderne Analytics- und AI-Initiativen scheitern selten an der Technologie. Sie scheitern oft an Datensilos, fehlender Governance, regulatorischen Hürden und dem hohen Aufwand für Aufbau und Betrieb einer Enterprise-Datenplattform.
Während Unternehmen Innovation beschleunigen wollen, steigen gleichzeitig die Anforderungen an Compliance, Nachvollziehbarkeit und Datenkontrolle.
Das Ergebnis: Hohe Kosten, lange Projektlaufzeiten und unnötige Risiken. Gründe dafür können sein:
- In historisch gewachsenen IT-Landschaften sind Daten oft untrennbar mit Applikationen verbunden. Für eine datengetriebene Organisation müssen Daten jedoch als eigenständiges Wirtschaftsgut existieren und Datensilos aufgebrochen werden.
- Governance Prozesse sind manuell und Legacy Strukturen über Kontrollen, Freigabeprozesse und die Einhaltung von Compliance Anforderungen bremsen die Innovation aus.
- Regulatorische Anforderungen wie DSG, DSGVO, FINMA oder BAG-Auflagen können ohne eine zentrale Datenplattform nicht nahtlos umgesetzt werden. Die manuelle Einhaltung dieser Vorgaben ist fehleranfällig und wirtschaftlich ineffizient.
- Eigenentwicklungen werden oft unterschätzt. Aufwand, Betrieb, Wartung und regulatorische Anforderungen führen häufig zu deutlich höheren Kosten als geplant.
- AI-Anwendungen ohne moderne Datenplattformen als kritisches Fundament für KI und Agentic AI bleiben Insellösungen ohne unternehmensweiten Mehrwert.
- Unzureichende Governance- und Sicherheitsvorgaben sowie das Fehlen strukturierter Berechtigungs- und Metadatenkonzepte verhindern oft den Übergang vom Proof-of-Concept in den produktiven Betrieb.
- Nachvollziehbarkeit, Zweckgebundenheit und Sicherstellung der Datenqualität werden nicht einheitlich über die gesamte Organisation hinweg forciert.
- Unternehmen konzentrieren sich auf den Betrieb der Standard-Datenplattform, anstatt sich auf die inhaltliche Nutzung der Daten und der Generation des Business Mehrwert zu konzentrieren.
