BARC x Actian-Studie: Skalierung von Datenprodukten – zentrale Herausforderungen und Ausblick
Zusammenfassung
- Unternehmen stehen nach wie vor vor Herausforderungen bei der Skalierung von Datenprodukten, insbesondere in Bezug auf Zuständigkeiten, Governance und teamübergreifende Zusammenarbeit.
- Diese Herausforderungen nehmen allmählich ab, da Unternehmen Erfahrungen sammeln und ihre Strategien für Datenprodukte verfeinern.
- Beobachtbarkeit von Daten Beobachtbarkeit zu einer der obersten Prioritäten (43 %), um die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten und Probleme proaktiv zu erkennen.
- Der Fokus liegt künftig zunehmend auf dem Aufbau vertrauenswürdiger, gut verwalteter Datengrundlagen, um KI in großem Maßstab zu unterstützen.
Erkenntnisse aus der weltweiten Studie von BARC und Actian aus dem Jahr 2026 unter mehr als 300 Führungskräften im Bereich Unternehmensdaten
Unternehmen aus allen Branchen investieren massiv in KI. Dennoch haben viele Initiativen nach wie vor Schwierigkeiten, über das Experimentierstadium hinauszukommen und einen nachhaltigen geschäftlichen Nutzen zu erzielen.
Um besser zu verstehen, was skalierbare KI-Initiativen von solchen unterscheidet, die ins Stocken geraten, hat sich Actian mit BARC, einem weltweit führenden Analyseunternehmen für Daten und Analytik, um eine weltweite Studie unter führenden Datenexperten in Unternehmen.
Auf der Grundlage der Erkenntnisse von mehr als 300 Befragten aus verschiedenen Branchen und Regionen untersucht die Studie, wie Unternehmen Datenprodukte und Datenverträge einführen und umsetzen und wie sich diese Ansätze auf den Erfolg von KI-Initiativen auswirken.
Zwar schreitet die Einführung zusehends voran, doch die Studie macht auch auf eine wichtige Tatsache aufmerksam: Die Einführung von Datenprodukten in großem Maßstab ist für viele Unternehmen nach wie vor ein laufender Prozess.
BARC × Actian – Globaler Forschungsbericht (2026)
Die Skalierung von Datenprodukten stellt nach wie vor eine Herausforderung dar
Trotz der zunehmenden Verbreitung von Datenprodukten berichten Unternehmen von verschiedenen Herausforderungen bei der praktischen Umsetzung.
Herausforderungen bei der Umsetzung von Datenprodukten – © BARC 2026
Diese Herausforderungen spiegeln die Komplexität der Operationalisierung von Datenprodukten in großen Organisationen. Die Umsetzung dieses Ansatzes erfordert neue Vorgehensweisen in Bezug auf Dateneigentumsrechte, Daten-Governance und die Zusammenarbeit zwischen den Teams, die für die Erstellung und Nutzung von Daten verantwortlich sind.
Wie in der Studie hervorgehoben wird, befindet sich der Wandel hin zu einer produktorientierten Datenverwaltung noch in der Entwicklung, und Unternehmen arbeiten derzeit daran, die Strukturierung und Steuerung dieser Initiativen weiter zu verfeinern.
Anzeichen für Fortschritte in der gesamten Branche
Erfreulicherweise deuten die Forschungsergebnisse auch darauf hin, dass viele dieser Herausforderungen weniger gravierend sind als noch in einer früheren Studie aus dem Jahr 2024.
Je mehr Erfahrung Unternehmen mit Datenproduktansätzen sammeln, desto besser lernen sie, operative und Governance-bezogene Fragen zu bewältigen, die sich bei der Skalierung dieser Initiativen ergeben.
Dies deutet darauf hin, dass sich Datenprodukte von einem noch jungen Konzept zu einer etablierteren Praxis im Rahmen von Unternehmensdatenstrategien entwickeln.
Zukünftige Schwerpunkte: Stärkung der Datengrundlagen für KI
Mit Blick auf die Zukunft untersuchte die Studie zudem, welchen Bereichen Unternehmen in den nächsten 12 Monaten bei der weiteren Skalierung ihrer Datenprodukte Priorität einräumen wollen.
Bereiche im Zusammenhang mit Datenprodukten, denen Unternehmen in den nächsten 12 Monaten Priorität einräumen – © BARC 2026
Die Untersuchung zeigt, dass der wichtigste Faktor für die Einführung von Datenprodukten die Datenqualität ist – zuverlässige Eingabedaten für KI-Systeme und Entscheidungsfindung.
Es ist daher keine Überraschung, dass Beobachtbarkeit als nächster Schwerpunktbereich herauskristallisiert (43 %), da Unternehmen mehr Transparenz hinsichtlich des Zustands und der Zuverlässigkeit ihrer Datenpipelines anstreben und Probleme erkennen und beheben möchten, bevor diese sich auf Produktionssysteme auswirken.
Neben Beobachtbarkeit kommen zunehmend Verfahren wie Datenverträge zum Einsatz, um sicherzustellen, dass die Erwartungen hinsichtlich Schema, Eigentumsverhältnissen und Qualität klar definiert sind.
Insgesamt verdeutlichen diese neuen Prioritäten einen umfassenderen Wandel: Unternehmen konzentrieren sich zunehmend nicht nur auf den Aufbau von Datenplattformen, sondern auch darauf, sicherzustellen, dass die Daten, die als Grundlage für Analysen und KI dienen, vertrauenswürdig sind und einer soliden Governance unterliegen.
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Dieser Artikel stellt einige wichtige Erkenntnisse aus der weltweiten Studie von BARC und Actian vor.
Der vollständige Bericht, Datenprodukte und Datenverträge im Jahr 2026: Die Grundlage für den Erfolg der KI, untersucht, wie Unternehmen verschiedener Branchen und Regionen Datenprodukte und Datenverträge einführen und operationalisieren – und wie diese Praktiken die KI-Reife, die Governance und die Ergebnisse in der Praxis beeinflussen.
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