Der Vorteil von Datenprodukten: Was neue weltweite Untersuchungen über den Erfolg von KI verraten
Zusammenfassung
- Unternehmen, die in KI investieren, haben aufgrund einer schwachen Datenbasis oft Schwierigkeiten, den Schritt vom Experimentierbetrieb in den Produktionsbetrieb zu vollziehen.
- Die Akzeptanz von Datenprodukten nimmt rapide zu und steigt von 48 % im Jahr 2024 auf 69 % im Jahr 2026.
- Unternehmen mit ausgereiften Datenprodukten sind weitaus eher in der Lage, KI zu skalieren; 85 % von ihnen betreiben mehrere KI-Projekte im Produktivbetrieb.
- Datenprodukte tragen zum Erfolg von KI bei, indem sie Governance, Qualität, Verantwortlichkeiten sowie wiederverwendbare und vertrauenswürdige Datenbestände gewährleisten.
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.
Die Ergebnisse zeigen ein klares Muster: Unternehmen, die Datenprodukte in großem Umfang einsetzen, erzielen deutlich bessere KI-Ergebnisse.
BARC × Actian – Globaler Forschungsbericht (2026)
KI-Ambitionen vs. KI-Realität
Viele Unternehmen verfolgen heute ehrgeizige KI-Strategien. Diese Ambitionen jedoch in Produktionssysteme umzusetzen, die einen geschäftlichen Mehrwert liefern, ist weitaus schwieriger als die Einführung von Pilotprojekten oder Proofs of Concept.
KI-Initiativen sind auf zuverlässige Daten, klare Zuständigkeiten und eine einheitliche Datenqualität über alle Systeme hinweg angewiesen. Die Untersuchung zeigt, dass vertrauenswürdige Eingabedaten für KI und Entscheidungsfindung mittlerweile die wichtigsten Faktoren für die Einführung von Datenprodukten Entscheidungsfindung . Ohne diese Grundlagen lassen sich Modelle isolation erfolgreich entwickeln, haben isolation Schwierigkeiten, in realen Umgebungen zuverlässig zu funktionieren.
Diese Kluft zwischen den Zielen im Bereich KI und deren Umsetzung ist heute zu einer der größten Herausforderungen für Datenteams in Unternehmen geworden.
Die gemeinsam mit BARC durchgeführte Untersuchung legt nahe, dass der Unterschied häufig darin liegt, wie Organisationen ihre Daten verwalten nutzen.
Die Datenprodukte sind in die Einführungsphase eingetreten
Die Untersuchung zeigt zudem, dass Datenprodukte die Experimentierphase hinter sich lassen und zunehmend in Unternehmen Einzug halten.
Die Einführung von Datenprodukten nimmt in den befragten Organisationen rasant zu. Innerhalb von etwas mehr als einem Jahr stieg der Anteil der Unternehmen, die Datenprodukte operativ einsetzen, von 48 % im Jahr 2024 auf 69 % im Jahr 2026, was einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise markiert, wie Unternehmen verwalten gestalten und verwalten .
Dies deutet darauf hin, dass sich das Konzept von einer architektonischen Idee zu einem praktischen Ansatz für die Verwaltung und Bereitstellung vertrauenswürdiger Daten in großem Maßstab entwickelt.
Einführung von Datenprodukten in Unternehmen. Datenprodukte treten nun in die Phase der unternehmensweiten Einführung ein – © BARC 2026
Der Vorteil von Datenprodukten
Eines der auffälligsten Ergebnisse der Studie ist der enge Zusammenhang zwischen der Einführung von Datenprodukten und dem Reifegrad der KI. Unternehmen, die Daten als klar definierte, geregelte und wiederverwendbare Produkte behandeln, sind weitaus eher in der Lage, KI-Initiativen in die Produktion zu überführen und erfolgreich zu skalieren.
Tatsächlich zeigen die Untersuchungen eine deutliche statistische Kluft zwischen Unternehmen, die Datenprodukte in großem Maßstab einsetzen, und solchen, die dies nicht tun: 85 % der Unternehmen, die unternehmensweit Datenprodukte etabliert haben, geben an, drei oder mehr KI-Projekte in der Produktion zu haben, verglichen mit nur 25 % der Unternehmen, die lediglich mit Datenprodukten experimentieren oder diese gar nicht nutzen.
Dies deutet darauf hin, dass Datenprodukte zunehmend zu einem bewährten Betriebsmodell für die Bereitstellung zuverlässiger Daten für KI- und Analyseinitiativen werden.
Warum Datenprodukte für KI wichtig sind
Datenprodukte bringen mehrere Elemente mit sich, die für den zuverlässigen Betrieb von KI-Systemen in großem Maßstab entscheidend sind – insbesondere wenn Unternehmen die für KI erforderlichen Datengrundlagen aufbauen.
Datenprodukte umfassen in der Regel klar definierte Datenverantwortlichkeiten, dokumentierte Datenvereinbarungen und -schemata, integrierte Datenqualitätsüberwachung und -governance sowie wiederverwendbare und auffindbare Datenbestände. Diese Elemente tragen dazu bei, dass die von KI-Modellen verwendeten Daten konsistent, vertrauenswürdig und gut verwaltet bleiben.
Da KI-Initiativen immer komplexer werden, insbesondere durch das Aufkommen agentischer und autonomer Systeme, gewinnen diese Grundlagen noch mehr an Bedeutung. Ohne zuverlässige Datenpipelines und klar definierte Datenbestände wird die unternehmensweite Skalierung von KI äußerst schwierig.
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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.
Laden Sie den vollständigen Bericht herunter, um die Ergebnisse zu entdecken und zu erfahren, wie führende Unternehmen KI mithilfe von Datenprodukten skalieren.
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