Splunk-Studie: Der Wert von Daten im KI-Zeitalter Die neuen Regeln des Datenmanagements

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Laut einer Splunk-Studie kämpfen viele Unternehmen mit den Folgen veralteter Datenmanagement-Strategien. Die Komplexität wachse, die Kosten ebenso. Wer moderne Praktiken wie Föderation und Lifecycle-Management einführt, könnte sich Vorteile sichern.

Das Datenwachstum übersteigt vielerorts die Fähigkeit der IT, die Kontrolle zu behalten. Laut einer internationalen Studie von Splunk (Registrierung erforderlich) unter 1.475 Fachkräften aus IT, Cybersecurity und Engineering sehen sich Unternehmen mit steigenden Datenmengen, wachsender Komplexität und neuen Compliance-Vorgaben konfrontiert. Die Befragten stammen aus 16 Branchen und neun Ländern, darunter Deutschland, Frankreich und die USA.

Daten sind heute verteilt, fragmentiert, oft dupliziert – und werden in hybriden Architekturen geparkt, die kaum noch zu überblicken sind. Mehr als zwei Drittel nennen die Datenmenge und das Datenwachstum als zentrale Herausforderungen. Noch mehr kämpfen mit Sicherheits- und Compliance-Fragen.

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Die Folge: Schwache Entscheidungsprozesse, Ausfallzeiten, Wettbewerbsnachteile und rechtliche Risiken. So berichten 71 Prozent der Befragten von einer eingeschränkten Entscheidungsfähigkeit, 62 Prozent von Compliance-Problemen – jeweils mit zum Teil deutlichen Auswirkungen.

Alte Konzepte greifen nicht mehr

Laut der Studie sind klassische Datenmanagement-Strategien zu statisch. Viele Unternehmen setzen weiter auf zentrale Speicherung und konsolidierte Umgebungen. Doch die Realität ist komplexer: Daten liegen verteilt über Clouds, Data Lakes, lokale Systeme. Der Zugang ist oft fragmentiert, der Überblick fehlt.

Nur 13 Prozent der Befragten geben an, dass sie mit ihrer Strategie eine einheitliche Transparenz erreichen. Die Mehrheit muss sich durch mehrere Systeme klicken, um an relevante Informationen zu gelangen. Migrationen werden zur Routine: Fast die Hälfte verschiebt ihre Daten monatlich – mit allen Risiken für Sicherheit, Compliance und Budget.

Mehr als 90 Prozent berichten von gestiegenen Ausgaben im Datenmanagement. Treiber sind unter anderem neue Regularien wie die DSGVO oder NIS 2. Hinzu kommt ein wachsender Aufwand für Datenklassifikation, Schutz und Dokumentation.

Drei Hebel für mehr Kontrolle

Der Report zeigt, dass moderne Datenmanagement-Strategien auf drei Bausteinen beruhen: Datenföderation, Data-Lifecycle-Management und Pipeline-Management. Unternehmen, die alle drei Methoden vollständig eingeführt haben, schneiden der Splunk-Umfrage zufolge durchweg besser ab.

Dazu zählen messbare Vorteile bei Zugriffsgeschwindigkeit, Verarbeitungszeit und Sicherheitslage. 62 Prozent dieser „Leader“ berichten von sinkenden Kosten – bei anderen sind es nur 34 Prozent. Auch KPIs in der IT und Security verbessern sich deutlich, etwa bei Mean Time to Respond (MTTR) oder der Bedrohungserkennung.

Ein Beispiel: Unternehmen mit Data-Tiering – also der abgestuften Speicherung nach Nutzungshäufigkeit – berichten doppelt so oft von geringeren Speicherkosten wie andere. Gleichzeitig steigt die Zugriffsgeschwindigkeit.

KI braucht saubere Daten

Künstliche Intelligenz spielt zunehmend eine Doppelrolle: Sie profitiert von Datenmanagement – und unterstützt es. 85 Prozent der Befragten geben an, dass ihre Datenstrategie der KI genügend Daten in ausreichender Vielfalt bereitstellt. Gleichzeitig nutzen 73 Prozent KI, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren – etwa bei Qualitätssicherung oder Data Discovery.

Allerdings kann KI bestehende Schwächen auch verschärfen. Einige Teilnehmer berichten, dass Integrationsprobleme durch den KI-Einsatz zugenommen haben. Auch der Umgang mit Verzerrungen in Trainingsdaten bleibt eine Herausforderung. Trotzdem sehen fast alle Befragten (98 Prozent) KI als Hilfe im Datenmanagement – ein deutlicher Trend.

Aufräumen beginnt beim Bestand

Der Report schließt mit konkreten Empfehlungen: Unternehmen sollten eine Bestandsaufnahme ihrer Daten vornehmen, Nutzungsklassen definieren, Zugriffskontrollen implementieren und klare Aufbewahrungsrichtlinien etablieren. Vor allem aber braucht es laut Studie eine Architektur, die föderierten Zugriff ohne Datenmigration ermöglicht.

So würden sich auch externe Datenquellen in Ad-hoc-Analysen einbinden lassen, ohne Compliance-Risiken zu erzeugen oder IT-Ressourcen unnötig zu binden. Eine einheitliche Plattform könne dabei helfen, Tool-Landschaften zu verschlanken, Workflows zu harmonisieren und eine ganzheitliche Sicht auf kritische Daten zu schaffen.

Sicherheit und Observability

Splunk-Übernahme: Prävention zahlt sich aus

* Im Auftrag vonSplunk hat Oxford Economics von November 2024 bis Januar 2025 insgesamt 1.475 Fachleute aus IT, Engineering und Cybersecurity in Australien, Deutschland, Frankreich, Indien, Japan, Neuseeland, Singapur sowie aus den USA und aus dem Vereinigten Königreich befragt. Vertreten sind 16 Branchen: Unternehmensdienstleistungen, Bau- und Ingenieurwesen, Konsumgüter, Bildung, Finanzdienstleister, Gesundheitswesen, Biowissenschaften, Fertigung, Technologie, Medien, Öl/Gas, Einzelhandel/Großhandel, Telekommunikation, Transport und Logistik sowie Versorger. Als „Datenmanagement-Leader“ sind diejenigen Unternehmen definiert, die Datenföderation, Datenpipeline-Management und Data-Lifecycle-Management vollständig implementiert haben.

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