Die 3 grössten Data Challenges – und wie Unternehmen sie nachhaltig meistern

Daten gelten heute als einer der wichtigsten Ressourcen für Unternehmen. Sie sollen bessere Entscheidungen ermöglichen, Prozesse automatisieren, Innovationen beschleunigen und neue Geschäftsmodelle vorantreiben. In der Realität zeigt sich jedoch häufig ein anderes Bild: Trotz hoher Investitionen in Technologien und Digitalisierungsinitiativen gelingt es vielen Unternehmen nur bedingt, aus ihren Daten tatsächlich messbaren Business Value zu generieren.

Die kürzlich veröffentlichte Global Data Impact Index-Studie zeigt deutlich, wo die grössten Hindernisse liegen. Enterprise-Unternehmen wurden gefragt, welche Herausforderungen sie aktuell am stärksten daran hindern, ihre strategischen und operativen Ziele zu erreichen. Das Ergebnis macht deutlich: Die grössten Probleme liegen nicht ausschliesslich in der Technologie selbst. Vielmehr sind es organisatorische Strukturen, fehlende Orientierung im Technologiemarkt und langwierige Entscheidungsprozesse, die Unternehmen ausbremsen.

In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die drei grössten Data Challenges – und darauf, wie Unternehmen diese nachhaltig meistern können.

1. Interne Prozesse und Organisation: Wenn Komplexität Innovation verhindert

Mit 33,7 Prozent ist dies laut Studie die grösste Herausforderung für Unternehmen. Das überrascht wenig. Gerade Unternehmen mit langer Historie verfügen häufig über komplexe Organisationsstrukturen, gewachsene Prozesslandschaften und isolierte Geschäftsbereiche. Was über Jahrzehnte funktioniert hat, wird heute zunehmend zum Problem.

Viele Unternehmen arbeiten noch immer in Silos. Abteilungen verfolgen ähnliche Ziele, arbeiten jedoch mit unterschiedlichen Systemen, Datenstrukturen und Prozessen. Informationen werden mehrfach gepflegt, Abstimmungen dauern lange und Verantwortlichkeiten sind nicht klar definiert. Das erschwert nicht nur die tägliche Zusammenarbeit, sondern insbesondere auch die Umsetzung neuer Strategien und innovativer Geschäftsmodelle.

Besonders deutlich zeigt sich dieses Problem bei zentralen Software- und Transformationsprojekten. Denn deren Erfolg hängt entscheidend davon ab, dass alle beteiligten Geschäftsbereiche an einem Strang ziehen. Fehlt dieses Alignment, entstehen Reibungsverluste, Widerstände und Verzögerungen. Projekte werden unnötig kompliziert, teurer oder scheitern im schlimmsten Fall vollständig.

Hinzu kommt: Viele Unternehmen versuchen, neue Technologien auf bestehende ineffiziente Prozesse aufzusetzen. Dadurch werden Probleme nicht gelöst, sondern lediglich digitalisiert. Moderne Daten- und Technologielandschaften benötigen jedoch auch moderne Organisations- und Prozessmodelle.

Unternehmen, die ihre Komplexität heute deutlich spüren, kommen deshalb um eine grundlegende Transformation kaum herum. Dabei geht es nicht nur um neue Software, sondern um die Frage, wie Teams zusammenarbeiten, Entscheidungen treffen und Daten nutzen.

Externe Digitalisierungspartner können hierbei eine entscheidende Rolle spielen. Sie bringen nicht nur Technologieexpertise mit, sondern auch Erfahrung im Change-Management. Gerade bei grossen Transformationsprojekten hilft ein neutraler Blick von aussen dabei, ineffiziente Strukturen sichtbar zu machen, klare Verantwortlichkeiten zu definieren und Veränderungen nachhaltig im Unternehmen zu verankern.

2. Fehlendes Wissen über die richtigen Systeme und Tools

Die zweitgrösste Herausforderung liegt laut Studie im eingeschränkten Wissen über geeignete Systeme und Technologien. 19,3 Prozent der Unternehmen sehen hier ein zentrales Problem. Das ist auch kein Wunder: Der Technologiemarkt entwickelt sich heute schneller denn je. Neue Plattformen, KI-Funktionen, Datenarchitekturen und Automatisierungsmöglichkeiten entstehen in immer kürzeren Innovationszyklen. 

Für Fachabteilungen und interne IT-Teams gehört die kontinuierliche Marktbeobachtung meist nicht zum Tagesgeschäft. Ihr Fokus liegt verständlicherweise auf dem operativen Betrieb und laufenden Projekten. Gleichzeitig steigen jedoch die Anforderungen an moderne Daten- und Systemlandschaften kontinuierlich.

Unternehmen erkennen daher oft zu spät, dass bestehende Systeme ihre Anforderungen nicht mehr erfüllen. Prozesse werden ineffizienter, Datenqualität leidet und wichtige Innovationspotenziale bleiben ungenutzt. Hinzu kommt eine weitere Herausforderung: Viele Unternehmen wissen zwar, dass sie „etwas mit KI“, Daten oder Automatisierung machen müssen – können ihren konkreten Bedarf jedoch nur schwer definieren. Ohne klare Anforderungen wird es jedoch nahezu unmöglich, die richtigen Technologien auszuwählen.

Genau hier werden holistische Digitalisierungspartner besonders wertvoll. Sie helfen Unternehmen nicht nur dabei, technologische Trends einzuordnen, sondern übersetzen konkrete Geschäftsanforderungen in sinnvolle Systemlandschaften und Umsetzungsstrategien. Ein erfahrener Partner kennt den Softwaremarkt, versteht die Unterschiede zwischen verschiedenen Plattformansätzen und verfügt idealerweise über ein breites Partnernetzwerk. Dadurch können Unternehmen deutlich schneller geeignete Optionen identifizieren, ohne selbst monatelange Marktanalysen durchführen zu müssen.

Gleichzeitig sorgt diese Expertise dafür, dass Technologien nicht isoliert betrachtet werden. Denn erfolgreiche Digitalisierung entsteht nicht durch einzelne Tools, sondern durch das Zusammenspiel von Daten, Prozessen und Organisation. Unternehmen sollten deshalb frühzeitig evaluieren, welche Systeme langfristig zu ihren strategischen Zielen passen – und nicht erst handeln, wenn bestehende Lösungen bereits zum Innovationshemmnis geworden sind.

3. Langsame Entscheidungsprozesse bremsen Digitalisierung aus

Selbst wenn der Bedarf erkannt wurde und geeignete Technologien identifiziert sind, beginnt in vielen Unternehmen erst der eigentliche Kraftakt: die interne Entscheidungsfindung. Mit 18,7 Prozent zählen langsame Entscheidungsprozesse ebenfalls zu den grössten Herausforderungen der befragten Unternehmen.

Gerade in grossen Organisationen ziehen sich Digitalprojekte häufig über Monate oder sogar Jahre hinweg. Anforderungen müssen dokumentiert, Business Cases erstellt und Investitionen über mehrere Hierarchieebenen hinweg abgestimmt werden. Unterschiedliche Interessen, Budgetfragen und Unsicherheiten führen dazu, dass Entscheidungen immer weiter verzögert werden.

Und während intern diskutiert wird, entwickelt sich der Markt weiter: Wettbewerber treiben Innovationen voran, neue Technologien entstehen und Kundenanforderungen verändern sich. Unternehmen riskieren dadurch, wertvolle Zeit zu verlieren.

Noch kritischer wird es, wenn Projekte bereits in frühen Phasen an internen Widerständen scheitern. Fehlendes Verständnis für den strategischen Wert von Daten und Technologie führt häufig dazu, dass Digitalinitiativen nicht die notwendige Priorität erhalten. Deshalb braucht es ein unternehmensweites Bewusstsein dafür, welchen Einfluss Daten heute auf Wettbewerbsfähigkeit, Wachstum und Innovation haben. 

Ebenso entscheidend sind sauber vorbereitete Projekt-Pitches. Erfolgreiche Initiativen zeichnen sich dadurch aus, dass Bedarf, Ziele, Business Value und geplante Massnahmen klar dokumentiert und nachvollziehbar kommuniziert werden. Je transparenter ein Projekt aufgebaut ist, desto einfacher wird es, interne Stakeholder zu überzeugen.

Auch hier leisten erfahrene Digitalisierungspartner wertvolle Unterstützung. Durch ihre Projekterfahrung kennen sie typische Stolpersteine, können Best Practices einbringen und helfen dabei, realistische Roadmaps sowie belastbare Business Cases zu entwickeln.

Das reduziert nicht nur Unsicherheiten, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass Projekte schneller genehmigt und erfolgreich umgesetzt werden.

Fazit: Data Value entsteht nicht allein durch Technologie

Die Ergebnisse der Global Data Impact Index-Studie zeigen deutlich: Die grössten Herausforderungen rund um Daten liegen heute weit über die reine Technologie hinaus. Komplexe Organisationsstrukturen, fehlende Orientierung im Technologiemarkt und langsame Entscheidungsprozesse verhindern in vielen Unternehmen, dass Daten ihr volles Potenzial entfalten können.

Wer seinen Data Value nachhaltig steigern möchte, muss deshalb ganzheitlich denken. Erfolgreiche Digitalisierung entsteht erst dann, wenn Daten, Prozesse, Organisation und Technologie sauber zusammenspielen. Unternehmen, die frühzeitig handeln, ihre Strukturen hinterfragen und auf erfahrene Partner setzen, schaffen die Grundlage dafür, Daten nicht nur zu verwalten, sondern sie gezielt als strategischen Wettbewerbsvorteil zu nutzen.

Das gilt insbesondere, da KI-Projekte heute und auch in Zukunft in immer mehr Geschäftsbereichen vorangetrieben werden. Und das, obwohl diese Initiativen im Moment noch wenig wertsteigernd sind: Laut dem Analystenhaus Gartner® scheitern 50 Prozent aller GenAI- und 40 Prozent aller Agentic AI-Projekte. Qualitativ hochwertige Daten und durchgängige Prozesse sind die absolut notwendige Grundlage, um KI-Projekte zum Erfolg zu führen. Mit einem stärkeren Fokus auf Daten, Datenqualität, Data Governance und Datenprozesse kann davon ausgegangen werden, dass sich der ROI von KI-Projekten langfristig steigern wird. Kombiniert mit einer klaren Zielsetzung und einem sauberen Scoping stellen Unternehmen die Weichen für den erfolgreichen Einsatz von KI in relevanten Geschäftsprozessen. 

Unsere Expertinnen und Experten helfen Ihnen gerne dabei, Ihre persönlichen Data Challenges zu meistern – treten Sie unverbindlich mit uns in Kontakt!