Der erste Bericht zeigt, dass fast 3 von 4 Entscheidern der Meinung sind, dass unzureichende Investitionen in KI die Rentabilität des Unternehmens gefährden, aber auch, dass schlechte Datenqualität, komplexe Vorschriften und Integration den Erfolg behindern
Nürnberg, 20. März 2024 – Eines ist führenden Entscheidungsträgern längst klar: KI ist essentiell für die Zukunftsfähigkeit ihrer Unternehmen. Doch nach wie vor bremsen regulatorische und technologische Herausforderungen die Einführung und effiziente Nutzung, so der neueste Report von Exasol, dem Anbieter von Hochleistungs-Analysedatenbanken. Der heute veröffentlichte 2024er “AI and Analytics Report” von Exasol untersucht den aktuellen Stand der KI-Implementierung, die größten Herausforderungen im Bereich der Datenanalyse und die Zukunft der Führungsebene angesichts des explosionsartigen Datenwachstums und der Einführung neuer Technologien.
In Zusammenarbeit mit Vanson Bourne, einem unabhängigen Marktforschungsunternehmen, befragte Exasol 800 leitende Entscheidungsträger sowie Data Scientists und Datenanalysten in den USA, Großbritannien und Deutschland, um die Daten- und Analyseinitiativen von Unternehmen zu bewerten, einschließlich der größten Herausforderungen und der Frage, wie sie diese Herausforderungen kurzfristig (innerhalb von zwei Jahren) zu bewältigen gedenken.
Die wichtigsten Ergebnisse sind:
Entscheider und technische Analysten sind der Meinung, dass ein Verzicht auf KI-Investitionen zum Scheitern des Unternehmens führen wird, aber es gibt immer noch erhebliche Herausforderungen für eine breitere Umsetzung
Fast alle Befragten (91 %) stimmen zu, dass KI eines der wichtigsten Themen für ihr Unternehmen in den nächsten zwei Jahren ist. Wobei 72 % glauben, dass ausbleibende Investitionen in KI die Zukunftsfähigkeit gefährdet. Der Druck auf Seiten der Stakeholder ist ebenfalls ein Faktor für die verstärkte Einführung von KI: 45 % der Befragten gaben an, dass der Wunsch nach dem Einsatz der Technologie zunimmt – sowohl von Kunden als auch von Investoren. Zu den am häufigsten genannten Gründen für die Bedeutung der KI gehören die Erschließung neuer Geschäftsfelder oder Einnahmequellen (50 %), die Veränderung der Aufgaben und Zuständigkeiten der Mitarbeiter (47 %), die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt (46 %) und die Automatisierung von Prozessen (43 %).
Trotz der Einsicht, wie wichtig die Technologie für den künftigen Erfolg ist, gibt es nach wie vor Hindernisse für die nahtlose Umsetzung. So geben fast neun von zehn Befragten (88 %) an, dass die sich entwickelnden bürokratischen Anforderungen und Vorschriften für KI mehr Klarheit erfordern. Als weitere Hürden nannten 44 % der Befragten eine fehlende Implementierungsstrategie, eine schlechte Datenqualität und ein unzureichendes Datenvolumen (43 %) sowie Probleme bei der Integration in bestehende Systeme (38 %). Für Unternehmen heißt es jetzt zu handeln, um diese Hindernisse zu überwinden, da mehr als ein Drittel (38 %) der Umfrageteilnehmer plant, die KI-Infrastruktur in den nächsten Jahren zu erweitern.
Latenzzeiten behindern weiterhin die Datenanalyse und KI-Projekte von Unternehmen
Unternehmen haben Schwierigkeiten, ihre Datenanalyse- und KI-Projekte voranzutreiben. 78 % der Entscheidungsträger berichten von Lücken in mindestens einem Bereich ihrer Loading...Data Science- und Machine-Learning (ML)-Modelle. Fast die Hälfte (47 %) nennt die Geschwindigkeit bei der Umsetzung neuer Datenanforderungen als Herausforderung.
Obwohl die meisten (96 %) der Befragten angeben, durchschnittlich drei BI-Tools in ihrem Unternehmen im Einsatz zu haben und Tools zur Beschleunigung von Datenauswertungen nutzen, berichten erstaunliche 69 % der BI-Anwender, dass sie weiterhin mit langsamen Abfragegeschwindigkeiten zu kämpfen haben. Weitere 79 % berichten, dass ihre Datenteams zu lange brauchen, um neue Geschäftsanalyseanforderungen zu implementieren, was bedeutet, dass Latenzzeiten weiterhin die Innovationsfähigkeit, Datenanalyseprojekte und das KI-Potenzial von Unternehmen behindern.
Mit der Zunahme der Datenmengen und der Beschleunigung der KI wird sich die Rolle des Chief Data Officer weiterentwickeln und integrierter, wirkungsvoller und anspruchsvoller werden
Die Rolle des Chief Data Officer (CDO) wird sich als Reaktion auf die Integration von KI weiterentwickeln, einschließlich Infrastrukturentwicklung, KI-gesteuerte Automatisierung und KI-gesteuerte Erkenntnisse. Tatsächlich glauben mehr als die Hälfte (52 %) der Umfrageteilnehmer, dass die Rolle des CDO enger mit anderen C-Suite-Mitgliedern zusammenarbeiten muss. 44 % der Befragten gehen zudem davon aus, dass die Position mit dem Chief AI Officer verschmelzen wird, während ethische und Compliance-Fragen weiterhin im Mittelpunkt stehen.
Hinsichtlich der Prognosen für den Geschäftsbetrieb gehen rund 90 % der Unternehmen in Deutschland davon aus, dass sie in den nächsten zwei Jahren ihre Investitionen in Personal und/ oder Budget erhöhen werden, um das erwartete Datenwachstum stemmen zu können. Zu den Berufen, für die in diesem Zeitraum der größte Zuwachs erwartet wird, gehören BI-/ Analytik-Entwickler (48 %) Datenarchitekten/ Modellierer (46 %) und Datenanalysten (45 %). Trotz des erwarteten Anstiegs der Mitarbeiterzahl befürchten 47 % der Befragten, dass generative KI ihre Rolle bedrohen könnte.
“KI ist für den Geschäftserfolg von entscheidender Bedeutung, aber sie ist nur so effektiv wie die Tools, die Technologie und die Mitarbeiter, die sie im Backend einsetzen. Unsere Studie beweist erneut, dass es eine erhebliche Lücke zwischen den aktuellen BI-Tools und ihrer Leistung gibt – mehr Tools bedeuten nicht unbedingt schnellere Leistung – ebenso wie mehr Daten nicht automatisch bessere Insights nach sich ziehen”, sagt Jörg Tewes, CEO von Exasol. “Da sich die Unternehmen auf mehr Komplexität vorbereiten und mit weniger mehr erreichen sollen, müssen sie den Data Analytics Stack evaluieren, um Produktivität, Geschwindigkeit und Flexibilität zu gewährleisten – und das alles zu einem vernünftigen Preis.“
Um diese Lücke für Unternehmen zu schließen, hat Exasol seine vielseitige Query-Engine Exasol Espresso mit der Einführung von Espresso AI erweitert, einer neuen Suite integrierter KI-Funktionen und ML-Tools, die Kunden dabei unterstützen soll, Datenanalysen schneller, kosteneffizienter und flexibler durchzuführen. Erfahren Sie hier mehr über Espresso AI: www.exasol.com/de/produkte/espresso/.
„Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass Latenz ein Innovationshemmnis darstellt. Vor unserer Erweiterung des Lizenzmodells und die damit einhergehende vollständige Datenvorhaltung im Arbeitsspeicher durch Nutzung der Loading...In-Memory Technologie hatte unser Data- Analytics-Team mit anhaltenden Latenzproblemen zu kämpfen“, so Stephan Lehmann, Leiter der Data Warehouse Entwicklungsabteilung bei MEDION. „Durch die Nutzung des Exasol Data Warehouse mit der In-Memory Technologie, konnten wir die Abfrageleistung um beeindruckende 70 % steigern und mehrere Stunden Datenverarbeitung über Nacht einsparen. Während wir uns auf die Zukunft der KI und ihre wachsende Bedeutung für den Geschäftserfolg vorbereiten, sind wir überzeugt, dass das leistungsstarke Datenanalyse-Fundament von Exasol entscheidend sein wird, um unsere Innovationsgeschwindigkeit zu erhöhen und unseren Wettbewerbsvorteil in dieser KI-geprägten Landschaft zu sichern.“
Für weitere Informationen laden Sie hier den vollständigen 2024 “AI and Analytics Report” herunter.
Methodik
Exasol beauftragte das unabhängige Marktforschungsunternehmen Vanson Bourne mit der Durchführung einer Studie über Daten, Analytik und KI. Im Rahmen der Studie wurden im November 2023 800 leitende Entscheidungsträger in IT- und Nicht-IT-Funktionen sowie Datenwissenschaftler/-analysten befragt. Die Befragten stammten aus den USA, Großbritannien und Deutschland und waren alle in gewissem Maße für die Data-Science- und Analytics-Strategie oder das Data-Science-Programm ihres Unternehmens verantwortlich oder damit vertraut.
Die Befragten kamen aus Unternehmen mit 1.000 oder mehr Mitarbeitern aus den folgenden Branchen: Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen (öffentlich und privat), Einzelhandel und Telekommunikation. Alle Interviews wurden nach einem strengen, mehrstufigen Auswahlverfahren durchgeführt, um sicherzustellen, dass nur geeignete Kandidaten die Gelegenheit zur Teilnahme erhielten.
Über Exasol
Exasol ist der Anbieter hochleistungsfähiger Analytics-Datenbanken. Die Lösung erhöht die Produktivität, bietet unvergleichliche Kosteneinsparungen und Flexibilität, um die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen, neu zu definieren – zu ihren eigenen Bedingungen, ohne Kompromisse eingehen zu müssen.
Exasol unterstützt Unternehmen bei der Umwandlung von Business Intelligence (BI) in bessere Erkenntnisse mit Exasol Espresso, der weltweit schnellsten und vielseitigsten Abfrage-Engine, die in bestehende Datenstacks integriert werden kann. Mit seiner speziell entwickelten spaltenbasierten Datenbank, der Loading...Massively Parallel Processing-Architektur und den Auto-Tuning-Fähigkeiten dient Espresso als einfach zu implementierender BI-Beschleuniger, der mit jedem Daten-Tool zusammenarbeitet, um komplexe Abfragen zu beschleunigen und Erkenntnisse in höchster Geschwindigkeit zu liefern. Mit Exasol Espresso können Unternehmen größere Datenmengen in schnellere, tiefere und kostengünstigere Erkenntnisse umwandeln.
Exasol bietet zudem durch reduzierte Lizenz-, Implementierungs-, Wartungs- und Schulungskosten ein unübertroffenes Preis-Leistungs-Verhältnis mit einem ROI von über 300 %. Mit Exasol haben Unternehmen die Flexibilität, Daten in der Cloud, als SaaS, on-Premises oder hybrid zu verwalten, ohne dass es zu Unterbrechungen durch Rip-and-Replace kommt.
Schließen Sie sich den größten Marken der Welt an – wie T-Mobile, Otto und Allianz – und lassen Sie die Konkurrenz mit Exasol hinter sich. Beschleunigen Sie Ihre Einblicke auf die Geschwindigkeit des Jetzt, ohne Kompromisse einzugehen.
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