Überbrückung der Lücke schließen Zwischen Daten und KI-Wertschöpfung

In einer zunehmend von künstlicher Intelligenz geprägten Unternehmenslandschaft stoßen traditionelle Batch-Verarbeitungen und fragmentierte Datenarchitekturen an ihre Grenzen. Der globale Forschungsbericht verdeutlicht, dass Data Streaming Platforms (DSPs) zu einer strategischen Grundvoraussetzung gereift sind, um Daten kontinuierlich, geschützt und in Echtzeit nutzbar zu machen. 88 % der befragten IT-Entscheidungsträger stufen Data Streaming als hohe Investitionspriorität ein – noch vor rein isolierten KI-Lösungen.  

Der geschäftliche Mehrwert zeigt sich in optimierten Kundenerlebnissen (97 %), beschleunigter KI-Innovation (93 %) sowie einer spürbaren Verkürzung der Time-to-Market (89 %). Gleichzeitig adressieren DSPs die größten Hürden bei der Einführung von Agentic AI, indem sie KI-Modellen verlässliche Echtzeit-Kontexte liefern und Qualitätsmängel an der Quelle („Shift-Left“) beheben.

Key Highlights:

Hohe Investitionspriorität & ROI: 88 % der IT-Leiter betrachten Data Streaming als Schlüsselpriorität; 50 % der Unternehmen erzielen einen ROI von mindestens 5x, während 88 % mindestens einen 2x ROI verzeichnen.

Priorität gegenüber KI-Einzellösungen: Investitionen in Data Streaming Platforms haben erstmals reine KI/ML-Lösungen als top-strategische IT-Priorität abgelöst (49 % vs. 45 %).

Verstärker für KI-Investitionen: 94 % der Technologie-Verantwortlichen bestätigen, dass Data Streaming die Wirkung ihrer bisherigen KI-Investitionen verstärkt oder dies erwartet wird.

Katalysator für Agentic AI: 88 % der Führungskräfte geben an, dass DSPs den Durchbruch bei autonomen KI-Agenten ermöglichen, indem sie vertrauenswürdige Echtzeit-Kontexte bereitstellen.

Überwindung von KI-Engpässen: 72 % der Unternehmen stoßen auf drei oder mehr Hürden bei der Skalierung von KI-Initiativen – allen voran unzureichende Echtzeit-Infrastrukturen (72 %) und fehlendes Fachwissen (71 %).

Steigender Reifegrad: 55 % der Organisationen befinden sich bereits auf Stufe 3 der Data-Streaming-Maturity-Kurve und setzen Streaming in kritischen Systemen ein (Anstieg von 51 % im Vorjahr).

Vielfältige Echtzeit-Use-Cases: Die wirkungsvollsten Anwendungsbereiche sind Echtzeit-Analysen (95 %), Live-Kundeninteraktionen (88 %), eventgetriebene Microservices (87 %) und AI/ML-Datenpipelines (86 %).

Vorteile von „Shift-Left“: 77 % der IT-Leiter betonen die umfassenden Vorteile, Datenqualität und Governance früher im Prozess (upstream) durchzusetzen.

Kostensenkung & Qualität: 92 % berichten von messbar höherer Datenqualität und reduzierten Gesamtkosten für die Datenverarbeitung durch Shift-Left-Architekturen.

Datenprodukte statt Daten-Chaos: 94 % heben erhebliche Vorteile hervor, wenn Datenströme als wiederverwendbare Datenprodukte bereitgestellt werden, um Silos und doppelte Pipelines aufzulösen.

Reduzierung von Halluzinationen: 91 % sehen DSPs als entscheidenden Faktor zur Steigerung der LLM-Zuverlässigkeit durch stets aktuelle Dateninhalte.

Fundierte Datenbasis: Die Ergebnisse basieren auf einer weltweiten Studie unter 4.625 IT-Führungskräften aus 14 Ländern und zahlreichen Branchen.