Datenflut im Maschinenraum der Zukunft Strategien gegen die dramatische Zunahme von Daten in Unternehmen

Von Julia Neumann 3 min Lesedauer

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Die digitale Transformation treibt nicht nur Innovationen voran, sondern führt zu einer massiven Zunahme an Daten. Unternehmen sehen sich mit einer Datenflut konfrontiert, die sich in den kommenden zehn Jahren vervielfachen wird. 

KI erzeugt, analysiert und verarbeitet riesige Datenmengen – und wird so zum unverzichtbaren Werkzeug der Zukunft.(Bild:  © WANAN YOSSINGKUM/istockphoto.com)
KI erzeugt, analysiert und verarbeitet riesige Datenmengen – und wird so zum unverzichtbaren Werkzeug der Zukunft.
(Bild: © WANAN YOSSINGKUM/istockphoto.com)

Diese Entwicklung betrifft alle Branchen, besonders jedoch solche mit hohen Automatisierungs- und Digitalisierungsgraden. Die Industrie, insbesondere im Kontext von Industrie 4.0, zählt zu den größten Datenproduzenten: Sensorik, IoT-Plattformen und digitale Zwillinge erzeugen kontinuierlich Echtzeitdaten in Milliardenhöhe. Aber auch das Gesundheitswesen, der Handel und die Finanzbranche sehen sich mit massiven Datenströmen konfrontiert, die analysiert, gespeichert und geschützt werden müssen.
 
Viele Unternehmen unterschätzen dabei noch immer die Dynamik, mit der Datenströme ihre Geschäftsprozesse verändern. Es geht längst nicht mehr nur um das Speichern von Informationen, sondern um deren intelligente Nutzung: Echtzeitverarbeitung, Automatisierung und gezielte Analyse werden zunehmend zu kritischen Erfolgsfaktoren. Wer seine Daten nicht strategisch nutzt, läuft Gefahr, den Anschluss zu verlieren.

Daten-Volumen wachsen exponentiell – KI als Schlüsseltechnologie

Auch wenn das Interesse an KI in der Wirtschaft wächst und immer mehr Unternehmen Hemmungen abbauen, unterschätzen viele von ihnen doch die Anforderungen an die erforderliche IT-Infrastruktur. Die Workstation, die bisher für alltägliche Aufgaben ausreichte und auch bei Grafikanwendungen mit gängigen Anforderungen schritthalten konnte, ist für hochkomplexe KI-Anwendungen oft nicht ausgelegt und gerät an ihre Leistungsgrenzen.

Die Neugestaltung der IT-Hardware unter Berücksichtigung der Anforderungen moderner KI-Anwendungen ist damit eine lohnende Investition in die Zukunft, bieten vielfältige Möglichkeiten das neue System den individuellen Bedürfnissen anzupassen und damit einen Beitrag zur Optimierung alltäglicher Aufgaben und Abläufe zu leisten, um so die eigene Wettbewerbsposition nachhaltig zu verbessern und mittelfristig die erforderliche Investition zu amortisieren.

Daten: Management als kritischer Erfolgsfaktor

@L: Trotz fortschreitender Digitalisierung zeigen Studien - etwa vom Branchenverband Bitkom - dass viele Unternehmen ihre Daten noch nicht systematisch nutzen. Zwar werden große Mengen gesammelt, aber oft fehlt es an Struktur, Analysefähigkeit und der nötigen Datenkompetenz. Der Engpass liegt nicht nur in der Technologie, sondern auch im strategischen Umgang mit Daten.
 
Eine wirksame Datenstrategie umfasst mehrere Komponenten: die zielgerichtete Erfassung relevanter Informationen, leistungsfähige Speicherarchitekturen und die systematische Analyse durch moderne Tools. Hybride Modelle, bestehend aus Cloud-Plattformen, lokalen Rechenzentren und sogenannten Data Lakes, setzen sich dabei zunehmend durch. Entscheidend ist außerdem die Qualität der Daten, denn nur valide, aktuelle und vollständige Informationen ermöglichen belastbare Analysen.

<p>Die Grafik zeigt eine stilisierte Karte von Nordeuropa, einschließlich Teilen von Skandinavien und des Baltikums. Weiße Linien stellen ein Netzwerk dar, das möglicherweise Verkehrs- oder Kommunikationswege symbolisiert. Der Hintergrund ist ein Farbverlauf von Blau zu Türkis, was die Grenzen der Länder subtil hervorhebt.<p>
Das GlobalConnect-Glasfasernetz verbindet Skandinavien mit Europa.
(Bild: GlobalConnect)

Quantentechnologie als Treiber der nächsten Datenwelle

Mit der Quantentechnologie zeichnet sich ein weiterer Entwicklungsschub ab. Erste Pilotprojekte in Deutschland von Fraunhofer, DLR oder in Partnerschaften mit IBM zeigen, wie Quantencomputer hochkomplexe Aufgaben lösen können, etwa in der Materialforschung, Logistik oder der Finanzmodellierung. Die Rechenleistung solcher Systeme übertrifft konventionelle IT-Infrastrukturen um ein Vielfaches.
 
Das bedeutet jedoch auch: Die Menge und Komplexität der verarbeiteten Daten steigen weiter. Unternehmen müssen sich daher frühzeitig auf diese Entwicklung vorbereiten – nicht nur durch technologische Aufrüstung, sondern auch durch die Etablierung skalierbarer, sicherer Datenarchitekturen.

Infrastruktur entscheidet über Zukunftsfähigkeit

Die beste Datenstrategie nützt wenig ohne eine leistungsfähige Infrastruktur. Eine stabile Glasfaseranbindung bildet das Rückgrat für datenintensive Anwendungen, insbesondere wenn große Mengen in Echtzeit übertragen oder analysiert werden müssen. Glasfasertechnologie sichert niedrige Latenzen, hohe Übertragungsraten und ist essenziell für den Einsatz von KI- und Quantenanwendungen.

Ebenso wichtig sind Redundanzkonzepte. Unternehmen müssen dafür sorgen, dass ihre Datenverarbeitung auch bei Ausfällen oder Angriffen stabil bleibt. Mehrfach abgesicherte Netzpfade, geografisch verteilte Rechenzentren und Notfallpläne sorgen für Ausfallsicherheit und gewährleisten die unterbrechungsfreie Verfügbarkeit kritischer Systeme.

<p>Das Bild zeigt Julia Neumann. Sie ist Head of Communication bei GlobalConnect Germany und zertifizierte KI-Managerin.<p>
Für Autorin Julia Neumann ist er Weg zur Datenreife ein unternehmensweiter Prozess, der von der Technologie über die Organisation bis hin zur Unternehmenskultur reicht.
(Bild: GlobalConnect)

Der Weg zur Datenreife beginnt jetzt

Das exponentielle Datenwachstum der kommenden Dekade ist weit mehr als eine technische Herausforderung. Es ist ein strategischer Wendepunkt. Wer in der Lage ist, Daten effektiv zu erfassen, zu analysieren und in geschäftlichen Mehrwert zu überführen, verschafft sich klare Wettbewerbsvorteile. Unternehmen sollten daher jetzt beginnen, konkrete Schritte umzusetzen: 

1. Analyse der bestehenden Datenlandschaft
2. Definition klarer Geschäftsziele auf Basis von Daten
3. Aufbau einer skalierbaren, sicheren Dateninfrastruktur
4. Integration von KI zur Analyse und Automatisierung
5. Beobachtung und frühzeitige Pilotierung von Quantentechnologien
6. Sicherstellung von Infrastrukturstabilität durch Glasfaser und Redundanz

Der Weg zur Datenreife ist ein unternehmensweiter Prozess, der von der Technologie über die Organisation bis hin zur Unternehmenskultur reicht. Wer diesen Weg konsequent geht, schafft die Voraussetzungen für langfristigen Erfolg im datengetriebenen Zeitalter.

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Julia Neumann
Head of Communication bei GlobalConnect Germany und zertifizierte KI-Managerin

Bildquelle: GlobalConnect