Manuelle Datenintegrationsprozesse verschwenden wertvolle Ressourcen und kosten Unternehmen Zeit und Geld. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie, die Fivetran in Auftrag gegeben hat.

Wer das wertvolle Potential von Data Engineers für den Geschäftserfolg nutzbar machen will, muss auf automatisierte Datenintegration setzen. Das legen die Ergebnisse einer aktuellen Studie nahe. Wakefield befragte im Auftrag von Fivetran Führungskräfte im Bereich Data Analytics – und liefert unbequeme Zahlen:

Data Engineers in Unternehmen verbringen fast die Hälfte ihrer Zeit mit dem Aufbau und der Pflege von manuell erstellten Datenpipelines. Das ist nicht nur eine höchst ineffiziente Nutzung personeller Ressourcen, es kostet auch Unsummen, wie die Studie vorrechnet: Über eine halbe Million Dollar jährlich versenken Unternehmen weltweit auf diese Weise in veralteten Datenintegrationsprozessen.

Zu viel für zu wenig

Data Engineers verwenden der Studie zufolge im Schnitt 44 Prozent ihrer Zeit allein mit der Pflege und Reparatur, teilweise auch dem kompletten manuellen Wiederaufbau, von Dateninfrastruktur. Die Studie legt einen Durchschnitt von 12 Data Engineers pro Unternehmen zugrunde, mit jeweils rund 86.000EUR Jahresgehalt. 44Prozent ihrer Zeit kosten ein Unternehmen demnach knapp eine halbe Million Euro im Jahr – horrende Summen für Tätigkeiten, die heute vollständig automatisiert werden können.

In derselben Zeit könnten sich die Mitarbeiter stattdessen anspruchsvolleren Aufgaben widmen, die wertvolle Beiträge zum Unternehmenserfolg leisten. Fast alle befragten Führungskräfte (97Prozent) sind überzeugt: Die Geschäftsergebnisse ließen sich verbessern, wenn ihre Teams mehr Zeit mit den Analysen verbringen könnten, die datenbasierten Entscheidungen zugrunde liegen.

Fragwürdige Wertschöpfung im Schneckentempo

Manuell erstellte Datenpipelines binden wertvolle Ressourcen an der falschen Stelle. Zudem sind sie oft unzuverlässig und liefern fehlerhafte Daten, wie die Studie zeigt:

  • 71 Prozent der Befragten zufolge treffen Endnutzer ihre Geschäftsentscheidungen auf Grundlage veralteter oder fehlerhafter Daten.
  • 85 Prozent gaben an, ihr Unternehmen habe deshalb Fehlentscheidungen getroffen, die Umsatzeinbußen zur Folge hatten.
  • 66 Prozent sind überzeugt: Die Unternehmensführung ist sich nicht einmal bewusst, wenn sie ihre Entscheidungen auf Grundlage veralteter oder fehlerhafter Daten trifft.

Der Zustand der bereitgestellten Daten ist jedoch nicht das einzige Problem für Datenteams: Nur 13 Prozent der Unternehmen gelingt es innerhalb von Minuten oder Stunden, umsetzbare Erkenntnisse aus den vorhandenen Daten zu gewinnen. Laut Dreiviertel der befragten Führungskräfte dauert es bis zu einer Woche, um die Daten für umsatzrelevante Entscheidungen aufzubereiten – 74 Prozent von ihnen repräsentieren Unternehmen mit einem Umsatz von über 500 Millionen Dollar.

Moderne Datenintegration bietet Einfachheit, Schnelligkeit und Sicherheit

Effizienter und zeitgemäßer ist es, sich auf cloud-basierte Data Integration Services zu verlassen. Full-Service-Lösungen sind der einfachste Weg, um unterschiedliche Datenquellen schnell und effizient miteinander zu verbinden, ohne technische Ressourcen zu binden, den Stack zu verkomplizieren oder neue Risiken für die Datensicherheit und den Datenschutz einzugehen.

In einer automatisierten Umgebung können Anwender aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen nicht nur Daten aus SaaS-basierten Quellen wie Google Analytics 360, Marketo und Salesforce anfordern: Auch Transaktionsdatenbanken wie MySQL, Postgres und Oracle lassen sich einbeziehen.

Vollständig verwaltete Datenintegration unterstützt in der Regel Hunderte von weiteren Datenquellen. So lässt sich der Zugang zu neuen oder anderen häufig genutzten internen Datenquellen leicht erweitern: Datenteams können innerhalb von Minuten die Verbindung aufbauen und den Datenfluss in Gang setzen. Nach wenigen Stunden lassen sich die Daten bereits bearbeiten und Analysen durchführen. Und Data Engineers können sich auf umsatzsteigernde Projekte konzentrieren, anstatt Datenpipelines zu pflegen.

Die Nutzung automatisierter Datenintegrationslösungen gewährleistet außerdem die Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO – ein wichtiges Kriterium für Risk-Management-Abteilungen: So wird sichergestellt, dass alle erforderlichen Maßnahmen umgesetzt werden, und interne Daten-, IT- und Sicherheitsteams entlastet sind.

Hybride Strategie für Effizienz und Flexibilität

Die meisten Unternehmen können mit einer modernen Lösung etwa 80 bis 90 Prozent ihrer Datenintegration automatisieren. Selbst umfangreichste Konnektoren-Angebote decken jedoch nicht alle Nischenanwendungen ab. Steht kein vorgefertigter Konnektor zur Verfügung, können Unternehmen eine benutzerdefinierte Pipeline erstellen und manuell verwalten – immer noch eine signifikante Erleichterung gegenüber hunderten Pipelines, die zuvor verwaltet werden mussten. Dieser hybride Ansatz nutzt die Effizienz und Geschwindigkeit einer automatisierten Lösung und gewährt zugleich maximale Flexibilität im Hinblick auf künftige Datenquellen.

Um das Potential ihrer Daten voll auszuschöpfen, sollten Unternehmen ihre Datenintegration outsourcen. So können sie vorhandene Daten problemlos zentralisieren, bei Bedarf unkompliziert neue Datenquellen hinzufügen und ihre technischen Ressourcen zum Gewinn wertvoller Erkenntnisse einsetzen, die unmittelbar zum Geschäftserfolg beitragen.

Tobias Knieper ist Senior Marketing Manager für den Bereich DACH bei Fivetran.

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