Transformation 2025: Warum Cloud, KI und Datenqualität zusammen gedacht werden müssen

Cloud-Technologien und künstliche Intelligenz sind zentrale Treiber der digitalen Transformation. Beide stehen in enger Wechselwirkung und verändern, wie Unternehmen Innovationen entwickeln, umsetzen und skalieren. Doch technologische Modernisierung allein garantiert noch keinen Fortschritt. Viele Vorhaben scheitern – nicht an der Technologie, sondern an der Qualität der zugrundeliegenden Datenbasis. [...]

Die aktuelle Transformationsstudie 2025 von NTT DATA Business Solutions und Natuvion liefert fundierte Einblicke. Befragt wurden 909 Führungskräfte aus 14 Ländern. Die Ergebnisse zeigen: 55,9 Prozent der Unternehmen setzen bereits auf Cloud-Technologien, kämpfen aber mit „dirty data“. 47 Prozent sehen Datenqualität als kritischen Erfolgsfaktor. Und 39,4 Prozent betrachten KI als zentralen Treiber ihrer Transformation.

Was vielen Unternehmen nicht bewusst ist: Ohne eine verlässliche Datenbasis verlieren selbst die besten Technologieprojekte an Wirkung. Transformation gelingt nur, wenn Systeme und Datenstrategie gemeinsam gedacht werden.

Cloud-Strategie entscheidet über Innovationsfähigkeit

Wer Innovationen dauerhaft verankern will, benötigt skalierbare, zukunftsfähige Systeme. On-Premise-Lösungen geraten dabei zunehmend an ihre Grenzen. Die Cloud entwickelt sich zur tragenden Infrastruktur moderner Transformationsprojekte, und ist damit mehr als nur eine IT-Entscheidung. 55,9 Prozent der befragten Unternehmen nutzen Cloud-Lösungen bereits ganz oder teilweise.

Entscheidend ist jedoch die Integration: Eine durchdachte Infrastrukturstrategie sorgt dafür, dass Cloud-, On-Premise- und hybride Modelle sinnvoll zusammenspielen. Fehlt diese Strategie, entstehen fragmentierte IT-Landschaften. Die Folgen sind eingeschränkte Innovationsfähigkeit, steigende Betriebskosten und neue Sicherheitsrisiken.

Zugleich bleibt die Skepsis gegenüber Cloud-Lösungen ein Thema. 39,8 Prozent der Unternehmen verzichten bewusst auf Cloud, oft aus Datenschutzgründen oder wegen spezieller Anpassungsanforderungen. Dennoch zeigen Erfahrungswerte aus der Praxis: Wer Cloud-Technologien gezielt mit Datenmanagement und Geschäftsprozessen verzahnt, schafft die Grundlage für messbare Erfolge und nachhaltige Innovation.

Cloud als strategisches Fundament und nicht nur als Infrastrukturentscheidung

Die Studie zeigt deutlich, dass die Cloud längst nicht mehr nur als technisches Werkzeug betrachtet wird, sondern zunehmend als strategischer Hebel für Innovation und Transformation dient. Hauptgründe für den Anstieg der Cloud-Nutzung sind vielfältig:

• Schneller Zugang zu Innovationen (49,1 Prozent)
• Höhere Flexibilität (43,4 Prozent)
• Verbesserte Datensicherheit (41,6 Prozent)

Unternehmen setzen vermehrt auf differenzierte Cloud-Modelle, ob Public, Private oder hybrid –, abgestimmt auf Prozesse, Datenflüsse und regulatorische Anforderungen. Gerade hybride Ansätze verbinden Flexibilität mit Kontrolle und ermöglichen einen risikobewussten Wandel in klar definierten Schritten.

Entscheidend ist, dass die Infrastruktur an den konkreten Geschäftszielen ausgerichtet wird. Damit lässt sich vermeiden, dass technologische Entscheidungen isoliert getroffen werden und im schlimmsten Fall Innovation eher verhindern als fördern.

Datenqualität als unterschätzter Erfolgsfaktor

Trotz hoher Investitionen in neue Technologien bleibt unzureichende Datenqualität ein zentrales Problem. Die Transformationsstudie 2025 zeigt, dass rund ein Viertel der Unternehmen von der Qualität ihrer Daten negativ überrascht wurde. Fast ein Drittel konnte die angestrebten Projektziele nur teilweise oder gar nicht erreichen, häufig weil Daten veraltet, unvollständig oder widersprüchlich waren.

Die Folgen reichen von Budgetüberschreitungen über Verzögerungen bis hin zu wachsendem Frust im Projektteam. Wer Datenprobleme erst in der Umsetzung erkennt, hat meist bereits wertvolle Zeit verloren und steht vor deutlich eingeschränkten Handlungsmöglichkeiten.

Die Lösung liegt in einer frühzeitigen Datenanalyse: Altlasten erkennen, Schwachstellen beheben und klare Standards etablieren. Werden Datenqualitätsfragen erst während der Transformation angegangen, ist der Aufwand meist deutlich höher und der Erfolg gefährdet.

Data Readiness systematisch aufbauen

Ein professionelles Datenmanagement ist kein Zusatzprojekt, sondern eine zentrale Voraussetzung für jede Transformation. Unternehmen, die mit einer klaren Datenstrategie arbeiten, erreichen ihre Ziele deutlich häufiger, das zeigt auch die Studie. Drei Aspekte sind dabei essenziell:

1. Governance & Zuständigkeiten: Es braucht klare Verantwortlichkeiten für Datenquellen, -pflege und -nutzung.
2. Standards & Qualitätssicherung: Formate, Regeln und Qualitätskriterien müssen unternehmensweit einheitlich definiert sein.
3. Tools & Automatisierung: Unterstützende Technologien helfen dabei, Daten kontinuierlich zu überwachen, zu bereinigen und aktuell zu halten.

Die Studien der letzten Jahre zeigen: „Dirty Data“ ist kein Ausreißer, sondern ein strukturelles Problem. Umso wichtiger ist es, strukturierte Lösungen zu etablieren, die dauerhaft greifen anstatt punktuell nachzubessern, wenn es bereits zu spät ist.

KI braucht saubere Daten und klare Ziele

Fast 40 Prozent der Unternehmen sehen KI als Treiber der digitalen Transformation. Doch viele Projekte bleiben hinter den Erwartungen zurück, nicht, weil das Potenzial fehlt, sondern weil KI-Projekte wie klassische IT-Projekte aufgesetzt werden. Dabei gelten hier andere Spielregeln: Ohne ein klares Zielbild, ohne definierten Datenzugriff, ohne abgestimmte Verantwortlichkeiten und ohne ein professionelles Change Management bleibt KI häufig ein Leuchtturmprojekt, und das ohne produktiven Mehrwert. Besonders kritisch wird es, wenn die KI auf strukturierte, qualitativ hochwertige Daten angewiesen ist. Fehlt diese Grundlage, lassen sich die Möglichkeiten der Technologie kaum nutzen und Projekte scheitern, bevor sie richtig starten.

Fazit: Wer die Basics ignoriert, wird KI nie produktiv einsetzen können

Cloud und KI bieten enormes Potenzial, aber nur unter den richtigen Bedingungen. Die Transformationsstudie 2025 macht deutlich: Wer Transformation ernst nimmt, muss die Datenbasis strategisch mitdenken.

Denn ohne saubere, strukturierte Daten verliert selbst die beste Technologie an Wirkung. Unternehmen, die Cloud-Initiativen, Datenqualität und KI-Strategien gemeinsam planen, legen das Fundament für eine nachhaltige Transformation und für echten, messbaren Fortschritt.