BARC hat heute die Studie „The Data Fabric Survey 26“ veröffentlicht. Die Ergebnisse der weltweiten Umfrage zeigen ein klares Bild: Data-Fabric-Software schafft in vielen Unternehmen spürbaren Nutzen bei Datenzugang, Transparenz und Vertrauen in Daten. Beim Thema AI-Readiness bleibt der Nutzen jedoch in vielen Fällen hinter den Erwartungen zurück.
Damit wird deutlich: Viele Unternehmen haben ihre technologische Basis im Datenmanagement verbessert, tun sich aber weiterhin schwer damit, diese Grundlage konsequent für AI, GenAI und agentenbasierte Anwendungsfälle nutzbar zu machen. Gerade bei Data & AI Governance, operativer Umsetzung und Nutzbarkeit für Fachbereiche bleiben Lücken bestehen.
Zentrale Ergebnisse der Studie
- Starker Nutzen bei Datenzugang, Kontrolle und Vertrauen: Mehr als zweidrittel der Anwender berichten von hohem oder sehr hohem Nutzen durch bessere Datenzugänglichkeit (69 %), bessere Kontrolle von Datenaktivitäten und mehr Vertrauen in Daten (beide 68 %).
- AI-Readiness bleibt ein Schwachpunkt: 36% der Anwender sehen wenig oder keinen Nutzen der eingesetzten Software für die Steigerung der AI-Readiness.
- Anspruch und Praxis klaffen auseinander: Während Anbieter ihre Lösungen deutlich häufiger zur Umsetzung von Trendthemen vermarkten, dominieren bei Anwendern weiterhin klassische Einsatzszenarien wie Data Warehousing und Datenintegration. Bei Data Products liegt die Wahrnehmung von Anbietern bei 51%, auf Anwenderseite bei 26%. Für AI/ML beträgt der Abstand 42% zu 18%, bei Data Governance 41% zu 25%.
- Microsoft Fabric führt die Evaluierungen an: In Softwareauswahlprozessen unter Endanwendern werden Microsoft Fabric mit 26%, Databricks mit 21% und Snowflake mit 19% am häufigsten evaluiert.
- Mehr Anwender berichten von Problemen im praktischen Einsatz: Der Anteil der Anwender, die keine signifikanten Probleme melden, ist im Vergleich zur vorherigen Erhebung von 40% auf 26% gesunken. Zu den am häufigsten genannten Problemen zählen nicht ausreichend skalierbare oder zu teure Preismodelle mit 19%, schwierige Nutzbarkeit für Business-Anwender mit 19% sowie hohe Komplexität mit 16%.
Data Fabric, AI-Readiness und Data Governance: Wo Unternehmen jetzt handeln müssen
„Viele Unternehmen haben Plattformen, aber noch nicht die Voraussetzungen: Datenqualität, Governance und Skills. Genau dort entscheidet sich, ob GenAI und Agenten produktiv werden oder in Pilotprojekten stecken bleiben“, sagt Timm Grosser, Senior Analyst bei BARC.
Aus Sicht von BARC verschiebt AI die Anforderungen an modernes Datenmanagement deutlich. Gefragt sind nicht nur leistungsfähige Plattformen, sondern auch belastbare Datenqualität, sauber operationalisierte Governance, Kontext- und Wissensmanagement sowie eine bessere Nutzbarkeit für Fachbereiche. Die Studie zeigt, dass viele Lösungen bei den technischen Grundlagen überzeugen, Unternehmen beim Übergang zu produktiven AI-gestützten Prozessen aber noch deutliche Defizite aufweisen.
Über den Data Fabric Survey 26
The Data Fabric Survey 26 (früher “The Data Management Survey”) umfasst Nutzerfeedback zu 19 Produkten und basiert auf den Erfahrungen von 776 Teilnehmenden weltweit.
