{"id":156051,"date":"2026-07-27T15:13:16","date_gmt":"2026-07-27T15:13:16","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?p=156051"},"modified":"2026-07-27T15:24:21","modified_gmt":"2026-07-27T15:24:21","slug":"ai-readiness-datenfundament","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/ai-readiness-datenfundament\/","title":{"rendered":"Das Fundament vor dem n\u00e4chsten Tool: Datenqualit\u00e4t, Governance und Kultur als KI-Voraussetzung"},"content":{"rendered":"\n

Die Priorit\u00e4ten im Markt sind klar, nur nicht so, wie die Schlagzeilen vermuten lassen. Im BARC BI & Analytics Survey 2026<\/a> stufen 66 Prozent der Anwender Data Security und Privacy als sehr wichtig ein, 62 Prozent Data Quality Management. Agentic AI kommt auf 17 Prozent.<\/p>\n\n\n\n

Wer sein Budget an den Schlagzeilen ausrichtet, investiert am eigenen Bedarf vorbei. Self-Service, GenAI und Agenten erzeugen Wert nur, wenn Datenqualit\u00e4t, Governance und Kultur sie tragen. Fehlt dieses Fundament, skaliert das n\u00e4chste Tool vor allem die vorhandenen Probleme.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Artikel ordnet die Zahlen ein und gibt Ihnen als CDO eine Standortbestimmung an die Hand: vier Fundamentschichten und ein Pr\u00fcfraster. <\/strong>Damit sehen Sie vor der n\u00e4chsten Tool-Entscheidung, ob Ihr Datenfundament tr\u00e4gt.<\/p>\n\n\n\n

Was die Zahlen \u00fcber die echten Priorit\u00e4ten sagen<\/h2>\n\n\n\n

Vier der f\u00fcnf wichtigsten Themen im Survey betreffen das Fundament, nicht die Anwendung<\/strong>. Data Security und Privacy f\u00fchren mit 66 Prozent, gefolgt von Data Quality Management mit 62 Prozent, einer datengetriebenen Kultur mit 51 Prozent und Data- und KI-Governance mit 44 Prozent. Agentic AI, das Thema mit der gr\u00f6\u00dften medialen Aufmerksamkeit, erreicht 17 Prozent.<\/p>\n\n\n\n

Der Abstand ist das eigentliche Signal. Zwischen Data Quality Management und Agentic AI liegen 45 Prozentpunkte. Die Praktiker, die t\u00e4glich mit Daten arbeiten, kennen die Ursachen, an denen ihre Projekte scheitern. Sie priorisieren die Grundlage, nicht das Symptom.<\/p>\n\n\n\n

Ein Agent, der auf unsauberen Daten arbeitet, trifft die falsche Entscheidung nur schneller.<\/p>\n\n\n\n

Warum Tools ohne Fundament ihren Wert verlieren<\/h2>\n\n\n\n

Self-Service verteilt den Zugriff auf Daten in die Fachbereiche. Ist die Datenqualit\u00e4t niedrig, verteilt er zugleich falsche Zahlen und widerspr\u00fcchliche Kennzahlen. Aus einer Quelle des Vertrauens wird eine Quelle f\u00fcr Diskussionen.<\/p>\n\n\n\n

GenAI und Agenten versch\u00e4rfen den Effekt. Sie formulieren Ergebnisse \u00fcberzeugend, auch wenn die Datengrundlage schwach ist.<\/strong> Ohne Governance fehlt die Instanz, die pr\u00fcft, welche Daten ein Modell nutzen darf und wer f\u00fcr das Ergebnis haftet.<\/p>\n\n\n\n

Die Kultur entscheidet \u00fcber die Nutzung. Ein Tool, dem die Fachbereiche nicht vertrauen, bleibt liegen, unabh\u00e4ngig von seiner technischen Reife. Deshalb steht die datengetriebene Kultur mit 51 Prozent so weit oben.<\/p>\n\n\n\n

Auf dem BARC Data & AI Summit 2026<\/a> <\/strong>zeigen wir Ihnen, mit welchen KPIs und ROI-Logiken der Wert von Data und KI belastbar wird. Am 11. und 12. November 2026 im VCC W\u00fcrzburg. Sichern Sie sich jetzt Ihr Early-Bird-Ticket!<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die vier Schichten des Fundaments<\/h2>\n\n\n\n
    \n
  • Data Security und Privacy (66 Prozent):<\/strong> Regeln Sie Zugriffsrechte und Datenschutz, bevor ein Agent auf Produktivdaten zugreift. Kl\u00e4ren Sie, welche Daten ein Modell sehen darf und welche es nicht verlassen d\u00fcrfen.<\/li>\n\n\n\n
  • Data Quality Management (62 Prozent):<\/strong> Messen Sie Vollst\u00e4ndigkeit, Aktualit\u00e4t und Korrektheit mit festen Kennzahlen. Datenqualit\u00e4t braucht Verantwortliche pro Datendom\u00e4ne, keine einmalige Bereinigung vor dem Projektstart.<\/li>\n\n\n\n
  • Datengetriebene Kultur (51 Prozent):<\/strong> Sorgen Sie daf\u00fcr, dass Fachbereiche Entscheidungen auf Basis von Daten treffen. Kultur entsteht durch Schulung, das Vorbild der F\u00fchrung und Datenkompetenz in der Breite.<\/li>\n\n\n\n
  • Data- und KI-Governance (44 Prozent):<\/strong> Definieren Sie Rollen, Freigaben und Nachvollziehbarkeit. Governance legt fest, wer welche Daten nutzt, wer Modelle freigibt und wie deren Einsatz dokumentiert wird.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Standortbestimmung: Tr\u00e4gt Ihr Fundament?<\/h2>\n\n\n\n

    Gehen Sie die f\u00fcnf Pr\u00fcffelder durch. Wo Sie das Warnsignal wiedererkennen, liegt Ihr n\u00e4chster Handlungsschritt.<\/p>\n\n\n\n

    Pr\u00fcffeld<\/th>Die Frage, die Sie beantworten m\u00fcssen<\/th>Warnsignal<\/th><\/tr><\/thead>
    Datensicherheit und Privacy<\/td>Ist geregelt, welche Daten ein KI-Modell nutzen und verlassen d\u00fcrfen?<\/td>„Zugriffsrechte kl\u00e4ren wir, wenn der Use Case steht.“<\/td><\/tr>
    Datenqualit\u00e4t<\/td>Messen wir Qualit\u00e4t mit Kennzahlen und festen Verantwortlichen?<\/td>„Wir bereinigen Daten von Projekt zu Projekt.“<\/td><\/tr>
    Kultur<\/td>Treffen die Fachbereiche Entscheidungen auf Basis von Daten?<\/td>„Die Zahlen landen im Report, die Entscheidung im Bauchgef\u00fchl.“<\/td><\/tr>
    Governance<\/td>Ist dokumentiert, wer Daten und Modelle freigibt und verantwortet?<\/td>„Zust\u00e4ndig ist die IT, verantwortlich niemand.“<\/td><\/tr>
    AI Readiness<\/td>Steht das Fundament, bevor wir Agenten produktiv setzen?<\/td>„Wir starten mit Agentic AI und l\u00f6sen Governance sp\u00e4ter.“<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Was Sie als N\u00e4chstes tun sollten<\/h2>\n\n\n\n
      \n
    1. Ordnen Sie Ihr Investitionsbudget den vier Fundamentschichten zu, bevor Sie das n\u00e4chste Tool bewerten.<\/li>\n\n\n\n
    2. Definieren Sie messbare Kennzahlen f\u00fcr Datenqualit\u00e4t und benennen Sie pro Datendom\u00e4ne eine verantwortliche Person.<\/li>\n\n\n\n
    3. Legen Sie fest, welche Daten ein KI-Modell nutzen und verlassen darf, bevor der erste Agent produktiv geht.<\/li>\n\n\n\n
    4. Verankern Sie Datenkompetenz in den Fachbereichen, damit neue Tools auch genutzt werden.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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