Was ist Datenfragmentierung?

Fragmentierte Daten sind für die Mitarbeiter schwer zugänglich, zu verwalten und zu nutzen – und gehören zu den drei größten datenbezogenen Herausforderungen für die Führungsetage.¹ Dies führt zu Dateninseln, uneinheitlichen Kennzahlen, mehreren „Quellen der Wahrheit“ und einer Abhängigkeit von manuellen Datenprozessen. Diese Herausforderungen wirken sich auch auf die Geschäftsplanung und Entscheidungsfindung aus und beeinträchtigen die operative Effizienz, die Produktivität sowie Innovationsprojekte.

Insbesondere die Enterprise Retrieval-Augmented Generation (RAG) erfordert große Datensätze proprietärer Informationen, um kontextuelle Antworten zu liefern. Wenn Datenteams jedoch Daten über verschiedene Standorte und Repositories hinweg zusammenführen müssen, verlieren diese Initiativen schnell an Dynamik.

Für viele Unternehmen ist es nicht einfach, Datenfragmentierung zu vermeiden. Die Menge der Daten, die Unternehmen verwalten, nimmt explosionsartig zu, und ein Großteil davon sind unstrukturierte Daten. Eine Studie aus dem Jahr 2025 ergab, dass nur 26 % der Chief Data Officers davon überzeugt sind, dass ihr Unternehmen unstrukturierte Daten so nutzen kann, dass daraus geschäftlicher Nutzen entsteht.²

Die stetige Erweiterung bestehender Altsysteme um neue Software-as-a-Service (SaaS)-Tools, Cloud-Plattformen und Geschäftsanwendungen erhöht zudem die Komplexität einer ohnehin schon komplizierten Umgebung (ein Phänomen, das gemeinhin als SaaS-Wildwuchs bezeichnet wird).

Um einheitliche Daten zu erreichen, können Unternehmen verschiedene Strategien nutzen, darunter Datenintegration, Datenkonsolidierung, Daten-Governance und Data-Fabric-Architekturen. Doch die Bekämpfung der Datenfragmentierung erfordert auch einen Mentalitätswandel – die Kultur und die Arbeitsweisen müssen so angepasst werden, dass Daten als strategisches Gut genutzt werden können.

Es gibt zwei Arten der Datenfragmentierung. Diese Seite befasst sich mit der unkontrollierten Verbreitung von Unternehmensdaten über verschiedene Systeme und Umgebungen hinweg. Der Begriff kann jedoch auch eine gezielte Strategie zur Leistungsoptimierung von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) und Dateisystemen bezeichnen.

In einem idealen Szenario arbeitet das Unternehmen mit hoher Geschwindigkeit. Es ist effizient und trifft datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage von Datenflüssen in Echtzeit, die alle von blitzschnellen Tools für künstliche Intelligenz (KI) unterstützt werden. Für viele Unternehmen sieht die Realität jedoch anders aus: Aufgrund ihrer fragmentierten Datenlandschaften verläuft der Prozess langsamer, ist kostspieliger und erfordert weitaus mehr manuellen Aufwand.

Hier sind einige wichtige Beispiele für Datenfragmentierung in Unternehmen:

• Keine Single-Source-of-Truth (SSOT)
• Erhebliche manuelle Arbeit
• Langsame oder stagnierende Entscheidungsfindung
• Steigende IT-Kosten
• Sicherheits- und Governance-Lücken

Wenn Daten fragmentiert sind, ist es schwierig, eine verlässliche, einheitliche Übersicht aufrechtzuerhalten, auf die verschiedene Abteilungen und Systeme konsistent verweisen können – oft als Single-Source-of-Truth (SSOT) bezeichnet.

Ohne SSOT treten Datendiskrepanzen auf, Teams verlieren das Vertrauen in zentralisierte Berichte und verlassen sich stattdessen auf ihre eigenen Daten und Analysen. Diese fragmentierte Entscheidungsfindung führt zu Inkonsistenzen und Fehlausrichtungen im gesamten Unternehmen.

Das Arbeiten mit unzusammenhängenden Daten ist grundsätzlich ineffizient. Datenteams müssen Daten suchen, sammeln und abgleichen sowie Pipelines manuell verbinden oder Daten duplizieren, wenn Systeme nicht kompatibel sind.

Die Daten sind außerdem oft unstrukturiert, was eine zusätzliche Data Preparation erfordert, um sie zu vereinheitlichen und für die Verwendung vorzubereiten. Die Erledigung dieser sich wiederholenden Aufgaben kann Stunden dauern, was zu Ineffizienzen im Workflow führt, die die Produktivität reduzieren.

Isolierte Datenumgebungen können Anwendungen und Systeme verlangsamen, da im Vergleich zu vereinheitlichten oder zentralisierten Umgebungen zusätzliche Schritte zum Abrufen von Daten erforderlich sind. Das führt zu Latenz, was bedeutet, dass Daten, wenn sie endlich im Downstream ankommen, wahrscheinlich veraltet sind und zu veralteten Erkenntnissen führen könnten.

Latenz schafft auch erhebliche Hürden für den Erfolg der KI, indem sie Modelle auf retrospektive Analysen statt auf Echtzeit-Entscheidungsfindung beschränkt.

Datenfragmentierung kann die Kosten auf verschiedene Weise in die Höhe treiben, unter anderem durch die Speicherkosten im Zusammenhang mit der Wartung verteilter Systeme, Investitionen in redundante Software und die zusätzlichen Ressourcen zur Integration neuer Systeme. Im Laufe der Zeit erhöhen diese Erhöhungen der Betriebskosten die Gesamtbetriebskosten und verlangsamen die Modernisierungsbemühungen, einschließlich der Einführung neuerer Technologien wie KI.

Daten, die über mehrere Betriebssysteme, öffentliche und private Clouds, lokale Rechenzentren und Server verteilt sind, lassen sich nur schwer im Einklang mit gesetzlichen Vorschriften und Datenschutzrichtlinien erfassen, verwalten und schützen.

Diese Datenflut führt zu Sicherheitslücken, da sie die Angriffsfläche für Angreifer vergrößert und blinde Flecken schafft: Nur weil ein Team über strenge Zugriffskontrollen für Daten auf seiner Plattform verfügt, ist dies noch lange keine Garantie dafür, dass dieselben Daten auch an anderer Stelle geschützt sind.

Enterprise KI wird immer zugänglicher, aber die meisten Enterprise-Datenumgebungen sind noch viel zu fragmentiert, um sie in großem Maßstab zu unterstützen. Die Daten von 2025 zeigen beispielsweise, dass fast jedes befragte Unternehmen plante, innerhalb des nächsten Jahres fortschrittliche KI bereitzustellen, aber 58 % gaben zu, dass sie keine klar definierte Datengrundlage haben.³

Ohne eine einheitliche Umgebung, die Zugriff auf sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten bietet, werden Unternehmen Schwierigkeiten haben, KI-Projekte mit der Geschwindigkeit und in dem Umfang in die Produktion zu überführen, die für die Wettbewerbsfähigkeit erforderlich sind.

Hier ist der Grund dafür:

• Dies verlangsamt die Umsetzung: KI benötigt große Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Wenn diese Daten isoliert vorliegen, verbringen die Teams mehr Zeit damit, Daten zu suchen und aufzubereiten, anstatt Modelle zu entwickeln und einzusetzen.
• Dies schränkt den Kontext ein. Fragmentierte Daten vermitteln nur einen unvollständigen Blick auf das Unternehmen. Ohne Zugang zum Gesamtbild werden den Modellergebnissen die gewünschte Genauigkeit, Differenziertheit und Aussagekraft fehlen.
  
  
• Es erhöht das Risiko. Durch Fragmentierung ist es schwieriger, Daten zu vertrauen. Es zeigt auch, dass Daten uneinheitlich verwaltet und geschützt werden – ein Risiko, das sich noch verstärkt, sobald Daten in KI-Systemen verwendet werden.

Letztendlich ist KI für Unternehmen nur so leistungsfähig und nützlich wie die ihr zugrunde liegenden Daten: 72 % der CEOs gehen sogar so weit zu sagen, dass firmeneigene Daten der Schlüssel zur Erschließung des Potenzials von generativer KI sind.⁴

In einem Video, in dem erläutert wird, warum die Datenvereinheitlichung wichtig ist, betont Edward Calvesbert, Vice President, Product Management watsonx.data bei IBM, erneut die entscheidende Bedeutung proprietärer Daten für die KI:

„Die Daten Ihres Unternehmens sind Ihre Goldgrube.“ Sie sind der Bestand, den Ihre Konkurrenz nicht hat. Wenn Unternehmen mehr Zuverlässigkeit und Genauigkeit bei der KI erreichen wollen, gelingt das mit KI-fähigen Daten.

Datenfragmentierung ist oft ein Symptom einer schnellen digitalen Transformation: Unternehmen von heute speichern und erstellen Daten in einer zunehmend verteilten und chaotischen IT-Umgebung. Zu den spezifischen Ursachen der Datenfragmentierung gehören:

• Hybride Multicloud-Umgebungen
• Nicht verbundene Systeme
• Wachsende Datenmengen
• Schwache Data Governance

Moderne Unternehmen neigen dazu, mehrere Cloud-Plattformen mit Private Cloud und Altlasten zu kombinieren. Während eine hybride Multicloud-Umgebung Flexibilität, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit bietet, kann sie die umfassende Datentransparenz im gesamten Unternehmen stark einschränken.

Dezentrale Dateninfrastrukturen – einschließlich Speicherung, Plattformen und Governance – schaffen eine fragmentierte Umgebung, die schwer zu vereinheitlichen und effektiv zu verwalten ist.

Es ist nicht ungewöhnlich, dass einzelne Geschäftsbereiche unterschiedliche Tabellen, Tools, Dashboards und Plattformen verwenden. Aber isolierte Systeme können nicht einfach über ihre Daten kommunizieren, besonders wenn es eine Mischung aus Altlast und modernen Tools gibt.

Besonders problematisch an dieser Diskrepanz ist, dass viele dieser Systeme oft mit verwandten oder sich überschneidenden Daten arbeiten – jedes System verwaltet diese isoliert und ist sich der anderen nicht bewusst. Diese Trennung schafft tiefe Datensilos, was zu unbeabsichtigter Datenhortung, Inkonsistenzen und Redundanzen führt.

Daten sind das Öl, das moderne Unternehmen wettbewerbsfähig hält. Dieser Logik folgend speichern Unternehmen jeden einzelnen Datenpunkt, der durch ihre Vielzahl an Tools und Systemen generiert wird, für eine spätere Verwendung – sei es für Business Intelligence (BI) oder maschinelles Lernen (ML).

Der Großteil dieser Daten besteht jedoch aus unstrukturierten Informationen in Form von PDF-Dateien, Dokumenten, Bildern und Videos. Sie strömen in beispielloser Geschwindigkeit und in überwältigenden Mengen herein. Traditionelle Datenverwaltungs-Funktionen haben Schwierigkeiten, diese Datenflut zentral zu verwalten, was zu fragmentierten Ansätzen im Unternehmen führt.

Data Governance trägt dazu bei, die Qualität, Sicherheit und Verfügbarkeit der Daten eines Unternehmens sicherzustellen. Die Geschäftsfunktionen leiden, wenn Governance-Standards, Prozesse, Richtlinien und Verfahren unklar sind oder nur unzureichend durchgesetzt werden.

Diese Unklarheit führt dazu, dass Teams eigene Datenstandards und Taxonomien für ihre jeweiligen Systeme entwickeln, was den künftigen Informationsaustausch, die Zusammenarbeit und die durchgängige Transparenz behindert.

In der Praxis bedeutet die Vereinheitlichung von Unternehmensdaten nicht, dass Organisationen jede einzelne Information vollständig in einem einzigen Speicherort zusammenführen müssen.

Dieser Ansatz ist aufgrund der Komplexität hybrider Multi-Cloud-Umgebungen, steigender Datenmengen und der Notwendigkeit, Aspekte der Compliance, Sicherheit und Governance zu berücksichtigen, nicht realistisch. Stattdessen sollte das Ziel der Vereinheitlichung darin bestehen, die richtigen Daten zur richtigen Zeit den richtigen Personen zur Verfügung zu stellen.

Einige Strategien zur Lösung der Datenfragmentierung sind:

• Veränderte Denkweise und Kultur
• Stärkung der Data Governance
• Konsolidierung der Datenplattformen
• Integration von Daten und Systemen
• Einführung einer Data-Fabric-Architektur
• Verwendung von KI/ML-Tools

Mit der richtigen Datenstrategie und den richtigen Tools zur Verringerung der Datenfragmentierung können Unternehmen enorme Vorteile erzielen. Erstens wird die Bereitstellung von KI beschleunigt und die Entscheidungsfindung verbessert. Langfristig werden sie dann über ein demokratisiertes Datenökosystem verfügen, das das Unternehmen kontinuierlich unterstützt und transformiert.