Hohe Investitionen in Dateninfrastrukturen werfen zunehmend die Frage nach deren tatsächlicher Effizienz auf. Jörg Hesske, Regional Vice President bei Denodo, beschreibt vier zentrale KPIs, mit denen Organisationen beurteilen können, ob Datenarchitekturen messbar zum Unternehmenserfolg beitragen oder unbemerkt Kosten verursachen. Dabei stehen Zeit, Produktivität, Kostentransparenz und Agilität im Fokus.
KPI 1: Time to Insight
Diese Kennzahl beschreibt, wie lange es dauert, bis Rohdaten in eine sinnvolle Informationsgrundlage für den alltäglichen Betrieb, strategische Analysen oder KI-Anwendungen verwandelt werden können. Lange Umlaufzeiten deuten hier häufig darauf hin, dass Daten in Silos liegen und Architekturen fragmentiert aufgebaut sind.
Das sorgt wiederum dafür, dass Daten in großem Umfang repliziert werden müssen, manuelle Eingriffe notwendig sind oder komplexe Integrationsschichten aufgebaut werden müssen. Die Folgen reichen weit über die IT hinaus: Verzögerte Insights verlangsamen Entscheidungen, bremsen Innovation und führen dazu, dass Unternehmen hinter dynamischere Wettbewerber zurückfallen.
- So wird gemessen:
Trotz der technischen Komplexität ist die Messung von Erfolg vergleichsweise einfach: Zeit als Kenngröße reicht aus. Unternehmen sollten messen, wie lange es dauert, bis nach einer Anfrage verwertbare Informationen für Endnutzer vorliegen. Diese „Lieferzeit“ sollte für alle Dashboards, Analysemodelle und KI-Anwendungen gemessen werden.
So lassen sich nicht nur schrittweise Verbesserungen in bestehenden Prozessen feststellen – die Kennzahlen können auch genutzt werden, um sie gegen andere Tools im Markt zu vergleichen. Beim Test von Demo-Versionen empfiehlt es sich, dieselben Kennzahlen zu ermitteln, um eventuelle Verbesserungen zu erkennen und zu bewerten.
KPI 2: Produktivität im Data Engineering
Hohe Kosten von Dateninfrastrukturen lassen sich oft auf den technischen Betriebsaufwand zurückführen. Ist es häufig nötig, manuell in Prozesse einzugreifen oder diese nachzujustieren, liegt das häufig an einer fragmentierten Datenstruktur, doppelten Pipelines oder einer geringen Wiederverwertungsquote vorhandener Datenprodukte.
- So wird gemessen:
Ein sinnvoller Ansatz ist die Erfassung der Engineering-Stunden, die notwendig sind, um neue Datenquellen zu integrieren oder neue Datenprodukte bereitzustellen. Ergänzend sollte das Verhältnis zwischen Wartungsaufwand und wertschöpfender Entwicklungsarbeit betrachtet werden. Diese Kennzahlen eignen sich nicht nur zur Messung interner Optimierungsprozesse, sondern auch, um verschiedene Tools zu vergleichen.
KPI 3: Kosteneffektivität der Infrastruktur
Ineffiziente Datenreplikation und andere Reibungsverluste fressen Zeit und treiben die Kosten moderner Datenarchitekturen in die Höhe. Auch überdimensionierte Rechenleistung und redundante Tool-Landschaften können zu unnötigen Ausgaben beitragen und bleiben oft unbemerkt. Bei dieser Kenngröße ist es nicht entscheidend, Kosten um jeden Preis und zu Lasten der Infrastruktur zu senken, sondern sicherzustellen, dass Ausgaben auch tatsächlich zur Wertschöpfung beitragen und nicht sinnlos verpuffen.
- So wird gemessen:
Zentrale Grundlage ist hier die Berechnung der Total Cost of Ownership (TCO), die sämtliche relevanten Kosten einbezieht: Rechenleistung, Speicher, Integrationen, Toolverwaltung und weitere Faktoren. Zusätzlich können Kosten pro Abfrage, pro Use Case oder pro aktivem Nutzer ausgewertet werden, um Transparenz über Effizienz und Skalierbarkeit zu gewinnen.
KPI 4: Agilität und Anpassbarkeit
Unternehmen müssen sich heute immer schneller an neue Marktbedingungen oder regulatorische Vorgaben anpassen. In der digitalen Welt steht und fällt diese Fähigkeit oft mit der Agilität der Dateninfrastrukturen im Unternehmen. Agilität bedeutet in diesem Kontext vor allem, bestehende Datenprodukte über verschiedene Analysen, KI-Anwendungen oder Business Cases wiederverwenden zu können. Lange Rollout-Zeiten von neuen Projekten sind klare Hinweise auf starre Strukturen.
- So wird gemessen:
Der Begriff Agilität klingt zwar abstrakt, aber auch hier dient Zeit als zentrale Messgröße. Unternehmen sollten erfassen, wie lange es dauert, neue datengetriebene Projekte zu realisieren – vom Konzept bis zur produktiven Phase. Ergänzend können sie analysieren, wie viele Use Cases auf gemeinsam genutzten Datenprodukten basieren – und wie viele individuelle Implementierungen erfordern.
Logisches Datenmanagement als Schlüssel zur Optimierung der KPIs
Das Messen dieser KPIs ist der erste Schritt. Doch wie lassen sie sich tatsächlich optimieren? Hier setzt logisches Datenmanagement an: Durch die Trennung von Datenzugriff und physischen Systemen entsteht eine zusätzliche virtuelle Schicht zwischen Datenquellen und Datenkonsumenten.
Was zunächst nach mehr Komplexität klingt, reduziert in der Praxis den Bedarf für Datenreplikation oder -modifikation sowie für neue, individuelle Pipelines. Wiederverwendbare semantische Definitionen steigern die Produktivität durch weniger manuellen Arbeitsaufwand und verbessern die Agilität. Gleichzeitig führt die Reduktion unnötiger Datenbewegungen zu einer spürbaren Verbesserung der Kosteneffektivität.