Eine Studie von Rocket Software zeigt, dass weniger als ein Drittel der Unternehmen alle verfügbaren Daten zur Optimierung von KI-Modellen nutzen.

Waltham, Massachusetts – 8. Oktober 2024 – Rocket Software, ein weltweit führender Anbieter von Modernisierungssoftware, veröffentlichte heute die Ergebnisse seiner Studie „ Die Rolle von Mainframe-Daten in KI und Analytik von Enterprise neu denken“ . Die von Foundry Media im Auftrag von Rocket Software durchgeführte Studie befragte über 200 Führungskräfte und Entscheidungsträger aus den Bereichen Datenanalyse, Management, Engineering und Architektur in den USA, Großbritannien, Deutschland und Frankreich. Ziel war es, zu verstehen, wie Unternehmen Mainframe-Daten im Rahmen ihrer KI- und Analytik-Initiativen nutzen. Die Studie ergab, dass nur 28 % der Befragten Mainframe-Daten umfassend in datengetriebenen Initiativen einsetzen. Die Nichtberücksichtigung von Mainframe-Daten – die sowohl Echtzeit- als auch historische Informationen zu Kundeninteraktionen, Kontodaten, Finanztransaktionen und Lagerbeständen umfassen – in KI-Modellen stellt eine verpasste Chance dar. Durch die Integration dieser umfangreichen Daten werden Modelle präziser, aussagekräftiger und bilden die gesamte Bandbreite der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens ab. Dies ermöglicht wertvolle Erkenntnisse und fundiertere Entscheidungen.

Künstliche Intelligenz (KI) und fortschrittliche Analysen spielen eine immer wichtigere Rolle für die Differenzierung von Unternehmen und eröffnen neue Möglichkeiten für Effizienzsteigerungen, Wachstumstreiber und verbesserte Kundenerlebnisse. Der Erfolg und Nutzen eines KI-Modells hängt maßgeblich von den Trainingsdaten ab. Im Wettlauf um die Einführung von KI haben die meisten Unternehmen es versäumt, Mainframe-Daten optimal zur Verbesserung ihrer Modelle zu nutzen. Eine KI, die alle Unternehmensdaten präzise abbildet, ermöglicht Führungskräften einen besseren Einblick in die Abläufe und liefert tiefere Erkenntnisse, die fundierte Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen. Tatsächlich gaben 46 % der Befragten an, dass Mainframe-Daten ein potenzielles Mittel zur Verbesserung der Datenqualität, -genauigkeit und -vollständigkeit bestehender Datensätze darstellen.

Sowohl reale als auch vermeintliche Herausforderungen haben viele vor Schwierigkeiten gestellt, wenn es darum geht, Mainframe-Daten in ihre KI- und Analysefähigkeiten zu integrieren:

• 76 % der Führungskräfte gaben an, den Zugriff auf Mainframe-Daten und Kontextmetadaten als sehr oder eher schwierig zu empfinden.
• 64 % gaben an, die Integration von Mainframe-Daten mit Cloud-Datenquellen als eher bis sehr schwierig zu betrachten.
• Als größte Hindernisse bei der Nutzung von Mainframe-Daten wurden folgende Punkte identifiziert:
  • Komplexität der Datenabruf- und Extraktionsprozesse (59 %)
  • Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Compliance und Datenschutz (56 %)
  • Proprietäre Datenformate (41 %)

„Wenn Unternehmen ihre Mainframe-Daten nicht in KI und Analysen integrieren, riskieren sie, weniger intelligente, leistungsstarke oder präzise Modelle zu entwickeln“, so Michael Curry, Präsident der Data Modernization Business Unit bei Rocket Software. „Rocket Software verfügt über die Technologie und das Know-how, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Mainframe-Daten problemlos in ihre KI- und Analyseinitiativen einzubinden, die Komplexität zu automatisieren und den Bedarf an spezialisierten Kenntnissen und Fähigkeiten zum Schutz, Abruf und zur Extraktion von Mainframe-Daten zu reduzieren.“

Die Modernisierung von Mainframe-Systemen ist ein lohnendes Unterfangen. 42 % der Befragten gaben an, eine vorkonfigurierte Lösung zur Integration ihrer Mainframe-Daten mit Cloud-Daten zu bevorzugen, und 51 % nannten die Entwicklung neuer Analysefunktionen oder die Umsetzung von Geschäftsinitiativen, die zuvor nicht möglich waren, als attraktivsten Anwendungsfall für Mainframe-Daten. Hier können erfahrene Partner, die Ressourcen entlang des gesamten Modernisierungsprozesses bereitstellen, Unternehmen unterstützen, indem sie Herausforderungen bewältigen und das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen. Die Befragten nannten Skalierbarkeit für große Datensätze (82 %), Interoperabilität mit bestehenden Datenmanagement-Tools und -Plattformen (82 %) sowie robuste Sicherheit und Verschlüsselung (81 %) als die wichtigsten Vorteile der Integration von Mainframe- und Cloud-Daten.

Um die vollständige Studie herunterzuladen, klicken Sie hier . Für weitere Einblicke melden Sie sich hier für das Webinar von Rocket Software am Dienstag, den 12. November, an.

Methodik

Foundry befragte zwischen dem 10. Mai 2024 und dem 27. Mai 2024 213 Führungskräfte und Entscheidungsträger aus der Wirtschaft, darunter auch solche, die in den Bereichen Datenanalyse, Datenmanagement, Datenengineering oder Datenarchitektur tätig sind, um zu verstehen, wie Unternehmen Mainframe-Daten im Rahmen ihrer KI- und Analyseinitiativen nutzen oder zu nutzen planen, um Strategien voranzutreiben, die betriebliche Effizienz zu verbessern und Wettbewerbsvorteile auszubauen.

Über Rocket Software

Rocket Software ist ein weltweit führender Technologieanbieter im Bereich der IT-Modernisierung und bevorzugter Partner führender Unternehmen auf ihrem Weg zur IT-Modernisierung – von Kernsystemen bis hin zur Cloud. Über 12.500 Kunden und 750 Partner vertrauen auf Rocket Software, und mit mehr als 3.000 Mitarbeitern weltweit unterstützt das Unternehmen seine Kunden dabei, ihre Daten, Anwendungen und Infrastruktur optimal zu nutzen und so die kritischen Dienste bereitzustellen, die unsere moderne Welt antreiben. Rocket Software ist ein US-amerikanisches, privat geführtes Unternehmen mit Hauptsitz in der Region Boston und strategisch günstig gelegenen Kompetenzzentren in Nordamerika, Europa, Asien und Australien. Rocket Software gehört zum Portfolio von Bain Capital Private Equity. Folgen Sie Rocket Software auf LinkedIn und Twitter oder besuchen Sie www.RocketSoftware.com .