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Datenprojekte scheitern viel zu oft: Entscheider müssen die Risiken kennen und managen

1. April 2021

Dr. Annika Bergbauer (Consultant bei der Business- und IT-Beratung Q_PERIOR.) |
Alexander Horn (Associate Partner bei Q_PERIOR und Leiter des Bereichs Process Intelligence & Architecture.) |

Datengetriebene Geschäftsmodelle und Produkte sind die Verheißung der Stunde. Daten werden häufig als das neue Öl bezeichnet. Sie sind ein Rohstoff, dessen Vorkommen sich permanent und in atemberaubender Geschwindigkeit vergrößert: Die International Data Corporation (IDC) schätzt, dass sich die weltweite Datenmenge von rund 33 Zettabyte im Jahr 2018 auf 175 Zettabyte im Jahr 2025 mehr als verfünffachen wird <1>.

Klar ist: Die wirtschaftliche Nutzung der enormen Datenmengen hat bereits heute eine hohe praktische Relevanz. Eine Bitkom-Umfrage aus dem Jahr 2020 zeigt, dass für 85% der deutschen Unternehmen mit mehr als 50 Beschäftigen die intensive Datennutzung heute und in Zukunft eine sehr große Rolle spielt <2>. Das Problem: Laut Schätzungen scheitern 60 bis 80% aller Datenprojekte <3>.

Auch Versicherungsunternehmen stehen vor dieser Herausforderung und müssen

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