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Herausforderungen bei der Entwicklung moderner Datenplattformen

31 August 2026 by
Herausforderungen bei der Entwicklung moderner Datenplattformen
Steinbeis-Beratungszentrum Electronic Business (SBZEB)

Datenplattformen sind heute ein zentraler Baustein für digitale Geschäftsmodelle, effiziente Zusammenarbeit und datengetriebene Entscheidungen. Doch der Weg zu einer funktionierenden Plattform ist komplex – besonders für kleine und mittlere Unternehmen. Eine Literaturanalyse des IWI der Hochschule Heilbronn zeigt: Die größten Hürden liegen nicht nur in der Technik, sondern auch in Organisation, Sicherheit und Strategie.

„Die Analyse ergibt, dass der Austausch und die Analyse von Daten, Data Security sowie Data Ownership am häufigsten eine Herausforderung darstellt.“ „Die meisten Herausforderungen können dem Bereich Technologie zugeordnet werden.“

Wir haben die wichtigsten Erkenntnisse für KMU kompakt zusammengefasst.

Warum Datenplattformen für KMU wichtig sind

Datenplattformen bündeln Daten aus verschiedenen Quellen, machen sie nutzbar und schaffen die Grundlage für Automatisierung, KI und neue Geschäftsmodelle. Sie ermöglichen:

  • zentrale Datenhaltung statt Datensilos

  • effizienten Austausch zwischen Abteilungen oder Partnern

  • bessere Entscheidungsgrundlagen

  • neue datenbasierte Services und Produkte

Doch der Aufbau ist anspruchsvoll – und genau hier setzt die Analyse an.


Die fünf zentralen Herausforderungen

1. Daten: Qualität, Vielfalt & Echtzeitfähigkeit

KMU stehen vor der Aufgabe, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und deren Qualität sicherzustellen.

Wesentliche Herausforderungen:

  • Heterogene Datenquellen erschweren die Integration.

  • Datenintegrität & Authentizität müssen gewährleistet sein.

  • Echtzeitdaten sind besonders im IoT-Umfeld kritisch.

  • Methoden zur Datensammlung sind oft uneinheitlich oder fehlen.

Für KMU bedeutet das: Ohne klare Standards und saubere Datenprozesse wird jede Plattform schnell ineffizient.

2. Organisation: Strukturen & Zusammenarbeit

Technik allein reicht nicht – Organisationen müssen sich anpassen.

Wichtige Punkte:

  • Data Ownership ist oft unklar – wem gehören die Daten eigentlich?

  • Datensilos blockieren den Austausch und bremsen Innovation.

  • Interoperabilität zwischen Systemen fehlt häufig.

  • Change Management & Mitarbeiterschulung sind entscheidend für Akzeptanz.

  • KMU haben oft wenig praktische Erfahrung mit Datenplattformen.

3. Sicherheit: Datenschutz, Compliance & Lizenzen

Sicherheit ist einer der meistgenannten Problemfelder.

Herausforderungen:

  • Data Security bei Speicherung, Übertragung und Schnittstellen

  • Compliance, insbesondere DSGVO

  • Copyright & Lizenzfragen bei Datenprodukten

  • Data Privacy durch Rollen- und Zugriffsmanagement

  • Einsatz neuer Technologien wie Blockchain ist komplex

4. Strategie: Wertschöpfung & Zukunftsfähigkeit

Viele Unternehmen unterschätzen die strategische Dimension.

Zentrale Themen:

  • Transparente Datenqualität ist Voraussetzung für Vertrauen.

  • Wertbestimmung von Datenprodukten ist oft unklar.

  • Alleinstellungsmerkmale müssen bewusst entwickelt werden.

  • Unklarheit über Datennutzung erschwert Weiterentwicklung.

  • Integration in bestehende IT-Infrastruktur ist herausfordernd.

5. Technologie: Skalierung, Austausch & Big Data

Der größte Block an Herausforderungen liegt im technischen Bereich.

Wesentliche Punkte:

  • Datenaustausch zwischen Systemen, Plattformen und Organisationen

  • Big Data Analyse & Verarbeitung

  • Datenspeicherung & Caching

  • Skalierbarkeit auf Daten-, System- und Organisationsebene

  • Effiziente Ressourcenverteilung

  • Flexibilität & Erweiterbarkeit der Plattform

  • Suchalgorithmen & Abfragetechnologien

  • Datenmonitoring & zentrale Datensteuerung

  • Einbindung von Machine Learning ist komplex und fehleranfällig

Was bedeutet das für KMU?

Datenplattformen sind kein reines IT-Projekt – sie sind ein Organisations- und Transformationsprojekt.

KMU sollten daher:

  • frühzeitig Verantwortlichkeiten klären (Data Ownership)

  • Standards für Datenqualität und Schnittstellen definieren

  • Mitarbeitende schulen und Change Management einplanen

  • klein starten, skalierbar denken

  • Sicherheit und Compliance von Anfang an integrieren

Fazit

Datenplattformen bieten enorme Chancen – von effizienteren Prozessen bis hin zu neuen Geschäftsmodellen. Doch die Entwicklung ist komplex und erfordert ein Zusammenspiel aus Technik, Organisation, Sicherheit und Strategie. 

Besonders der Datenaustausch, die Datenanalyse, Data Ownership und Data Security sind zentrale Erfolgsfaktoren.

Wer diese Herausforderungen strukturiert angeht, schafft die Grundlage für nachhaltige digitale Wertschöpfung.


Das vollständige Paper ist Teil eines über den Steinbeis Verlag erschienenen eBooks der Schriftenreihe Wirtschaftsinformatik und steht dort zum kostenlosen Download zur Verfügung:


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