GNW-News: Neue Forschungsergebnisse zeigen, dass Denodos KI-Datenschicht einen ROI von 290 % und eine 3-mal schnellere Bereitstellung von Agenten für agentenbasierte KI in Unternehmen ermöglicht
^PALO ALTO, Kalifornien, Oct. 21, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- Denodo
(https://www.denodo.com/), ein auf KI-Datenschichten spezialisiertes
Unternehmen, gab die Ergebnisse einer umfassenden, unabhängigen Studie bekannt,
die vom Marktforschungsunternehmen Veqtor8 durchgeführt wurde. Der
Forschungsbericht mit dem Titel ?The ROI of an AI Data Layer for Agentic AI
(https://www.denodo.com/en/document/analyst-report/research-report-roi-ai-data-
layer-agentic-ai)" zeigt, dass der Einsatz einer nach klaren Vorgaben
verwalteten KI-Datenschicht in Unternehmen über einen Zeitraum von drei Jahren
eine Kapitalrendite (ROI) von 290?% erzielt, eine dreimal so schnelle
Bereitstellung von Agenten ermöglicht und eine Senkung der KI-Betriebskosten um
68?% bewirkt.
Da Unternehmen den Übergang von experimentellen Pilotprojekten im Bereich der
generativen KI hin zum Einsatz zahlreicher autonomer und halbautonomer Agenten
im Produktivbetrieb vollziehen, hat sich der zuverlässige Zugriff auf aktuelle,
nach klaren Vorgaben verwaltete und semantisch konsistente Unternehmensdaten als
ein wesentlicher Engpass herausgestellt. Auf der Grundlage ausführlicher
Interviews mit Fachleuten aus der Unternehmenspraxis, Hyperscalern und
Technologiepartnern aus dem Umfeld internationaler Banken,
Telekommunikationskonzerne, Chemieunternehmen und führender Logistikunternehmen
quantifiziert die Studie von Veqtor8 die wirtschaftlichen und betrieblichen
Vorteile der Implementierung von Denodos KI-Datenschicht
(https://www.denodo.com/en/data-management/ai-data-layer) im Vergleich zu
fragmentierten, maßgeschneiderten Architekturen.
Wichtigste Ergebnisse und wirtschaftliche Auswirkungen
Im Rahmen der Untersuchung wird ein zusammengesetztes Finanzmodell erstellt, das
die durchschnittliche Größe aller befragten Unternehmen widerspiegelt. Dieses
Modell wurde von 100 Agenten im ersten Jahr auf 900 Agenten im dritten Jahr
ausgeweitet und umfasste 100 verteilte Unternehmensdatenquellen. Zu den
wichtigsten quantitativen Ergebnissen über einen Zeitraum von drei Jahren
zählen:
* 2,9-mal höherer geschäftlicher Mehrwert durch KI-Initiativen: Dieser umfasst
sowohl Nettokosteneinsparungen als auch den gesamten geschäftlichen
Mehrwert.
* 3-mal schnellere Bereitstellung von Agenten: Agenten können dreimal
schneller im Produktivbetrieb eingesetzt werden, da vorgefertigte,
wiederverwendbare Datenprodukte genutzt werden, anstatt für jede
Bereitstellung maßgeschneiderte Integrationen zu entwickeln.
* 68?% geringere KI-Betriebskosten: Durch die direkte Weiterleitung von
Abfragen an die KI-Datenschicht und die Filterung der Daten, bevor sie dem
Modell zugeführt werden, sinkt die Kontextdatenmenge pro Aufgabe von
ca. 18.000 Tokens auf ca. 5.760 Tokens, während die Rechenkosten in
ähnlichem Umfang sinken.
* >?75?% Einsparung bei Integrations- und Governance-Kosten: Die
unkontrollierte Zunahme von Konnektoren und die Ausbreitung von MCP-Servern
werden verhindert, wodurch die Wartungskosten um 79?% und der Aufwand für
die Richtlinienverwaltung um 76?% gesenkt werden.
Die Bewältigung des Wildwuchses an MCP-Servern
Ohne eine einheitliche logische Datenschicht (https://www.denodo.com/en/data-
management/logical-data-management) benötigen Unternehmensagenten für jede
zugrunde liegende Datenquelle maßgeschneiderte Model Context Protocol (MCP)-
Server, RAG-Pipelines und agentenspezifische Sicherheitskontrollen. In
regulierten Branchen, in denen ein einzelner im Produktivbetrieb eingesetzter
Agent auf 30 bis 50 unterschiedliche Cloud-, SaaS-, Legacy- und operative
Systeme zugreifen kann, führt dieser Ansatz zu erheblichem Integrationsaufwand
und Schwachstellen bei der Governance.
?Agenten sind nur so effektiv wie die Daten, auf die sie zugreifen können", so
Andrew Milroy, Chefanalyst bei Veqtor8 und Verfasser des Berichts. ?Die
Anbindung eines einzelnen Systems ist unkompliziert, doch Dutzende Systeme unter
einheitlichen Sicherheitsrichtlinien in einem durchgängigen, zuverlässigen
Arbeitsablauf zu koordinieren, ist außerordentlich komplex. Die KI-Datenebene
von Denodo abstrahiert diese Komplexität und ermöglicht es Unternehmen, Daten
einmalig zu profilieren und nach festgelegten Richtlinien verwaltete
Datenprodukte für alle Agenten wiederzuverwenden, die zum Zugriff darauf
berechtigt sind."
?Unternehmen können es sich nicht leisten, bei der Skalierung von KI zwischen
Geschwindigkeit, Governance und Kosteneffizienz wählen zu müssen", so Alberto
Pan, Chief Technology Officer bei Denodo. ?Durch die Vereinheitlichung von
Zugriff, Semantik und zentraler Richtlinienumsetzung über verteilte
Datenbestände hinweg, ohne dass eine umfangreiche Datenverlagerung erforderlich
ist, bildet die Denodo-Plattform die wesentliche Grundlage für vertrauenswürdige
KI-Agenten, die den Anforderungen von Unternehmen gerecht werden."
Verfügbarkeit des Forschungsberichts
Um ein kostenloses Exemplar des vollständigen Veqtor8-Forschungsberichts ?The
ROI of an AI Data Layer for Agentic AI" herunterzuladen, besuchen Sie bitte
denodo.com (https://www.denodo.com/en/document/analyst-report/research-report-
roi-ai-data-layer-agentic-ai).
Über Denodo
Denodo ist ein auf KI-Datenschichten spezialisiertes Unternehmen. Die
preisgekrönte Denodo-Plattform unterstützt vertrauenswürdige Agenten und
Anwendungen und wandelt Unternehmensdaten in verlässliche Erkenntnisse für
Analysen und Self-Service um. Weitere Informationen finden Sie unter denodo.com
(https://www.denodo.com/).
Über Veqtor8
Veqtor8 ist eine unabhängige Beratungs- und Informationsplattform mit den
Schwerpunkten KI, Datenmanagement, Cybersicherheit und Cloud-Infrastruktur.
Veqtor8 unterstützt Unternehmen dabei, sich auf den Einsatz von KI
vorzubereiten, ihre Datenstrategien zu optimieren und ihre digitale
Widerstandsfähigkeit zu stärken - durch praxisorientierte, unabhängige
Forschungsarbeiten, Workshops für Führungskräfte, Berichte und Präsentationen.
Pressekontakt
pr@denodo.com
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