Das hat sich verändert — nicht durch ein einzelnes Ereignis, sondern durch die stille Kumulation von Entwicklungen, die heute zusammen eine neue Logik ergeben.

Standort Österreich: Wann US-Behörden auf Ihre Cloud-Daten zugreifen können

Im Dezember 2025 wurde ein Rechtsgutachten der Universität Köln — im Auftrag des deutschen Bundesinnenministeriums erstellt — öffentlich. Der Befund, bezieht sich auf europäische Rechenzentren, somit auch Österreich: US-Behörden können auf Basis des CLOUD Acts und des FISA 702 US-Unternehmen verpflichten, Daten herauszugeben – auch wenn diese physisch in europäischen Rechenzentren gespeichert sind. Denn entscheidend ist dabei nicht der physische Speicherort, sondern die Frage, ob ein US-amerikanisches Unternehmen die Daten in seinem Besitz, seiner Verwahrung oder unter seiner Kontrolle hat („possession, custody or control“).

Und das ist kein deutsches Problem. Es betrifft jedes österreichische Unternehmen, das Dienste von US-Cloud-Anbietern nutzt,  egal ob das Rechenzentrum in Wien, Frankfurt oder Dublin steht.

Und Österreich hat in diesem Punkt sogar mehr Präzedenz als Deutschland: Die österreichische Datenschutzbehörde war EU-weit die erste Behörde, die in einem konkreten Bescheid (Teilbescheid vom 22.12.2021, GZ D155.027, 2021‑0.586.257) – dem Google‑Analytics‑Verfahren – den praktischen Konflikt zwischen US‑Überwachungsgesetzen wie FISA 702 und den Anforderungen der DSGVO aufgezeigt hat. Die Behörde verneinte in diesem Fall das angemessene Schutzniveau nach Art. 44 DSGVO, da US-Überwachungsgesetze wie FISA 702 den Anbieter zur Datenherausgabe verpflichten können.

Die entscheidende Frage lautet daher nicht mehr: Wo liegen unsere Daten?
Sondern: Wer hat im Hintergrund rechtliche Zugriff auf die Daten – und welcher Rechtsordnung unterliegt der Dienstleister, wenn es drauf ankommt?

Quellen:

• Cross-Border Data Forum: “Defining the Scope of “Possession, Custody, or Control” for Privacy Issues and the Cloud Act
• DOJ Cloud Act FAQ / Ressourcen
• oodrive Extension of the FISA Law: How to protect our data and digital sovereignty
• Dataprotect: FISA und CLOUD Act
• LfD Niedersachsen / Der CLOUD Act – Zugriff von US Behörden auf Daten der EU
• Datenschutzbehörde Teilbescheid

Der Markt hat den Trend verstanden

Das Thema ist längst bekannt und keine Nischendiskussion mehr.

Neun von zehn Unternehmen in der DACH-Region setzen bereits Maßnahmen zur digitalen Souveränität um oder planen diese. Gartner prognostiziert, dass Europas Ausgaben für souveräne Cloud-Infrastruktur von 6,9 Milliarden Dollar (2025) auf 23,1 Milliarden Dollar (2027) steigen werden. Laut Flexera wurden 23 Prozent der Cloud-Workloads bereits zurück in lokale Umgebungen verlagert (Stand 2026), 83 Prozent der CIOs haben das Thema auf der Agenda.

Das Vertrauen in US-Technologieanbieter ist dabei messbar gesunken: Anfang 2025 vertrauten noch 51 Prozent der deutschsprachigen Unternehmen den USA als IT-Lieferanten — nach den geopolitischen Verwerfungen sank dieser Wert auf 38 Prozent. (Quelle: Bitkom-Research, Studie zur Chip-/IT-Versorgung 2025).

Geopolitik ist damit in die IT-Strategie eingedrungen. Und sie bleibt dort.

Quellen & weiterführende Links:

• Datenschutzticker.de: US-Clouds 2025: Aktuelle Datenschutzrisiken und rechtliche Entwicklungen
• Computerworld Gartner: European spending on sovereign cloud IaaS to nearly double in 2026
• SecureCloud: Turning point in the cloud: Europe overtakes the US in sovereign cloud investments
• DCD: Europe spending on sovereign cloud infrastructure to triple from 2025-2027-Garnter
• The Register: Europe’s sovereign cloud spend set to triple as geopolitics bite
• Cloudcomputing Insider: Flexera-Cloud-Report 2026
• Bitkom-Studie “Digitale Souveränität / Chip-Versorgung 2025”

Regulatorik macht Kontrolle zur Pflicht

Parallel zur Diskussion rund um US-Zugriffsrechte hat sich das rechtliche Umfeld in Österreich grundlegend verändert.

Das NISG 2026 — die österreichische Umsetzung der EU-Richtlinie NIS-2, im Dezember 2025 beschlossen und mit 1. Oktober 2026 in Kraft tretend —  erfasst nach aktuellen Schätzungen rund 4.000 österreichische Unternehmen, über Lieferketten noch erheblich mehr. Wer als IT-Dienstleister, Zulieferer oder Partner von betroffenen Betrieben tätig ist, kann ohne eigenes Zutun in den Geltungsbereich fallen. Das Gesetz verlangt nachweisbares Risikomanagement, dokumentierte Sicherheitsprozesse und Business-Continuity-Konzepte — mit Sanktionen bis zu 10 Millionen Euro oder 2 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes – ja nachdem, welcher Betrag höher ist.

Der Digital Operational Resilience Act (DORA) ist seit Jänner 2025 anwendbar und macht die Steuerung externer IT-Anbieter zur regulierten Governance-Frage — besonders für Finanzunternehmen und ihre IT-Partner. Wer kritische Funktionen auf einen einzigen, außereuropäischen Cloud-Hyperscaler aufgebaut hat, muss dieses Konzentrationsrisiko aktiv managen und dokumentieren.

Der EU Data Act, seit September 2025 in Kraft, verpflichtet Cloud‑Anbieter zu standardisierten Wechselmöglichkeiten und macht Cloud‑Switching‑Entgelte (Wechselgebühren beim Umzug von Daten) ab 2027 grundsätzlich unzulässig. Die EU behandelt damit fehlende Wechselmöglichkeiten und Lock‑in‑Effekte offiziell als strukturelles Risiko – und gibt Unternehmen erstmals ein klares Recht, aus unpassenden Cloud‑Modellen auszusteigen. In der aktuellen Übergangsphase müssen Wechselentgelte an tatsächlich anfallende, nachweisbare Kosten gebunden sein; pauschale Straf- oder Abschreckungsgebühren sind nicht mehr zulässig.

Was früher eine technische Beschaffungsfrage war, ist heute eine Compliance- und Governance-Aufgabe auf Vorstandsebene.

Quellen & weiterführende Links:

• EU-NIS2-Richtlinie
• WKÖ / nationale Informationen zu NISG 2026
• EU Digital Strategy: Datengesetz erklärt
• Pinsent Masons – Switching porting rules under the EU Data Act

Dazu kommt: die Ressourcen fehlen

Lt. WKÖ/Fachverband UBIT gibt es aktuell 28.000 offene IT-Stellen in Österreich, drei von vier Unternehmen können IT-Positionen nicht besetzen. Das ist kein vorübergehendes Problem, sondern ein strukturelles.

Die steigenden Anforderungen an Security, Governance und Compliance übersteigen das, was mittlere Unternehmen intern dauerhaft leisten können. Selbst wenn der Wille da ist, fehlen oft die Kapazitäten. IT-Outsourcing ist in diesem Kontext keine Kostensparmaßnahme mehr. Für viele mittelständische Unternehmen wird es zur realistischen Handlungsoption angesichts eines Arbeitsmarktes, der sich in absehbarer Zeit nicht entspannen wird.

Zwei Wege, wie Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten zurückgewinnen

Die Kombination aus rechtlichem Kontrollverlust, regulatorischem Pflichtenheft und fehlendem oder wegfallendem internen Know-how ergibt eine neue strategische Logik: Der Infrastrukturstandort und das Betriebsmodell werden zur unternehmerischen Verantwortungsfrage. Nicht die Cloud ist das Risiko, sondern fehlende Kontrolle über Rechtsraum, Zugriffsmöglichkeiten und Betriebsmodell.

Auch große Cloud-Anbieter entwickeln Sovereign-Cloud-Ansätze mit zusätzlichen Kontrollmechanismen. Die rechtliche Herausforderung bleibt jedoch bestehen: Solange der Anbieter US-Recht unterliegt, kann er unter US-Recht zur Datenherausgabe verpflichtet werden – unabhängig von technischen Kontrollmechanismen.

Für Unternehmen, die das ernstnehmen, ergeben sich zwei strategisch belastbare Wege:

Eigene Infrastruktur – professionell betrieben

Wer kritische Systeme unter eigener Kontrolle halten will, braucht heute mehr als Hardware. Er braucht Security-Prozesse, Monitoring, Backup-Strategie, Incident Response und regulatorisch konforme Dokumentation. Das intern vollständig aufzubauen und dauerhaft zu betreiben, übersteigt die Kapazitäten vieler mittlerer Unternehmen. Spezialisierte Managed-Service-Partner schließen diese Lücke — ohne dass Kontrolle abgegeben werden muss.

IT-PS Angebot:

IT-Outsourcing zu einem echten österreichischen Partner

Wer externe Infrastruktur nutzen will, und Wert auf Datensouveränität legt, braucht einen Partner, der österreichischem Recht unterliegt, lokale Ansprechpartner hat, keine US-Konzernstruktur im Hintergrund  hat – und ein transparentes, auditierbares Betriebsmodell.

Genau hier setzen wir als IT-PS an: mit österreichischer Eigentümerstruktur, ISO-27001 Zertifizierung und der IT-PS Cloud inkl. 3 Standorte-Konzept.

IT-PS Angebot:

IT-Infrastruktur ist eine Vertrauensfrage

Unternehmen, die heute klar beantworten können, wer Zugriff auf ihre Infrastruktur und Daten im Ernstfall hat, treffen strategische Entscheidungen. Unternehmen, die es nicht beantworten können, haben eine offene Flanke — regulatorisch, operativ und betrieblich.

Der Infrastrukturstandort ist zurück auf der Agenda. Nicht als IT-Thema. Als Managemententscheidung.

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Genau darüber haben wir am 6. Mai 2026 gemeinsam mit Glacier im Deep Dive „Pflicht vs. echte Nachhaltigkeit: Daten als Hebel für grüne Entscheidungen“ gesprochen.

Das Problem ist selten die fehlende Motivation zur Nachhaltigkeit.
Das eigentliche Problem ist die fehlende Transparenz und Qualität der zugrunde liegenden Daten.

ESG ist Datenarbeit – keine Reporting-Übung

In vielen Organisationen wird ESG noch immer als Reporting-Aufgabe verstanden: Zahlen zusammentragen, Bericht fristgerecht abgeben, Häkchen setzen. In der Realität ist ESG vor allem eine Frage der Datenqualität, Datenverfügbarkeit und Governance.

Denn jede ESG-Kennzahl basiert auf verteilten Datenquellen, unterschiedlichen Definitionen und häufig manuellen Prozessen. Wenn diese Grundlagen nicht sauber sind, entstehen Effekte, die viele Unternehmen aus dem Alltag kennen:

• widersprüchliche Reports
• mangelnde Nachvollziehbarkeit
• hoher manueller Aufwand
• verzögerte ESG- und CSRD-Projekte

Nachhaltigkeit beginnt damit nicht beim Bericht – sondern bei der Art, wie Daten erfasst, strukturiert, gepflegt und genutzt werden.

Schlechte Daten kosten mehr als Nerven

Daten werden häufig als technisches Randthema betrachtet. Tatsächlich haben sie direkte Auswirkungen auf Nachhaltigkeit, Ressourcenverbrauch und Unternehmenssteuerung.

Unstrukturierte oder veraltete Datenbestände führen zu:

• erhöhtem Speicher- und Energieverbrauch
• ineffizienten Prozessen
• manuellen Aufwänden in ESG- und CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) Reportings
• fehlender Transparenz und unsicheren Kennzahlen
• verzögerten Nachhaltigkeitsinitiativen

Gerade im ESG-Kontext wird sichtbar, wie kritisch Datenqualität geworden ist: Energieverbrauch, Lieferketten, Compliance, Governance, HR, Infrastruktur oder CO₂-Kennzahlen – all diese Daten müssen zusammengeführt werden, wenn Nachhaltigkeit steuerbar werden soll.

Wo ESG-Projekte wirklich scheitern

Im Deep Dive wurden typische Bruchstellen klar sichtbar – und viele Teilnehmende haben sie aus der eigenen Praxis bestätigt:

1. Fehlende Prozesse
   Wie werden ESG-relevante Daten erhoben, verarbeitet, geprüft?
2. Keine Nachvollziehbarkeit
   Woher kommen Zahlen, wie wurden sie verändert?
3. Unklare Zuständigkeiten
   Wer ist verantwortlich für Datenqualität?
4. Keine einheitlichen Datenformate
   Daten sind nicht vergleichbar oder nutzbar.

Das Ergebnis: ESG wird zur Pflichtdisziplin – nicht zum strategischen Steuerungsinstrument.

Der Wendepunkt: Data Governance als ESG-Hebel

Die entscheidende Veränderung passiert nicht bei den Tools, sondern bei der Data Governance.

Eine moderne Data-Governance-Strategie schafft die Grundlage für effizientes ESG-Datenmanagement und belastbares ESG-Reporting:

• Transparenz
  Unternehmen wissen, welche ESG-Daten vorhanden sind, wo sie liegen und wie aktuell sie sind.
• Effizienz
  Doppelte Datenhaltung und manuelle Prozesse werden reduziert.
• Nachhaltigkeit
  Weniger unnötige Datenspeicherung bedeutet geringeren Ressourcenverbrauch.
• Bessere Entscheidungen
  Verlässliche Daten ermöglichen fundierte ESG- und Business-Entscheidungen.
• Compliance
  Anforderungen der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), ESG- und Audit-Vorgaben lassen sich deutlich effizienter erfüllen.

Was zunächst technisch klingt, ist hoch strategisch: ESG-Kennzahlen werden nicht nur erstellt, sondern tatsächlich für Entscheidungen genutzt.

KI & ESG: Potenziale nur mit guter Datenbasis

Plattformen wie Glacier AI zeigen, wie Unternehmen ESG-Prozesse automatisieren, Daten effizienter analysieren und Reporting-Aufwände reduzieren können. Ziel ist nicht nur schnellere Compliance, sondern mehr Zeit für die eigentliche Nachhaltigkeitsarbeit.

Die Qualität der Ergebnisse hängt jedoch weiterhin von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Ohne saubere Datenbasis kann auch die beste KI keine belastbaren ESG-Entscheidungen unterstützen.

Von Reporting zu Wirkung

Der größte Unterschied zeigt sich nicht im Bericht, sondern in der Nutzung der Daten:

• ESG-Kennzahlen werden als Steuerungsinstrument verstanden
• Maßnahmen lassen sich priorisieren, vergleichen und nachhalten
• Fortschritte in der nachhaltigen Transformation werden messbar

“Nachhaltigkeit scheitert selten an der Motivation. Sie scheitert an der Datenbasis.“

– Anna Neureiter, Data Governance Managerin, IT-Power Services

Wer ESG ernst meint, muss Daten genauso ernst nehmen – nicht als Nebenprodukt, sondern als strategisches Asset.

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Weiterführende Blogbeiträge

Ausblick: Executive Circle am 10. Juni 2026

Die Diskussion hat gezeigt: Viele Unternehmen stehen vor denselben Herausforderungen — und suchen nach praxisnahen Lösungen.

Am 10. Juni 2026 vertiefen wir das Thema im Executive Circle „Zwischen Anspruch und Umsetzung – Daten als Hebel für nachhaltigen Erfolg“ – einer gemeinsamen Initiative von IT-PS, Glacier, ProLion und NetApp.
In einem exklusiven Kreis von C-Level-EntscheiderInnen sowie IT- und Nachhaltigkeitsverantwortlichen geht es darum, wie Unternehmen ihre Daten als strategische Grundlage für KI, ESG und nachhaltigen Unternehmenserfolg nutzen können – und welche organisatorischen Hürden heute wirklich bremsen.

Mehr Informationen zum Executive Circle finden Sie auf unserer Eventseite.

The post Nachhaltigkeit zwischen Pflicht und Wirkung: Warum ESG ohne saubere Datenbasis scheitert first appeared on IT-PS.

Für viele klingt das nach einem IT-Thema. Aber das ist es nicht!
Es geht um die Qualität der Entscheidungen, persönliche Verantwortung – und im Zweifel auch um persönliche Haftung.

Die Probleme kennt jeder – die Konsequenzen werden oft verdrängt

Die Auswirkungen sind bekannt – aus eigener Erfahrung, Vorträgen, Medien oder aus anderen Unternehmen. Man weiß, dass widersprüchliche Zahlen, fehlende Transparenz oder unkontrollierte Daten Risiken mit sich bringen. Aber trotzdem werden sie im Alltag verdrängt – bis es zu spät ist. Haben Sie die Konsequenzen schon mal auf sich selbst bezogen? Was würde es bedeuten?

Problem: Wenn sich Zahlen widersprechen, entscheiden Sie im Blindflug oder brauchen Ressourcen um dem Fehler auf den Grund zu gehen.
Konsequenz: Sie riskieren falsche Investitionen, falsche Prioritäten – und tragen dafür die Verantwortung.

Problem: Wenn niemand Ihre Zahlen erklären kann.
Konsequenz: Sie können Entscheidungen nicht begründen – weder intern noch vor externen Prüfern. Im Ernstfall stehen Sie persönlich dafür gerade.

Problem: Wenn niemand für Daten verantwortlich ist.
Konsequenz: Niemand fühlt sich für die Behebung von Fehlern innerhalb der Daten oder deren Verwendungszweck zuständig, bis es auf höherer Ebene eskaliert oder dringend wird. Dann  wird die Dringlichkeit für Verantwortlichkeiten plötzlich sehr konkret.

Problem: Wenn Zugriff auf Daten nicht nachvollziehbar kontrolliert wird.
Konsequenz: Sensible Daten landen dort, wo sie nicht hingehören, werden von unbefugten Personen eingesehen oder verarbeitet. Im schlimmsten Fall: Anzeige durch Mitarbeiter, Datenschutzprüfung, Geldstrafe.

Problem: Wenn Daten „schnell“ und unüberlegt in Tools landen oder durch KI verarbeitet werden.
Konsequenz: Sie verlieren die Kontrolle darüber, was mit Ihren Daten passiert. Und tragen als Management die Verantwortung für die Folgen..

Problem: Wenn Sie nicht nachweisen können, woher Ihre Daten kommen, wer sie verarbeitet und was mit den Daten an Zweck erfüllt wird.
Konsequenz: Sie erfüllen regulatorische Anforderungen nicht (NIS2, DSGVO, Data Act, DORA). Das kann Auflagen, Strafen oder den Verlust von Geschäftsmöglichkeiten bedeuten

Die Probleme kennen Sie – und die Konsequenzen tragen auch Sie.

Wie moderne Plattformen hier helfen – und warum wir auf IBM watsonx.data setzen

Wenn man diese Risiken ernst nimmt, wird klar: Data Governance muss sowohl technisch als auch organisatorisch gelöst werden. Sie braucht eine technische Grundlage, die Transparenz, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit überhaupt ermöglicht. Genau hier setzen moderne Plattformen wie IBM watsonx.data an.

Transparenz und Nachvollziehbarkeit statt Blackbox

Ein zentrales Problem in der Praxis ist nicht der Zugriff auf Daten – sondern das Verständnis. Zahlen sind vorhanden, aber ihre Herkunft, Bedeutung und Verwendung bleiben oft unklar.
IBM watsonx.data bringt genau hier die notwendige Transparenz:
 Mit der hybriden, offenen Data Lakehouse Architektur sind Unternehmen für umfassende Geschäftsanalysen und fortgeschrittene KI-Anwendungen auf Unternehmensebene bestens gerüstet. Denn alles beginnt mit vertrauenswürdigen Daten.
Das schafft Vertrauen – intern wie extern – und ist gleichzeitig die Grundlage für Auditfähigkeit und regulatorische Anforderungen.

Kontrolle und Sicherheit als integraler Bestandteil

Data Governance bedeutet nicht nur Struktur, sondern auch Kontrolle.
Wer darf welche Daten sehen?
Welche Informationen sind sensibel?
Und wie wird sichergestellt, dass Daten korrekt verwendet werden?

Mit IBM watsonx.data wird die End-to-End-Nachverfolgbarkeit von Dokumenten über alle Transformationen und nachgelagerten Abteilungen hinweg bei. Darüber hinaus wird sichergestellt, dass der Datenschutz und die Zugriffsbeschränkungen für Benutzer über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg konsistent sind.
Dadurch wird aus einem potenziellen Risiko ein kontrollierbarer Prozess – und aus Daten ein verlässlicher Bestandteil der Unternehmenssteuerung.

So löst IBM watsonx.data Ihr Dilemma

• Problem: Wenn sich Zahlen widersprechen, entscheiden Sie im Blindflug oder brauchen Ressourcen um dem Fehler auf den Grund zu gehen.
  IBM watsonx.data: Führt Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer konsistenten, einheitlichen logischen Datenbasis zusammen und schafft eine technisch klare, gemeinsame Sicht auf Zahlen.
  Ihr persönlicher Vorteil: Sie können sich auf Ihre Zahlen verlassen – und treffen Entscheidungen mit Sicherheit statt Unsicherheit
  
• Problem: Wenn Zugriff auf Daten nicht nachvollziehbar kontrolliert wird.
  IBM watsonx.data: Regelt Zugriffe über Rollen und Policies und schützt sensible Daten systemübergreifend
  Ihr persönlicher Vorteil: Sie minimieren rechtliche Risiken und behalten die Kontrolle über kritische Informationen.
  
• Problem: Wenn Daten „schnell“ und unüberlegt in Tools landen oder durch KI verarbeitet werden
  IBM watsonx.data: Stellt geprüfte, kuratierte Daten für Analysen und KI-Anwendungen bereit und sorgt für nachvollziehbare Nutzung.
  Ihr persönlicher Vorteil: Sie können moderne Technologien nutzen, ohne die Kontrolle über Ihre Daten zu verlieren.
  
• Problem: Wenn Sie nicht nachweisen können, woher Ihre Daten kommen, wer sie verarbeitet und was mit den Daten an Zweck erfüllt wird.
  IBM watsonx.data: Ermöglicht vollständige Nachvollziehbarkeit über Herkunft und Nutzung von Daten.
  Ihr persönlicher Vorteil: Sie sind auskunftsfähig gegenüber Prüfern, Partnern und Aufsichtsbehörden – ohne Stress und Unsicherheit.

Das Thema ist nicht neu. Das hat auch unser Workshop auf der ADV Data Excellence Konferenz („Wer hat an den Daten gedreht?“) klar gezeigt.

Was fehlt, ist nicht das Bewusstsein – sondern die Umsetzung.
Und genau hier entscheidet sich, ob Risiken bestehen bleiben oder aktiv gesteuert werden.

Fazit: Nicht die Daten sind das Problem – sondern der Umgang damit

Die Probleme sind bekannt.
Die Konsequenzen auch.
Der Unterschied liegt darin, ob Sie das Thema weiter aufschieben – oder konkret angehen bevor es zu spät ist.
Die gute Nachricht: Sie können das ändern. Und Sie müssen das nicht alleine machen.

Sie wollen Unterstützung?

Wenn Sie wissen möchten, wo Sie konkret stehen und wo der sinnvollste Einstieg für schnelle Fortschritte ist: Sprechen Sie mit uns – wir analysieren Ihre Situation gemeinsam und schlagen Ihnen konkrete nächste Schritte vor.

martin.schneider@it-ps.at

The post Datenchaos ist kein Schönheitsfehler – sondern ein Risiko für Manager first appeared on IT-PS.

Endlich!
Die technische Basis steht.

Jetzt können wir endlich datengesteuert arbeiten und bekommen bessere Entscheidungsgrundlagen!

Und dann?
Verändert sich nichts.

Die Fachbereiche nutzen es nicht.
Probleme sind nach wie vor die alten.
Und bei den gestarteten Datenprojekten ist kein sichtbarer Erfolg in Sicht.

WARUM?

Ein Beispiel

Stellen Sie sich folgende Situation vor:

Sie bekommen von Ihren Kindern eine Universalfernbedienung zum Geburtstag geschenkt. Eine einzige Fernbedienung für das ganze Haus: Licht, Heizung, Fernseher (alle!), Küchengeräte, Garagentor –

Und irgendwie funktioniert sie auch für Ihre Laptops!

Technisch beeindruckend, oder?
Aber im Alltag?

• Wie hoch ist die Chance, dass die Fernbedienung genau dort liegt, wo Sie sie gerade brauchen?
• Wie oft stehen Sie stattdessen einfach auf und machen es wie immer?
• Und wie lange würden Sie brauchen, um alle Funktionen wirklich zu verstehen?
• Und ganz ehrlich: Was genau machen Sie mit einer Fernbedienung für Ihren Laptop?

Die Fernbedienung ignorieren ist übrigens keine Option – Ihre Kinder haben lange für das Geschenk gespart!

Genau so geht es vielen Mitarbeitern in Unternehmen, die mit neuen Datenlösungen arbeiten sollen.

Darum scheitern Dateninitiativen in Unternehmen

1. Lösungen sind nicht in den Alltagsprozess integriert

Die Lösung ist da – aber nicht dort, wo gearbeitet wird. User haben etablierte Arbeitsprozesse. Tools, Einstiege und Abläufe sind bekannt und eingespielt. Wenn neue Lösungen außerhalb dieser Prozesse liegen, entsteht zusätzlicher Aufwand: separate Tools, neue Einstiege, parallele Wege. Und genau das wird im Alltag vermieden. Die Folge: User greifen wieder auf bekannte Workarounds zurück – oft Excel oder andere Schattenlösungen.

Was nicht im Workflow ist, wird im Alltag nicht genutzt

Daten müssen dort verfügbar sein, wo gearbeitet wird: im CRM, im ERP, im Ticketsystem – nicht daneben. Je weniger Umwege notwendig sind, desto höher die Nutzung. Gute Lösungen reduzieren Komplexität. Sie erzeugen keine zusätzliche.

2. Überforderung statt Orientierung

Zu viele Dashboards. Zu viele KPIs. Unterschiedliche Zahlen für scheinbar dieselbe Fragestellung.

Zu Beginn brauchen User vor allem eines: Orientierung und Unterstützung. Neue Tools, neue Daten, neue Möglichkeiten – das bedeutet auch neue Anforderungen im Umgang damit.
Ohne Unterstützung wird das schnell zur Hürde.
Dazu kommt: Daten werden häufig in einer Sprache präsentiert, die nicht zum Alltag der Fachbereiche passt. RMSE und AUC statt Umsatz, Risiko und Kosten. Ohne Orientierung sind die User verloren und aus der geplanten Transparenz wird ungeplante Unsicherheit.

Neue Nutzer brauchen Unterstützung und Zeit sich zu orientieren

Schaffen Sie Klarheit als Teil der Transparenz. User müssen verstehen, was die Zahlen bedeuten – und was sie damit tun sollen/können.

• klare Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten
• definierte Ansprechpartner
• verständliche Darstellung und Beschreibung der Daten
• Schulungen

3. Vorteil für User nicht ersichtlich

Viele Dateninitiativen starten mit einer starken technischen Basis – aber ohne klaren Bezug zum konkreten Arbeitsalltag. Modelle werden gebaut. Dashboards erstellt. Daten bereitgestellt.
Aber die zentrale Frage bleibt offen:
Welches konkrete Problem löst das für den Nutzer?

Solange dieser Zusammenhang fehlt, bleibt jede Lösung ein „Nice-to-have“. User greifen dann auf das zurück, was sie kennen – auch wenn es objektiv schlechter ist.

Starten Sie beim Business, nicht bei der Technologie:

• Wo entstehen Unsicherheiten in Entscheidungen?
• Wo gibt es Reibungsverluste?
• Wo fehlt Transparenz?

Erst wenn klar ist, welchen Unterschied Daten im Alltag machen, entsteht echte Nutzung – und damit echter Mehrwert.

Fazit

Eine moderne Datenplattform ist keine Garantie für eine funktionierende Datenstrategie.

Sie ist die Voraussetzung – Nicht das Ergebnis.

Der eigentliche Erfolg entscheidet sich danach: im Alltag Ihrer User!

• Wird die Lösung verstanden?
• Ist sie einfach erreichbar?
• Hilft sie konkret weiter?

Oder bleibt sie „die Fernbedienung, die irgendwo herumliegt“?

Von der Theorie in die Praxis: Unser Workshop

Genau an dieser Stelle wird es in der Praxis spannend: Welche Fragen stellen sich Unternehmen konkret, wenn es um die Nutzung von Daten im Alltag geht? Wo entstehen Unsicherheiten – und woran scheitert es tatsächlich?

Diese Themen stehen auch im Mittelpunkt unseres Workshops auf der ADV Konferenz:
„Wer hat an den Daten gedreht?“

Dort diskutieren wir genau diese Fragestellungen anhand konkreter Praxisbeispiele und Erfahrungen aus Projekten.

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The post Die neue Plattform steht – Warum Dateninitiativen am Alltag scheitern first appeared on IT-PS.

Sie haben OpenShift eingeführt.

Und zum ersten Mal fühlt sich IT so an, wie sie eigentlich immer hätte sein sollen.

Neue Umgebungen entstehen genau dann, wenn sie gebraucht werden – nicht Tage oder Wochen später. Teams können sich Test- und Entwicklungsumgebungen selbst bereitstellen, ohne lange Abstimmungen. Anwendungen werden automatisiert ausgerollt, Updates laufen kontrolliert und wiederholbar. Wenn die Last steigt, skaliert die Plattform automatisch – und wenn sie sinkt, ebenso.

Was früher aufwendig geplant und koordiniert werden musste, lässt sich heute deutlich flexibler im laufenden Betrieb umsetzen. Anwendungen laufen konsistent – egal ob im Rechenzentrum, in der Cloud oder hybrid. Neue Services entstehen parallel, ohne bestehende Systeme zu blockieren.

Diese Flexibilität entsteht aber nicht von selbst – sie setzt eine durchdachte Architektur, ein klares Betriebsmodell und die notwendigen Skills voraus, egal ob intern aufgebaut oder durch erfahrene Partner ergänzt. Kurz gesagt: Die Plattform funktioniert. Und sie funktioniert zuverlässig.

Und genau deshalb passiert der nächste Schritt fast automatisch

Wenn die Plattform stabil läuft, wird sie auch genutzt. Datenprojekte, Analytics, erste AI-Anwendungen – Dinge, die bisher organisatorisch oder technisch zu komplex waren, werden plötzlich umsetzbar. Die Plattform kann diese Workloads jetzt tragen.

Und genau dadurch verändert sich die Nutzung: Mehr Anwendungen greifen auf mehr Daten zu, mehr Bereiche im Unternehmen arbeiten gleichzeitig mit denselben Daten. Was vorher punktuell war, wird Schritt für Schritt breiter ausgerollt – und gleichzeitig intensiver genutzt. Und genau hier verschiebt sich der Fokus.

Und dann kommen Fragen, die niemand beantworten kann

Nicht sofort. Aber irgendwann.

Die ersten Ergebnisse kommen. Reports werden gebaut, Modelle liefern Resultate, erste Entscheidungen werden darauf gestützt.

Und dann passiert es.

Im Management wird eine Zahl hinterfragt, weil ein Ergebnis nicht zu den Erwartungen passt. Zwei Reports zeigen unterschiedliche Werte – obwohl sie auf denselben Daten basieren sollten.

Und plötzlich geht die Frage zurück ins Team:

„Welche Zahlen stimmen denn jetzt?“

Stille.

Nicht, weil niemand gearbeitet hat.
Nicht, weil die Systeme nicht funktionieren. Sondern weil niemand mit Sicherheit sagen kann, welche Daten hier eigentlich gerade die richtigen sind.

Was sich mit OpenShift wirklich verändert hat

Die Daten sind nicht neu. Die Probleme auch nicht. Was sich verändert hat, ist die Nutzung.

Früher waren Anwendungen stärker gekoppelt, Prozesse liefen nacheinander und Daten wurden in klar abgegrenzten Kontexten verwendet. Heute laufen Anwendungen verteilt und vielfach parallel. Mehrere Services greifen gleichzeitig auf dieselben Daten zu. Analyse, Entwicklung und Betrieb arbeiten parallel mit denselben Datenbeständen. Daten werden kopiert, transformiert und in unterschiedlichen Kontexten weiterverwendet.
Das ist kein Nebeneffekt. Das ist genau das Ziel moderner Plattformen wie OpenShift.

Wenn Nutzung skaliert, skaliert auch das Problem

OpenShift ermöglicht genau diese Dynamik.

Durch containerisierte Anwendungen, automatisierte Deployments und unabhängige Services steigt die Anzahl der Interaktionen mit Daten deutlich. Nicht, weil mehr Daten entstehen – sondern weil mehr gleichzeitig mit ihnen passiert.

Und damit verschiebt sich das Problem.

Was früher lokal war, wird systemübergreifend. Was früher implizit funktioniert hat, muss jetzt explizit geregelt werden. Unterschiedliche Anwendungen arbeiten mit denselben Daten – aber nicht zwingend mit derselben Logik.

Das führt nicht sofort zu Fehlern. Aber zu Inkonsistenzen, Unsicherheit und fehlender Nachvollziehbarkeit.

Genau das ist die Stärke – und gleichzeitig die Herausforderung moderner, OpenShift-basierter Datenplattformen. Und genau hier beginnen viele Datenprojekte zu scheitern.

Die Technik ist da – aber die Verbindung fehlt

Die technische Grundlage ist damit geschaffen. Was jedoch oft fehlt, ist die durchgängige Sicht auf die Daten:

Welche Daten sind gültig? Wo entstehen sie? Wer darf sie verändern? Welche Version wird verwendet?

Gerade in modernen Plattformen zeigt sich das sehr schnell:
Wenn SAP-Daten über APIs in neue Anwendungen fließen und gleichzeitig KI-Modelle oder Analytics-Services auf dieselben Daten zugreifen, entstehen unterschiedliche Ergebnisse – obwohl alle scheinbar mit derselben Grundlage arbeiten.

OpenShift liefert die Plattform, um genau solche Szenarien überhaupt erst möglich zu machen.
Aber es löst nicht automatisch, wie Daten über diese Anwendungen hinweg konsistent und steuerbar bleiben. Genau diese Lücke wird jetzt sichtbar.

Warum genau das eine gute Nachricht ist

So paradox es klingt: Genau dieser Moment ist Fortschritt.

Denn OpenShift erzeugt kein neues Problem. Es sorgt dafür, dass bestehende Probleme nicht mehr verborgen bleiben. Durch Parallelität, Automatisierung und Skalierung wird sichtbar, ob Daten wirklich konsistent, nachvollziehbar und kontrollierbar sind – oder ob sie nur „gut genug“ waren, solange alles langsamer und isolierter lief.

Wie es weitergeht

Viele Unternehmen stehen heute genau an diesem Punkt. Die Plattform funktioniert.
Die technische Basis ist geschaffen. Und genau deshalb wird sichtbar, wo es wirklich fehlt. Nicht bei Performance. Nicht bei Tools.

Sondern bei den Daten selbst – genauer gesagt bei Ihrer Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und Verlässlichkeit. Warum genau dort die meisten Dateninitiativen scheitern – und was das konkret für Architektur und Organisation bedeutet – schauen wir uns im nächsten Beitrag an.

The post Warum OpenShift Ihre Datenprobleme sichtbar macht – und genau das Ihr Vorteil ist first appeared on IT-PS.

Neue Trainingsbedingungen in Wien als Gamechanger

Seit September 2025 gibt es mit der neuen „Sportarena“ wieder eine Leichtathletikhalle in Wien. Damit sind optimale Trainingsbedingungen gewährleistet – lange Fahrten nach Linz für intensive Einheiten gehören der Vergangenheit an. Gleichzeitig ermöglicht die Halle nun auch wieder die Austragung von Wettkämpfen direkt vor Ort.

Für Anja Dlauhy bedeutete das eine deutlich verbesserte Vorbereitung auf die Hallensaison.

Fokus auf 200 m und 400 m statt Paradedisziplin

Die Spezialdisziplin von Anja Dlauhy, die 400 m Hürden, kann in der Halle aufgrund der 200 m Rundbahn und der engen Kurven nicht gelaufen werden. Deshalb lag der Fokus in der Hallensaison auf den flachen 200 m und 400 m Strecken.

Nach einem verletzungsfreien Herbsttraining und einem intensiven zweiwöchigen Trainingslager in Teneriffa im Dezember war die Motivation groß, die Fortschritte in schnelle Zeiten umzusetzen.

Starker Saisonauftakt bei den Landesmeisterschaften

Der Startschuss fiel am 24. und 25. Januar bei den niederösterreichischen Landesmeisterschaften.

• 200 m: 24,91 s und Vizelandesmeistertitel
• 400 m: Sieg in 54,78 s und erstmals unter 55 Sekunden

Gerade die 400 m-Marke war ein wichtiger Meilenstein in der Karriere von Anja Dlauhy und bestätigte die starke Entwicklung.

Rückschlag und trotzdem Bestleistung

Nach der starken 400 m-Leistung wurde Anja Dlauhy für die Balkanmeisterschaften in Belgrad nominiert. Doch das internationale Debüt fiel buchstäblich ins Wasser:

Schneechaos, Flugausfälle und über acht Stunden Wartezeit am Flughafen verhinderten die Teilnahme.

Trotzdem ergab sich am nächsten Tag eine spontane Startmöglichkeit in Wien. Nach einem sehr schnellen Beginn musste sie zwar auf der zweiten Runde Tempo herausnehmen, konnte aber dennoch eine neue Bestleistung von 54,74 s erzielen – unter alles andere als idealen Bedingungen.

Höhepunkt: Staatsmeisterschaften in Wien

Am 28. Februar und 1. März fanden die österreichischen Hallenstaatsmeisterschaften in der Wiener Sportarena statt – der Höhepunkt der Saison.
Gleich am ersten Wettkampftag konnte Anja Dlauhy mit 24,78 s eine neue persönliche Bestleistung aufstellen und die Bronzemedaille über 200 m gewinnen.
Am zweiten Tag stand das 400 m-Finale im Fokus…

Dramatisches Duell über 400 m und erster Staatsmeistertitel

Am zweiten Tag stand das 400 m-Finale im Fokus. Nach dem Ausfall der Favoritin entwickelte sich ein spannendes Duell zwischen zwei Langhürdenspezialistinnen.

Vom Start weg setzte sich die Konkurrentin an die Spitze. Nach der zweiten Kurve entschied sich Anja Dlauhy intuitiv für eine Attacke und übernahm die Führung.

Es folgte ein intensiver Zweikampf bis zur Ziellinie:

• Konstantes hohes Tempo
• Verteidigung der Innenbahn
• Entscheidung erst auf den letzten Metern

Am Ende konnte sie sich knapp durchsetzen und gewann:

• Gold über 400 m in 54,29 s
• Neue persönliche Bestleistung
• Verbesserung um eine halbe Sekunde innerhalb einer Woche

Damit sicherte sich Anja Dlauhy ihren ersten Staatsmeistertitel in der Halle.

Direkt danach: Staffelgold mit dem Team

Nur knapp zwei Stunden später stand sie erneut am Start – diesmal mit der 4×200 m Staffel.

Gemeinsam mit ihren Vereinskolleginnen vom ULC Riverside Mödling konnte das Team souverän den nächsten Titel holen und die Meisterschaften perfekt abrunden.

Fazit: Drei Starts, drei Medaillen

Mit drei Medaillen bei drei Starts blickt Anja Dlauhy auf eine äußerst erfolgreiche Hallensaison zurück:

• Gold (400 m)
• Gold (4×200 m Staffel)
• Bronze (200 m)

Eine starke Leistung – und ein Erfolg, den auch IT-Power Services als stolzer Sponsor mitverfolgt.

Blick nach vorne: Vorbereitung auf die Freiluftsaison

Die Vorbereitung auf die Freiluftsaison ist kurz, aber intensiv. In wenigen Wochen geht es für ein zweiwöchiges Trainingscamp nach Belek – gemeinsam mit einer starken Schweizer Trainingsgruppe.

Das große Ziel ist klar definiert:
Die Qualifikation für die Europameisterschaften im August.

The post Erfolgreiche Hallensaison 2026: Anja Dlauhy holt Staatsmeistertitel und Bestleistung first appeared on IT-PS.