New Relic Observability Forecast Report 2025

Höchste Ausfallkosten in Europa

Die finanziellen Auswirkungen von Systemausfällen sind in Deutschland besonders gravierend. Mit mittleren jährlichen Kosten von 169 Millionen Dollar für Ausfälle mit hohem Business Impact (HBI) belegt Deutschland weltweit den dritten Platz. Besonders alarmierend: 46 Prozent der befragten deutschen Unternehmen berichten von wöchentlichen HBI-Ausfällen – der höchste Wert in ganz Europa.

Die Konsequenzen zeigen sich direkt in der Arbeitsbelastung der Engineering-Teams. 28 Prozent verbringen mindestens die Hälfte ihrer Zeit mit der Behebung von Störungen, verglichen mit einem europäischen Durchschnitt von 23 Prozent. Diese Zahlen verdeutlichen nicht nur die wirtschaftliche Dimension, sondern auch die operative Last, unter der IT-Abteilungen arbeiten.

Das Wertversprechen bleibt unklar

Die größte Hürde für eine breitere Implementierung von Observability liegt paradoxerweise nicht im finanziellen Bereich. Nur 18 Prozent der deutschen Befragten nennen zu hohe Kosten als Hinderungsgrund – deutlich weniger als der europäische Durchschnitt von 25 Prozent. Das Budget wäre also vorhanden.

Stattdessen gibt fast ein Drittel der deutschen Unternehmen an, sich über den konkreten Mehrwert von Observability nicht im Klaren zu sein. Mit 28 Prozent liegt dieser Wert signifikant über dem weltweiten Durchschnitt von 17 Prozent. Diese Diskrepanz deutet auf ein Kommunikationsproblem hin: Die geschäftlichen Vorteile von Observability werden in Deutschland offenbar nicht überzeugend genug dargestellt.

KI-Einsatz mit reaktivem Fokus

Bei der Integration künstlicher Intelligenz in Observability-Prozesse zeigt sich ein charakteristisches Muster. Deutsche Unternehmen setzen KI bevorzugt reaktiv ein, also erst nach dem Auftreten von Problemen. 38 Prozent nutzen KI-gestützte Post-Incident-Reviews, verglichen mit 29 Prozent im europäischen Durchschnitt. Ebenso liegt der Einsatz KI-gestützter Abhilfemaßnahmen mit 38 Prozent deutlich über dem EMEA-Wert von 28 Prozent.

Diese Präferenz für nachgelagerte KI-Tools spiegelt eine Unternehmenskultur wider, in der Investitionen oft erst nach dem Auftreten konkreter Probleme getätigt werden. Prädiktive und präventive Ansätze, die Ausfälle verhindern könnten, bevor sie entstehen, spielen eine geringere Rolle.

Insgesamt liegt der Einsatz von KI-Monitoring in Deutschland bei 45 Prozent und damit unter dem europäischen Durchschnitt von 50 Prozent sowie dem globalen Wert von 54 Prozent. Frankreich führt die Region mit 62 Prozent deutlich an.

Moderate Renditen trotz hoher Investitionen

Das Return-on-Investment-Profil deutscher Unternehmen fällt moderat aus. 38 Prozent berichten von einem ein- bis zweifachen ROI, während nur acht Prozent einen drei- bis fünffachen ROI erzielen – im Vergleich zu 16 Prozent im europäischen Durchschnitt. Diese Zahlen deuten auf realistische, aber konservative Erwartungen hin.

Interessant ist die unterschiedliche Bewertung der Vorteile. Deutsche Unternehmen betonen stärker als ihre europäischen Nachbarn das reduzierte Sicherheitsrisiko als Nutzen von Observability (40 Prozent gegenüber 31 Prozent). Gleichzeitig wird die erhöhte betriebliche Effizienz seltener genannt (28 Prozent versus 37 Prozent in der Gesamtregion).

Trend zur Toolkonsolidierung

Ein übergreifender Trend in der gesamten EMEA-Region ist die kontinuierliche Konsolidierung von Observability-Tools. Die durchschnittliche Anzahl genutzter Tools pro Unternehmen sank von 5,8 im Jahr 2022 auf 4,3 im Jahr 2025. Mittlerweile haben zehn Prozent der Unternehmen ihre Tools auf eine einzige Plattform konsolidiert – 2022 waren es nur zwei Prozent.

Fazit: Potenzial vorhanden, Überzeugungsarbeit nötig

Der deutsche Markt für Observability zeichnet sich durch ein spezifisches Paradoxon aus: Ausreichende finanzielle Ressourcen treffen auf eine skeptische Haltung gegenüber dem strategischen Potenzial der Technologie. Während die taktischen Vorteile durchaus geschätzt werden, fehlt vielerorts noch die Überzeugung vom umfassenden Geschäftswert.

Die hohen Ausfallkosten und die erhebliche Belastung der Engineering-Teams zeigen jedoch deutlich den Handlungsbedarf. Unternehmen, die es schaffen, den Geschäftswert von Observability überzeugend zu vermitteln und eine strategische Implementierung voranzutreiben, könnten erhebliche Wettbewerbsvorteile realisieren. Der Schlüssel liegt dabei weniger in höheren Investitionen als vielmehr in einer klareren Verknüpfung zwischen technischen Maßnahmen und messbaren Geschäftsergebnissen.

Highest failure costs in Europe

The financial impact of system failures is particularly severe in Germany. With an average annual cost of $169 million for failures with high business impact (HBI), Germany ranks third worldwide. Particularly alarming: 46 percent of German companies surveyed report weekly HBI failures – the highest figure in Europe.

The consequences are directly reflected in the workload of engineering teams. Twenty-eight percent spend at least half of their time troubleshooting, compared to a European average of 23 percent. These figures illustrate not only the economic dimension, but also the operational burden under which IT departments work.

Value proposition remains unclear

Paradoxically, the biggest hurdle to broader implementation of observability is not financial. Only 18 percent of German respondents cite excessive costs as an obstacle – significantly less than the European average of 25 percent. So the budget would be available.

Instead, almost a third of German companies say they are unclear about the specific added value of observability. At 28 percent, this figure is significantly above the global average of 17 percent. This discrepancy points to a communication problem: the business benefits of observability are apparently not being presented convincingly enough in Germany.

AI use with a reactive focus

A characteristic pattern emerges when it comes to integrating artificial intelligence into observability processes. German companies prefer to use AI reactively, i.e., only after problems have arisen. Thirty-eight percent use AI-supported post-incident reviews, compared to 29 percent on average in Europe. Similarly, the use of AI-supported corrective measures, at 38 percent, is significantly above the EMEA average of 28 percent.

This preference for downstream AI tools reflects a corporate culture in which investments are often only made after specific problems have arisen. Predictive and preventive approaches that could prevent failures before they occur play a lesser role.

Overall, the use of AI monitoring in Germany stands at 45 percent, which is below the European average of 50 percent and the global figure of 54 percent. France leads the region by a wide margin with 62 percent.

Moderate returns despite high investments

The return on investment profile of German companies is moderate. Thirty-eight percent report a one to two times ROI, while only eight percent achieve a three to five times ROI – compared to 16 percent on average in Europe. These figures indicate realistic but conservative expectations.

The different assessments of the benefits are interesting. German companies emphasize the reduced security risk as a benefit of observability more strongly than their European neighbors (40 percent versus 31 percent). At the same time, increased operational efficiency is mentioned less frequently (28 percent versus 37 percent in the region as a whole).

Trend toward Tool Consolidation

A broad trend across the EMEA region is the ongoing consolidation of observability tools. On average, companies now use 4.3 tools, down from 5.8 in 2022. Ten percent of companies now use a single platform for all their tools, compared to two percent in 2022.

Conclusion: There is potential, but more persuasion is needed.

The German observability market is characterized by a paradox: companies have the financial resources, but are skeptical about the technology’s strategic potential. While tactical advantages are appreciated, many still lack conviction about comprehensive business value.

Nevertheless, the high costs of downtime and the considerable strain on engineering teams demonstrate the urgent need for action. Companies that can effectively communicate the business value of observability and drive strategic implementation could gain a significant competitive advantage. The key lies less in higher investments and more in establishing a clear link between technical measures and measurable business results.