Illustration Absmeier foto freepik

Mit Blick auf das Jahr 2026 stehen viele Unternehmen an einem strategischen Wendepunkt ihrer Daten- und KI-Initiativen. Während Themen wie künstliche Intelligenz, Multi-Cloud oder Data Mesh weiterhin präsent sind, zeigt sich in der Praxis ein anderes Bild: Der tatsächliche Mehrwert entsteht weniger durch neue Technologien als durch belastbare Datenfundamente, klare Governance und konsequente Umsetzung.

Dr. Andreas Böhm, Gründer und Geschäftsführer der One Data GmbH, wirft deshalb im Folgenden einen Blick auf aktuelle Trends, die im neuen Jahr die Datenstrategie in den Unternehmen prägen werden und gibt konkrete Empfehlungen.

KI-fähige Daten als entscheidender Wettbewerbsvorteil

Trotz hoher Investitionen in künstliche Intelligenz scheitern viele Initiativen weiterhin an grundlegenden Defiziten in der Datenbasis. Studien zeigen, dass nur ein kleiner Teil der Unternehmen ihre Daten als wirklich KI-tauglich einschätzt [1]. Laut Gartner sehen zwar die meisten Unternehmen KI als strategisch relevant an, doch nur ein kleiner Teil verfügt über ausreichend qualitativ hochwertige, gut dokumentierte und governance-konforme Daten, um KI produktiv und skalierbar einzusetzen. Gartner weist in mehreren Studien darauf hin, dass mangelnde Datenqualität, fehlende Transparenz über Datenherkunft (Lineage) und unklare Verantwortlichkeiten zu den häufigsten Ursachen für gescheiterte KI-Projekte zählen [2].
»Wenn Daten fragmentiert, schlecht dokumentiert oder nicht mit den Geschäftszielen verknüpft sind, verstärkt KI bestehende Probleme – statt sie zu lösen. Die entscheidende Frage ist daher nicht, ob Unternehmen KI einsetzen, sondern ob ihre Daten dafür überhaupt bereit sind«, ordnet Böhm ein. Ein strategischer Hebel für mehr Datenreife liegt in der gezielten Nutzung von Systemmigrationen, etwa im Zuge von SAP-Modernisierungen oder Cloud-Transformationen. Unternehmen, die Datenqualität, Metadatenmanagement und Governance frühzeitig etablieren, werden eine signifikant höhere Genauigkeit und Wirtschaftlichkeit ihrer KI-Anwendungen als Wettbewerber mit unzureichender Datenbasis erreichen.

Konvergente Datenmanagement-Plattformen statt Tool-Wildwuchs

In vielen Unternehmen hat sich in den vergangenen Jahren eine heterogene Landschaft aus spezialisierten Datenwerkzeugen entwickelt. Laut Analystenbeobachtungen nutzen große Organisationen heute häufig mehr als ein Dutzend Tools für Integration, Datenqualität, Governance, Analytics und Betrieb – oft mit überlappenden Funktionen und begrenzter Interoperabilität. Die Folgen sind steigender Integrationsaufwand, zusätzliche Kosten sowie Brüche in Governance- und Compliance-Prozessen.

Der Trend für 2026 geht klar in Richtung konvergenter Plattformen, die Datenintegration, Qualitätsmanagement, Governance und Nutzung in einer gemeinsamen Umgebung bündeln. Solche Ansätze sollen es Unternehmen ermöglichen, die Komplexität ihrer Datenarchitektur zu reduzieren, Time-to-Market zu verkürzen und regulatorische Anforderungen konsistenter umzusetzen.

Self-Service-Datenzugang mit klaren Leitplanken

Self-Service-Datenmanagement gewinnt weiter an Bedeutung, da Fachabteilungen schneller und eigenständiger auf Daten zugreifen sollen. Ein zentraler Enabler dieser Entwicklung ist generative KI: Funktionen wie Text-to-SQL, semantische Suche oder dialogbasierte Datenassistenten machen Datenzugang zunehmend auch für nicht-technische Nutzer möglich. Gleichzeitig zeigt sich, dass Self-Service ohne klare Rahmenbedingungen Risiken birgt. Fehlende Governance kann zu inkonsistenter Datenqualität, Schatten-IT und Compliance-Problemen führen. Für 2026 zeichnet sich daher ein Ansatz ab, der KI-gestützte Benutzerfreundlichkeit mit verbindlichen Leitplanken kombiniert – etwa durch rollenbasierte Zugriffsmodelle, automatisierte Qualitätsprüfungen und nachvollziehbare Definitionen von Kennzahlen.

Ethische KI und Transparenz als Vertrauensfaktor

Mit der zunehmenden Verbreitung datengetriebener und KI-gestützter Entscheidungen wachsen auch die regulatorischen und gesellschaftlichen Anforderungen an Transparenz, Fairness und Datenschutz. Fehlende Kontrollmechanismen können zu Bias, Reputationsrisiken und rechtlichen Konsequenzen führen – insbesondere bei sensiblen Anwendungsfällen wie Pricing, Kreditvergabe oder Personalentscheidungen. Analysen von McKinsey zeigen, dass Unternehmen mit klaren Governance- und Kontrollstrukturen für KI deutlich höhere Vertrauenswerte bei Kunden und Stakeholdern erzielen als Organisationen ohne vergleichbare Rahmenwerke [3]. Ethische KI entwickelt sich damit von einer reinen Compliance-Frage zu einem strategischen Faktor für langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Für 2026 gilt daher: Erfolgreiche Unternehmen integrieren ethische Leitlinien und Explainable-AI-Ansätze systematisch in den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus. Dazu zählen regelmäßige Prüfungen auf Verzerrungen, transparente Dokumentation von Entscheidungslogiken sowie eine kontinuierliche Überwachung produktiver Modelle, um Risiken frühzeitig zu erkennen und Vertrauen nachhaltig zu stärken.

Echtzeit-Daten, Data Fabrics und Data Twins

Der Bedarf an schnellen, fundierten Entscheidungen nimmt weiter zu. Echtzeit-Datenarchitekturen ermöglichen es Unternehmen, Informationen ohne Verzögerung zu analysieren und darauf zu reagieren. In der Praxis verhindern jedoch weiterhin Latenzen, Datensilos und fehlende Integration, dass Echtzeitdaten ihr volles Potenzial entfalten. »Echtzeitdaten sind nicht nur eine Frage der Geschwindigkeit, sondern der Entscheidungsfähigkeit. Entscheidend ist, den Teams zur richtigen Zeit die passenden Daten bereitzustellen, um handlungsfähig zu sein. Ein vielversprechender Ansatz sind Data Twins und Data Fabrics, mit denen sich Datenänderungen testen, validieren und sicher skalieren lassen«, erläutert Böhm weiter. Für 2026 zeichnet sich ab, dass Unternehmen Echtzeitfähigkeit zunehmend mit Mechanismen zur Qualitätssicherung und Governance kombinieren. Data Twins dienen dabei als geschützte Umgebungen, in denen Prozesse und Daten vor dem produktiven Einsatz überprüft werden können, während Data-Fabric-Ansätze den durchgängigen Zugriff auf konsistente Daten über Systemgrenzen hinweg ermöglichen.

Data Mesh und Datenprodukte: Hybride Modelle setzen sich durch

Rein dezentrale Data-Mesh-Ansätze haben in der Praxis häufig zu unklaren Verantwortlichkeiten und redundanten Datenbeständen geführt. Gleichzeitig gewinnen Datenprodukte als strukturierender Ansatz weiter an Bedeutung. Für 2026 zeichnet sich daher ein Trend zu hybriden Modellen ab, die fachliche Verantwortung in den Domänen mit zentralen Standards für Qualität, Sicherheit und Governance verbinden. Für die Umsetzung empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen: Unternehmen sollten mit einem klar definierten, geschäftsrelevanten Datenprodukt starten und dessen Nutzen messbar machen. Datenverträge legen dabei verbindlich fest, welche Qualitäts- und Aktualitätsanforderungen gelten. Ein zentrales Metadaten- oder Datenverzeichnis sorgt schließlich für Transparenz und ermöglicht Skalierung, ohne die Kontrolle zu verlieren.

Multi-Cloud-Strategien mit Fokus auf Interoperabilität

Multi-Cloud-Strategien sind in vielen Unternehmen etabliert, um Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern zu reduzieren und Kosten zu optimieren. In der Praxis entstehen jedoch neue Silos, steigender Steuerungsaufwand und Inkonsistenzen bei Sicherheit und Governance. Für 2026 gilt Multi-Cloud daher weniger als Infrastrukturfrage, sondern als organisatorisches und architektonisches Thema.

Entscheidend für die Umsetzung ist ein strukturierter Ansatz: Unternehmen sollten zunächst ihre bestehenden Cloud-Workloads systematisch erfassen und bewerten, welche Anwendungen wirklich an einen bestimmten Anbieter gebunden sind. Darauf aufbauend gewinnen cloud-agnostische Architekturen an Bedeutung, etwa durch Containerisierung und standardisierte Schnittstellen. Ergänzend sind einheitliche Governance-Regeln erforderlich, um Zugriffsrechte, Verschlüsselung und Compliance cloudübergreifend konsistent durchzusetzen.

Agentische KI: Von Analyse zu Handlung

KI-Systeme entwickeln sich zunehmend von rein unterstützenden Anwendungen hin zu sogenannten agentischen Systemen, die Prozesse eigenständig steuern und Entscheidungen vorbereiten. Der Nutzen solcher Ansätze liegt in höherer Effizienz und schnelleren Reaktionszeiten. Gleichzeitig steigt das Risiko, fehlerhafte oder verzerrte Entscheidungen zu automatisieren, wenn Datenqualität und Governance nicht ausreichend abgesichert sind. Für die Umsetzung empfiehlt sich ein kontrolliertes Vorgehen: Unternehmen sollten agentische KI zunächst in klar abgegrenzten Workflows einsetzen, etwa bei Genehmigungsprozessen oder Bestandssteuerung. Parallel sind MLOps-Strukturen notwendig, um Modelle kontinuierlich zu überwachen, Entscheidungen nachvollziehbar zu machen und Abweichungen frühzeitig zu erkennen. Der Erfolg sollte anhand konkreter Kennzahlen wie Zeitersparnis, Fehlerreduktion oder Kosteneffekten gemessen werden.

Datenkompetenz als kritische Schlüsselqualifikation

Datenkompetenz entwickelt sich zunehmend zu einer grundlegenden Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von Analytics und KI. Zwar erkennen viele Unternehmen die Relevanz, in der Praxis fehlt es jedoch häufig an Sicherheit im Umgang mit Daten, insbesondere außerhalb spezialisierter Teams. Dies bremst Entscheidungen und reduziert den Nutzen datengetriebener Initiativen. Ein wirksamer Ansatz für 2026 ist der gezielte Ausbau von Datenkompetenz entlang von Rollen und Aufgaben. Unternehmen sollten vorhandene Fähigkeiten systematisch erfassen und darauf aufbauend praxisnahe, rollenbasierte Trainings etablieren. Ergänzend gewinnt die Integration von Erklärungen direkt in Daten- und Analysewerkzeuge an Bedeutung, etwa zur Herkunft von Daten oder zur Berechnung zentraler Kennzahlen.

Fazit

Die Analyse zeigt: Der Erfolg von Daten- und KI-Strategien im Jahr 2026 hängt weniger von neuen Trendthemen ab als von der konsequenten Arbeit an Grundlagen. Unternehmen, die Datenqualität, Governance, Architektur und Kompetenzen systematisch weiterentwickeln, schaffen die Basis für nachhaltigen Nutzen. Priorisierung, klare Verantwortlichkeiten und messbare Ziele gelten dabei als entscheidende Erfolgsfaktoren.

Die vorgestellten Trends basieren auf einer Auswertung aktueller Marktstudien, Analystenberichte sowie Interviews mit Daten- und Technologieexperten und sind im One Data Insights »The Future of Data Management – 9 Trends That Will Define Your Strategy in 2026« der One Data GmbH zusammengefasst.

https://onedata.ai/wp-content/uploads/2025/12/onedata_data_management_trends_2026.pdf

[1] https://www.precisely.com/press-release/new-global-research-points-to-lack-of-data-quality-and-governance-as-major-obstacles-to-ai-readiness

[2] https://atlan.com/know/gartner/data-governance-maturity-model/

[3] https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/rewired-to-outcompete

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[1] https://www.precisely.com/press-release/new-global-research-points-to-lack-of-data-quality-and-governance-as-major-obstacles-to-ai-readiness

[2] https://atlan.com/know/gartner/data-governance-maturity-model/

[3] https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/rewired-to-outcompete

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