Illustration Absmeier foto freepik

Im Jahr 2025 wird sich die Art und Weise, wie Unternehmen Daten nutzen, signifikant verändern. Neue Trends in der Datenwelt gehen weit über technische Innovationen hinaus: Es geht um echte Geschäftsvorteile, nachhaltige Effizienzsteigerungen und neue Umsatzmöglichkeiten.

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.

Echtzeitanalysen werden zum Standard

Echtzeitanalysen bieten den Vorteil, schnell und agil auf Marktveränderungen zu reagieren und Entscheidungen ohne Verzögerung zu treffen. Laut einer Studie des MIT CISR erzielten Unternehmen, die »in Echtzeit« arbeiten, ein um 62 % höheres Umsatzwachstum und 97 % höhere Gewinnspannen als ihre langsameren Konkurrenten [1]. Diese Entwicklung ist besonders relevant in dynamischen Bereichen wie Finanzen, Handel und Logistik, wo schnelle Anpassungen erfolgsentscheidend sein können. Laut McKinsey verzeichnen Unternehmen, die Echtzeitanalysen einsetzen, einen Anstieg der Rentabilität um 5-6 % [2].

Tipp: In Branchen mit häufigen schwer vorhersehbaren Marktveränderungen und -dynamiken sollten Unternehmen 2025 auf schnelle Datenströme setzen und die Möglichkeit prüfen, Ereignis-gesteuerte Architekturen einzuführen, um Daten kontinuierlich zu verarbeiten.

KI und maschinelles Lernen als treibende Kräfte

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben das Potenzial, die gesamte Datenwelt nachhaltig zu verändern. Einer Studie von PwC zufolge könnte KI bis 2030 einen wirtschaftlichen Mehrwert von 15,7 Billionen Dollar schaffen [3]. Besonders spannend: KI kann Entscheidungen verbessern, Anomalien automatisch erkennen oder sogar die Kundenbindung durch personalisierte Angebote stärken. Eine aktuelle Studie von Segment hat gezeigt, dass 89 % der Führungskräfte glauben, dass Personalisierung für den Erfolg ihres Unternehmens in den nächsten drei Jahren entscheidend ist. KI-gesteuerte Personalisierung kann 2025 also zu erheblichen Umsatzsteigerungen beitragen.

Tipp: KI muss Teil der Datenstrategie für 2025 sein – etwa für personalisierte Kundenansprachen oder vorausschauende Wartung. Unternehmen sollten bei der Nutzung von KI insbesondere auf Erklärbarkeit und Fairness achten, um Vertrauen zu schaffen (siehe Punkt 8).

Daten-Governance und Privacy by Design

Datenschutz ist nicht nur eine rechtliche, sondern auch eine geschäftliche Anforderung. Gartner prognostiziert, dass bis zum Jahr 2025 für 75 % der Weltbevölkerung personenbezogene Daten unter moderne Datenschutzbestimmungen fallen werden [4]. Die Bedeutung des Datenschutzes wird durch Bußgelder für Verstöße gegen Vorschriften wie die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) unterstrichen, die laut Statista im Jahr 2023 2,1 Milliarden Euro erreichen werden. Unternehmen, die die Datenschutzbestimmungen nicht einhalten, riskieren laut GDPR-Leitlinien Geldstrafen von bis zu 4 % des weltweiten Jahresumsatzes [5]. Unternehmen, die frühzeitig auf Privacy by Design setzen, vermeiden Strafen und stärken das Vertrauen ihrer Kunden.

Tipp: Es lohnt sich, jetzt in automatisierte Governance-Frameworks zu investieren, die Datenschutzregelungen im gesamten Datenfluss überwachen und durchsetzen. Ein transparenter Umgang mit Datenschutz stärkt zudem die Kundenbindung.

Monetarisierung von Daten wird zur Umsatzquelle

Daten als Service oder Produkt anzubieten, eröffnet neue Umsatzquellen – das zeigt sich vor allem im rasant wachsenden Markt für Daten-Monetarisierung, der laut aktuellen Studien bis 2030 jährlich um über 20 % auf circa 15,5 Milliarden US-Dollar wachsen soll [6]. Dabei geht es nicht nur um den Verkauf von Rohdaten, sondern auch um wertstiftende Datenprodukte wie zum Beispiel abonnementbasierte Dienste.

Tipp: Unternehmen sollten jetzt die wertvollsten Daten in ihrem Unternehmen identifizieren und prüfen, ob sich daraus Produkte entwickeln lassen, die externen Partnern Mehrwert bieten. Marktplätze für Daten bieten in Zukunft eine spannende Möglichkeit zur Monetarisierung.

Daten und »Datenprodukte« als zentrale Geschäftskompetenz

2025 können Daten und »Datenprodukte« die Basis für Geschäftsentscheidungen in allen Abteilungen eines Unternehmens sein [7]. Besonders durch Low-Code- und No-Code-Plattformen werden Daten auch für nicht-technische Teams zugänglich, was zu schnelleren Entscheidungen und weniger Abhängigkeit von IT-Abteilungen führt.

Tipp: Es wird eine zentrale Aufgabe von CEOs und CIOs sein, den Einsatz von Low-Code-Tools zu ermöglichen, damit Fachabteilungen eigenständig Datenlösungen entwickeln können. So wird die Datenkompetenz breiter verankert und Abteilungen agiler.

MLOps und Automatisierung

Die Komplexität datengetriebener Produkte, besonders solcher mit Machine-Learning-Elementen, steigt. MLOps (Machine Learning Operations) erleichtert das Managen von ML-Projekten und reduziert den manuellen Aufwand. Unternehmen, die auf MLOps setzen, können Modelle schneller bereitstellen und ihre Leistung kontinuierlich überwachen.

Tipp: Um Relevanz und Leistung dauerhaft sicherzustellen, sollten Unternehmen den Lebenszyklus ihrer KI-Modelle automatisieren.

Multi-Cloud und Interoperabilität

Laut IDC-Studien verfolgen bereits mehr als 80 % der Unternehmen eine Multi-Cloud-Strategie [8]. Der Grund: Flexibilität, Kostenoptimierung und die Vermeidung von Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern. Interoperabilität zwischen verschiedenen Cloud-Anbietern wird zunehmend zum Muss.

Tipp: Eine Datenarchitektur sollte so aufgestellt sein, dass sie unabhängig von bestimmten Cloud-Plattformen funktioniert. Dies minimiert Abhängigkeiten und ermöglicht eine flexiblere und widerstandsfähigere Datenstrategie.

Ethische KI und verantwortungsbewusste Entwicklung

Die Bedeutung ethischer Prinzipien in der KI-Entwicklung nimmt zu. Studien von Capgemini zeigen, dass 62 % der Verbraucher Unternehmen mehr vertrauen, wenn deren KI-Systeme transparent und frei von Vorurteilen sind [9]. Unternehmen, die verantwortungsvolle KI-Frameworks etablieren, können langfristig das Vertrauen der Kunden stärken.

Tipp: Ethische Prinzipien sollten in jeder Phase der Datenstrategie integriert sein und Explainable-AI-Methoden genutzt werden, um Transparenz und Vertrauen in das eigene Unternehmen zu erhöhen [10].

Komplexität ausbalancieren und Klarheit schaffen

Die Datenlandschaft wird immer komplexer. Der Trend geht daher hin zu vereinfachten Prozessen und klaren, leicht verständlichen Metriken, die in allen Fachbereichen verstanden und genutzt werden können. Unternehmen, die ihre Datenlandschaft systematisch vereinfachen, sparen Zeit und Kosten und erhöhen die Effizienz (laut Gartner, Top Trends in Data and Analytics 2024).

Tipp: Jede Dateninitiative braucht eine klare Kommunikationsstrategie, die vorab entwickelt werden muss. Weniger ist oft mehr – klare, aussagekräftige Metriken erleichtern die Zusammenarbeit und fördern eine datengetriebene Kultur.

Fazit

Für Unternehmen, die im Jahr 2025 wettbewerbsfähig bleiben wollen, wird es entscheidend sein, diese Trends zu kennen und proaktiv in die eigene Strategie zu integrieren. Um die Datenstrategie effizient umzusetzen, empfiehlt es sich, mit »Quick Wins« zu beginnen – also Maßnahmen, die schnell umsetzbar sind und unmittelbar Mehrwert bringen. Wer frühzeitig handelt, wird nicht nur effizienter, sondern auch profitabler.

[1] https://www.rtinsights.com/the-data-is-in-real-time-businesses-simply-perform-better/

[2] https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/marketing%20and%20sales/our%20insights/ebook%20big%20data%20analytics%20and%20the%20future%20of%20marketing%20sales/big-data-ebook.pdf

[3] https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/publications/artificial-intelligence-study.html

[4] https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-05-31-gartner-identifies-top-five-trends-in-privacy-through-2024

[5] https://gdpr-info.eu/issues/fines-penalties/#:~:text=For%20especially%20severe%20violations%2C%20listed,fiscal%20year%2C%20whichever%20is%20higher.

[6] https://link.springer.com/article/10.1007/s11301-022-00309-1

[7] https://onedata.ai/what-is-a-data-product/

[8] https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US52130024#:~:text=%22The%20cloud%20platform%20market%20is,best%2Dof%2Dbreed%20options.

[9] https://www.capgemini.com/news/press-releases/organizations-must-address-ethics-in-ai-to-gain-publics-trust-and-loyalty/#:~:text=Companies%20using%20AI%20in%20an,loyalty%20to%20the%20company%2C%20and

[10] https://www.iosb.fraunhofer.de/en/competences/image-exploitation/human-ai-interaction/explainable-ai.html

Die Einblicke stammen aus einer Analyse aktueller Datenstudien sowie von One Data durchgeführten Interviews mit führenden Datenexperten, die die Herausforderungen und Chancen im Bereich Datenmanagement aufzeigen. Ergänzt durch Erkenntnisse aus Marktberichten und Fachliteratur, bieten die dargestellten Trends einen praxisnahen Überblick über die wichtigsten Entwicklungen bis 2025.

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19. Januar 2024

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