Gartner mit den wichtigsten Entwicklungen für Daten und Analyse Diese neun Trends sind 2025 entscheidend

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Daten und Analysen (D&A) werden für Unternehmen immer wichtiger, doch die Herausforderungen steigen. Gartner identifiziert zentrale Trends für 2025, die IT- und D&A-Verantwortliche unbedingt auf dem Radar haben sollten. Von Metadaten-Management bis zu synthetischen Daten – wer die Weichen jetzt richtig stellt, kann mit innovativen Strategien Wettbewerbsvorteile sichern.

Die Zeiten, in denen Daten- und Analyseinitiativen nur von spezialisierten Teams innerhalb der IT-Abteilung betreut wurden, sind vorbei. Daten werden zur zentralen Ressource moderner Unternehmen – und damit steigt auch der Druck auf D&A-Verantwortliche. Sie sollen nicht nur mit weniger Mitteln mehr erreichen, sondern im Idealfall „viel mehr mit viel mehr“ umsetzen, wie Gartner-Analyst Gareth Herschel auf dem Gartner Data & Analystics Summit in Orlando betont.

Gleichzeitig führen neue Technologien und Methoden zu tiefgreifenden Veränderungen. Unternehmen müssen sich jetzt strategisch aufstellen, um aus der wachsenden Datenflut verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und operative Prozesse zu optimieren. Dabei spielt die Qualität der Datengrundlage eine entscheidende Rolle: Unstrukturierte oder fragmentierte Daten können den Analyseprozess erheblich verlangsamen und zu falschen Schlussfolgerungen führen. Zudem wächst die Herausforderung, regulatorische Anforderungen zu erfüllen, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und ethische KI-Entwicklung.

Herschel hat die wichtigsten D&A-Trends für 2025 identifiziert, die IT-Entscheider kennen sollten, um ihre Datenstrategie zukunftssicher auszurichten. Unternehmen, die sich diesen Trends frühzeitig anpassen, können nicht nur effizientere Entscheidungen treffen, sondern auch Wettbewerbsvorteile generieren und langfristig ihre Marktposition stärken.

Die wichtigsten Trends 2025 für Daten und Analyse im Überblick:

Hochgradig konsumierbare Datenprodukte

Datenprodukte müssen so gestaltet werden, dass sie einfach genutzt und skaliert werden können. IT-Abteilungen sollten sich auf geschäftskritische Anwendungsfälle konzentrieren und sicherstellen, dass Datenprodukte modular aufgebaut sind. Der Fokus liegt auf wiederverwendbaren Minimum Viable Data Products, die kontinuierlich weiterentwickelt werden können.

Metadaten-Management-Lösungen

Ein effizientes Metadaten-Management beginnt mit technischen Metadaten und erweitert sich um Geschäftsmetadaten für besseren Kontext. Automatisierte Discovery- und Analyse-Tools sind entscheidend, um Datenkataloge, Data Lineage und KI-gestützte Analysen zu ermöglichen.

Multimodales Data Fabric

Durch den gezielten Einsatz von Metadaten-Analyse und Automatisierung können Data Fabrics die Orchestrierung komplexer Datenströme unterstützen. Dies optimiert sowohl DataOps-Prozesse als auch die Bereitstellung von Datenprodukten.

Synthetische Daten

KI-Systeme benötigen große Mengen qualitativ hochwertiger Daten – doch oft fehlen diese oder sind zu sensibel für die Verarbeitung. Synthetische Daten können hier Abhilfe schaffen, indem sie als Variationen bestehender Daten oder als Ersatz für personenbezogene Informationen dienen, um Datenschutz zu gewährleisten und KI-Modelle zu trainieren.

Agentic Analytics

Automatisierte KI-Agenten können datengetriebene Entscheidungen unterstützen, indem sie Erkenntnisse in natürlicher Sprache darstellen und in digitale Arbeitsprozesse integrieren. Eine starke Governance-Struktur ist erforderlich, um Fehler und Fehlinformationen zu minimieren.

KI-Agenten

Ad-hoc-Analysen und adaptive Automatisierung erfordern spezialisierte KI-Agenten, die nicht ausschließlich auf Large Language Models (LLMs) basieren. IT-Teams sollten sicherstellen, dass ihre KI-Agenten flexibel auf verschiedene Datenquellen zugreifen und diese effizient austauschen können.

Small Language Models (SLMs)

Statt auf ressourcenintensive LLMs zu setzen, empfiehlt Herschel, kleinere Sprachmodelle für spezialisierte Anwendungsfälle zu nutzen. Diese ermöglichen genauere Ergebnisse, verbrauchen weniger Rechenleistung und sind besonders für On-premises-Anwendungen mit sensiblen Daten relevant.

Composite AI

Die Kombination verschiedener KI-Techniken wie maschinelles Lernen, Wissensgraphen und Optimierungsalgorithmen erhöht die Effizienz und Zuverlässigkeit von KI-gestützten Anwendungen. Unternehmen sollten sich nicht ausschließlich auf generative KI verlassen, sondern ihre KI-Strategie diversifizieren.

Entscheidungsintelligenz-Plattformen

Der Fokus verlagert sich von datengetriebenen Analysen hin zu entscheidungszentrierten Plattformen. Unternehmen sollten geschäftskritische Entscheidungen priorisieren und ihre Data-Science-Methoden anpassen, um automatisierte Entscheidungsprozesse zu optimieren.

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