5 Schlüsseltrends für datengetriebene Unternehmen 2026

Der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Automatisierung von Prozessen und Entscheidungen steigert die ohnehin enorme Bedeutung von Daten für den Geschäftserfolg noch einmal massiv. Um ihre Wettbewerbsfähigkeit dauerhaft zu sichern, müssen Unternehmen ihre Kompetenzen im Umgang mit Daten kontinuierlich weiterentwickeln und in der Lage sein, Daten in Erkenntnisse zu verwandeln und damit eine stabile Grundlage für die Entscheidungsfindung zu schaffen.

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Der BARC Data, BI and Analytics Trend Monitor 2026 fasst die Themen zusammen, die Unternehmen auf ihre Agenda setzen sollten, um zu datengetriebenen Organisationen zu werden. Die Ergebnisse der Umfrage mit knapp 1.600 Teilnehmern unterstreichen, dass eine vertrauenswürdige, sorgfältig verwaltete Datenbasis weiterhin die Basis für Innovationen und Business-Mehrwerte bildet. Trotz des Aufkommens der KI- und Automatisierungstrends bleiben grundlegende Aspekte wie Qualität, Sicherheit und Governance die Top-Prioritäten der Unternehmen. Ohne sie ist ein langfristiger Erfolg bei der Nutzung von Daten und KI schlicht nicht denkbar. Wir werfen einen Blick auf die fünf wichtigsten Trends aus dem BARC Data, BI and Analytics Trend Monitor 2026.

Trend #1: Datenqualitäts-Management

Die Bedeutung hochwertiger Daten für den Geschäftserfolg ist klar ersichtlich: Fundierte Entscheidungen können nur getroffen werden, wenn ihnen vertrauenswürdige, konsistente Informationen zugrunde liegen. Zusätzliche Relevanz gewinnt die Datenqualität angesichts der rasanten Verbreitung von KI-Systemen und autonomen KI-Agenten. Sie müssen mit qualitativ hochwertigen Daten trainiert werden, damit sie präzise Prognosen und geeignete Handlungsempfehlungen liefern können. Dazu gehören mittlerweile auch unstrukturierte Informationen, deren Qualität und Einheitlichkeit maßgeblich für verlässliche KI-Resultate geworden sind.

Um die Datenqualität zu verbessern, bietet sich Unternehmen ein ganzes Set an Maßnahmen. Dieses umfasst die Definition relevanter Qualitätsparameter und Validierungsregeln, eine automatisierte Qualitätsüberwachung, das Erkennen von Anomalien sowie die Bereinigung und gezielte Anreicherung der Daten. Sobald ein hohes Qualitätsniveau erreicht ist, geht es darum, dieses dauerhaft aufrechtzuerhalten – mit klaren Zuständigkeiten, stabilen Kontroll- und Sicherungsmechanismen, kontinuierlichen Überprüfungen der Datenintegrität und einem ausgeprägten Bewusstsein unter den Mitarbeitern für die Relevanz qualitativ hochwertiger Daten.

Trend#2: Datensicherheit & Datenschutz

Obwohl die Sicherheit und der Schutz von Daten zu den wichtigsten Themen im Kontext von Data & Analytics zählen, weisen viele Unternehmen diesbezüglich erhebliche Defizite auf. In der Praxis reicht das Spektrum von veralteten Risikobewertungen über unzureichende Notfallkonzepte bis hin zum völligen Fehlen adäquater Sicherheitsmaßnahmen. Eine gefährliche Situation angesichts der Tatsache, dass Cyber-Angriffe auf Unternehmen nicht nur immer häufiger, sondern auch immer raffinierter werden.

Folglich müssten sich eigentlich auch die Schutzmechanismen kontinuierlich weiterentwickeln. Die Datensicherheit umfasst sämtliche Maßnahmen, die Informationen vor unbefugtem Zugriff, Manipulation und Verlust schützen. Grundsätzlich lassen sich die Maßnahmen in die drei Bereiche Vorbeugen, Erkennen und Reagieren gliedern. Zugriffsbeschränkungen und Verschlüsselungen schützen die Daten wirksam. Im Falle einer Cyber-Attacke ist es entscheidend, diese schnell zu entdecken und einen Schaden zu verhindern bzw. möglichst einzugrenzen. Ein effektiver Sicherheits- und Notfallplan beinhaltet Methoden, um Angreifer zu identifizieren, sowie Maßnahmen zur Wiederherstellung der Daten.

Trend #3: Datengetriebene Kultur

Wer datengetrieben agiert, profitiert von fundierten Entscheidungen, einer schnellen Reaktionsfähigkeit auf Veränderungen und langfristigen Wettbewerbsvorteilen. Die umfassende, systematische Nutzung von Daten und Analysen hat jedoch nicht nur eine technologische Komponente. Vielmehr kommt es auch auf das Mindset der Mitarbeiter an. Unternehmen müssen einen Wandel vollziehen – hin zu einer datengetriebenen Kultur. Es geht darum, dieses Denken dauerhaft in allen Unternehmensbereichen zu verankern.

Da Fähigkeiten rund um Datennutzung und künstliche Intelligenz immer wichtiger werden, gilt es, die Mitarbeiter zu befähigen, Daten effektiv einzusetzen. Klare Strukturen im Sinne einer Data Governance (siehe Trend #4) sowie ein hohes Niveau bei Datensicherheit und -schutz erzeugen Vertrauen. Moderne Konzepte für die Verfügbarkeit von Informationen und den Datenzugriff fördern Transparenz und sorgen dafür, dass sich Daten im Arbeitsalltag reibungslos nutzen lassen – beispielsweise durch Self-Services und die eigenständige Datenaufbereitung durch die Anwender in den Fachbereichen. Dank solcher Elemente entsteht eine datengetriebene Kultur, in der Daten nicht einfach nur verfügbar sind, sondern aktiv zu höherer Innovationskraft, verbesserter Effizienz und nachhaltigem Wachstum beitragen.

Trend #4: Daten- und KI-Governance

Damit Unternehmen Mehrwerte aus ihren Daten schöpfen können, benötigen sie eine grundlegende Datenstrategie. Diese steuert, wie die Geschäftsstrategie in daten- und analysebasierte Maßnahmen übersetzt wird. Data Governance wiederum fungiert als Steuerungsinstrument für die Datenstrategie. Dabei geht es um eine umfassende, systemübergreifende Perspektive auf die Datennutzung – jenseits von einzelnen Anwendungen. Mit der zunehmenden Verbreitung von Datenprodukten und domänengesteuerten Data-Mesh-Strukturen setzen sich aktuell dezentrale, föderierte Data-Governance-Ansätze immer stärker durch.

Weil künstliche Intelligenz mittlerweile in vielen Unternehmen ein fester Bestandteil der Geschäftsprozesse und Entscheidungswege geworden ist, erweitert die KI-Governance den organisatorischen Rahmen für das Daten-Management um eine zusätzliche Ebene. Sie definiert, wie KI-Modelle entwickelt, überwacht und gesteuert werden müssen, um Kriterien wie Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit ausreichend zu berücksichtigen. Gemeinsam geben Data Governance und KI-Governance die einheitlichen Richtlinien vor, die das Zusammenspiel von Menschen, Prozessen und Technologien bei der Daten- und KI-Nutzung effektiv organisieren.

Trend #5: Daten- und KI-Kompetenz

Fähigkeiten rund um Daten und KI sind inzwischen für Mitarbeiter aus nahezu allen Bereichen und Branchen unverzichtbar. Sie müssen in der Lage sein, Daten und künstliche Intelligenz zu verstehen, zu interpretieren und damit zu arbeiten. Dazu gehören unter anderem analytische Fähigkeiten, Kenntnisse über Datenmodelle und Datenquellen sowie der effektive Einsatz von Tools und Technologien, um fundierte Entscheidungen zu unterstützen.

Wer es nicht schafft, die notwendigen Kompetenzen unternehmensweit zu verankern, dem wird es schwerfallen, aus Daten relevante Erkenntnisse zu gewinnen und für die Unternehmenssteuerung zu nutzen. Es geht also darum, die eigenen Mitarbeiter im Umgang mit Daten zu befähigen und ein datengestütztes Vorgehen in den Arbeitsalltag zu integrieren – eine lohnenswerte Investition auf dem Weg zu besseren Entscheidungen, höherer Agilität und nachhaltigen geschäftlichen Mehrwerten.