Eine Einschätzung der Data & Analytics Trends, Chancen und Risiken 2026

Der Data & Analytics-Markt im deutschsprachigen Raum befindet sich in einer Phase der strategischen Konsolidierung. Nach Jahren stark technologiegetriebener Investitionen zeigen die Data & Analytics Trendsweniger neue Tools, sondern vielmehr Fundamente, Betriebsmodelle und Governance-Fragen in den Mittelpunkt.

Über verschiedene Studien und Marktbeobachtungen hinweg – von Gartner, IDC und Forrester bis zu DACH-spezifischen Erhebungen von BARC, Bitkom sowie Lünendonk & Hossenfelder – entsteht ein erstaunlich konsistentes Bild:

Der Markt bewegt sich weg vom reinen Innovationsfokus hin zu operativer Reife.

1. Von Innovation zu Substanz: Warum „Back to Basics“ dominiert

Die zentrale Entwicklung lässt sich so zusammenfassen:

Unternehmen investieren nicht mehr primär in neue Analytics- oder KI-Funktionalitäten, sondern in Datenqualität, Sicherheit, Governance und organisatorische Befähigung.

Das ist kein Rückschritt – sondern ein Reifezeichen.

Viele Organisationen haben in den letzten Jahren moderne BI-Plattformen, Data Lakes oder Cloud-Stacks aufgebaut. Gleichzeitig zeigt sich zunehmend, dass diese Infrastruktur ohne klare Verantwortlichkeiten, konsistente Datenmodelle und belastbare Qualitätsprozesse ihren strategischen Nutzen nicht entfaltet.

Entsprechend verschiebt sich der Schwerpunkt hin zu:

• systematischem Datenqualitätsmanagement
• Data Governance und Compliance-Strukturen
• klaren Ownership-Modellen (Data Owner, Data Steward)
• Data Literacy und Data Culture

Diese Themen erscheinen heute quer durch Analystenberichte als Voraussetzung für alles Weitere – insbesondere für skalierbare KI-Anwendungen.

Kurz gesagt:
Die Wertschöpfung verlagert sich von Technologie auf Organisation.

2. Plattformisierung statt Tool-Vielfalt

Parallel dazu ist eine deutliche Marktbewegung in Richtung integrierter Datenplattformen zu beobachten.

Statt isolierter Einzellösungen setzen viele Unternehmen zunehmend auf umfassende Ökosysteme – häufig entlang bestehender ERP- oder Cloud-Strategien. Ziel ist es, Komplexität zu reduzieren, Integrationsaufwand zu senken und Governance zentraler zu steuern.

Diese Plattformisierung hat mehrere Effekte:

• Architekturentscheidungen werden strategischer und langlebiger
• Vendor-Ökosysteme gewinnen an Bedeutung
• Kaufentscheidungen werden stärker durch Gesamtintegration als durch Einzel-Features geprägt

Das bringt Effizienzgewinne – erhöht aber gleichzeitig das Risiko von Vendor Lock-in und langfristiger Abhängigkeit. Entsprechend wächst die Bedeutung von Architekturkompetenz und klaren Exit-Szenarien.

3. KI als Katalysator – aber nur mit belastbarer Datenbasis

Generative KI wirkt aktuell wie ein Beschleuniger für bestehende Schwächen.

Organisationen mit sauberer Datenbasis, klarer Governance und strukturierten Prozessen können neue Automatisierungs- und Analyseformen relativ schnell produktiv einsetzen. Andere stoßen sehr schnell an Grenzen: inkonsistente Daten, fehlende Nachvollziehbarkeit, regulatorische Unsicherheit.

Übergreifend zeigt sich:

• KI verstärkt Qualitätsprobleme statt sie zu lösen
• fehlende Governance führt zu Vertrauensverlust in Ergebnisse
• Compliance-Risiken steigen, wenn Herkunft und Bedeutung von Daten nicht transparent sind

Daraus entsteht ein klarer Imperativ:

AI-Readiness ist in erster Linie Data-Readiness.

4. DACH-Spezifika: Reifer Markt, hoher Modernisierungsdruck

Im DACH-Raum kommt ein weiterer Faktor hinzu: ein strukturell gewachsener Bestand an Legacy-Systemen und historisch organischen Datenlandschaften.

Ein besonders greifbarer Treiber ist das Wartungsende klassischer Plattformen – etwa im SAP-Umfeld –, das viele Unternehmen in den nächsten Jahren zu grundlegenden Architekturentscheidungen zwingt. Diese Modernisierung ist weniger optional als strategisch notwendig.

Gleichzeitig zeigt der Markt für Data-&-Analytics-Services:

• weiterhin solides Wachstum
• hohe Nachfrage nach Governance-, Data-Engineering- und Architekturkompetenz
• ein stark fragmentiertes Anbieterfeld mit vielen Spezialisten

Das bedeutet für Unternehmen: Auswahl, Steuerung und Qualitätssicherung von Dienstleistern werden selbst zu kritischen Erfolgsfaktoren.

5. Der Daten & Analytics Trend: von Projekten zu Betriebsmodellen

Vielleicht die wichtigste Erkenntnis über alle Studien hinweg:

Data & Analytics wird nicht mehr als Projekt betrachtet, sondern als dauerhafte Unternehmensfähigkeit.

Das erfordert:

• klare Zielbilder für Datenarchitektur
• kontinuierliche Governance statt einmaliger Implementierung
• stabile Rollenmodelle
• messbare Business Outcomes
• regelmäßige Review-Zyklen

Organisationen, die diesen Übergang schaffen, bewegen sich von experimenteller Nutzung hin zu systematischer Wertschöpfung.

Fazit

Die aktuelle Studienlage zeichnet ein erstaunlich einheitliches Bild:Der Wettbewerbsvorteil entsteht nicht durch die nächste Plattform oder das nächste KI-Feature, sondern durch saubere Daten, klare Verantwortlichkeiten und ein belastbares Betriebsmodell für Analytics.

Oder anders formuliert:

Die Zukunft von Data & Analytics im DACH-Raum ist weniger glamourös – aber deutlich wirksamer.

Unternehmen, die jetzt in Qualität, Governance und Kompetenz investieren, schaffen die Grundlage für nachhaltige Automatisierung, bessere Entscheidungen und echte Skalierung.
Wer diese Hausaufgaben überspringt, wird trotz moderner Technologie strukturell limitiert bleiben.

---

Quellen & weiterführende Referenzen

Datenqualität, Governance & AI-Readiness

1. Gartner – Top Trends in Data & Analytics 2025
   https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-03-05-gartner-identifies-top-trends-in-data-and-analytics-for-2025
2. IDC – FutureScape Worldwide CIO Agenda
   https://www.idc.com/wp-content/uploads/2025/03/IDC_FutureScape_Worldwide_CIO_Agenda_2024_Predictions_-_2023_Oct.pdf
3. Forrester – The Data Governance Solutions Landscape / Governance in the Agentic Era
   https://www.forrester.com/blogs/the-forrester-wave-data-governance-solutions-q3-2025-shows-that-governance-entered-the-agentic-era/

DACH-Markt, Datenwert & Services

4. BARC – BI & Analytics Trend Monitor 2025 / Datenqualität schlägt KI-Hype
   https://barc.com/de/datenqualitat-schlagt-ki-hype/
5. Bitkom – Data Economy Studienbericht
   https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Data-Economy-Studienbericht
6. Lünendonk – Markt für Data & Analytics Services in Deutschland
   https://www.luenendonk.de/neue-luenendonk-studie-2024-der-markt-fuer-data-analytics-services-in-deutschland-waechst-zweistellig-mit-positivem-ausblick/

Modernisierungsdruck (SAP BW Wartungsende)

7. SAP NetWeaver / BW Wartungsstrategie
   https://pages.community.sap.com/topics/abap/netweaver-maintenance-strategy