Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Ihr Posteingang quillt über vor Artikeln, die den „nächsten großen Trend“ im Datenmanagement versprechen. Um Ihnen die Suche zu erleichtern, präsentieren wir Ihnen die vier wichtigsten Datenmanagement-Trends, die 2025 für bahnbrechende Fortschritte im Datenbereich sorgen werden.
Bevor wir uns mit Prognosen und neuen Trends befassen, wollen wir den grundlegenden Wandel beleuchten, der allen Trends im Datenmanagement zugrunde liegt: die Transformation von Daten vom Nebenprodukt des Geschäftsbetriebs zum strategischen Vermögenswert. Man kann sich das wie den Ölboom Anfang des 20. Jahrhunderts vorstellen.
Anfangs galten Daten als Nebenprodukt des Geschäftsbetriebs – etwas, das verwaltet und gespeichert werden musste. Heute? Sie sind die neue Währung des Geschäftserfolgs. So gestaltet sich dieser Wandel:
Drei grundlegende Veränderungen im Datenmanagement
| Schichten | Alt | Neu |
|---|
| Frageverschiebung | Wo sollen wir all diese Daten speichern? | Wie können wir diese Daten nutzen, um Mehrwert zu schaffen? |
| Investitionsverlagerung | Wie können wir die Datenkosten minimieren? | Wie können wir den Nutzen von Dateninvestitionen maximieren? |
| Verantwortungsverschiebung | Die IT-Abteilung verwaltet unsere Daten | Jeder ist für seine Daten verantwortlich. |
Die Bedeutung dessen liegt darin, dass diese Veränderungen zur Grundlage dafür geworden sind, wie Organisationen Daten betrachten – und damit den Kontext für jeden wichtigen Trend liefern, den wir derzeit beobachten.
Mit Blick auf die Zukunft zeichnen sich einige spannende Trends ab, die Ihr Datenmanagement grundlegend verändern werden. Also, legen wir gleich los.
Datenmanagement-Trends 2025
Das Zusammenspiel von KI und Datenmanagement entwickelt sich zu einer vielversprechenden Partnerschaft, die die Herangehensweise von Chief Data Officers (CDOs) an ihre unternehmensweiten Datenstrategien grundlegend verändern könnte. So wie Datenmanagementprinzipien und -architektur zu KI und GenAI (LLMs) beitragen, profitiert auch das Datenmanagement selbst von KI-Techniken. Dabei geht es nicht nur um die Bewältigung der seit Langem bestehenden Herausforderungen im Bereich Datengovernance und -qualität. Wir sehen darin vielmehr eine Chance für mehr Effizienz und neue Erkenntnisse.
Die Entstehung von Anwendungsfällen wie der Text-zu-SQL-Konvertierung, der schnelleren Erstellung von Datenwörterbüchern, der autonomen Datenbankverwaltung, der Vektorspeicherung, der Verarbeitung zur Unterstützung fortgeschrittener Anwendungsfälle, der erweiterten Datenverwaltung, der integrierten Datenqualitätsprüfungen, der Ausführung eingebetteter KI/ML-Modelle innerhalb der Datenbank und der Verbesserung von Metadaten in Datenkatalogen wird Ihre Datenverwaltungspraktiken grundlegend verändern. Wie?
Durch verbesserte Datenauffindbarkeit und -nutzbarkeit erhalten Sie die richtigen Zugriffsrechte für die richtigen Anwendungsfälle und können so fundierte Entscheidungen auf Basis der verfügbaren Daten treffen. Es ist, als hätte man einen intelligenten Assistenten, der genau weiß, wo sich alles befindet und sofort Kontextinformationen liefern kann. Und wer würde sich das nicht wünschen?
Was mit Uber und Netflix begann und von vielen Fortune-500-Unternehmen als Initiative zur besseren Datenintegration übernommen wurde, hat sich mittlerweile zu einem Trend im Datenmanagement entwickelt. Der Bedarf an einer leistungsstarken, integrierten Datenplattform, die es Unternehmen ermöglicht, die Vorteile zunehmend vielfältiger und umfangreicher Daten optimal zu nutzen, ist heute in der Cloud deutlicher denn je zu beobachten. Cloud-Lösungen verarbeiten riesige Datenmengen aller Art, darunter Audio-, Video- und Textdaten, ohne dabei Schemavorgaben zu erzwingen.
Die Entwicklung der Datenarchitekturen – von Datenpools über Data Warehouses und Data Lakes bis hin zum Data Lakehouse – belegt dies eindrucksvoll. Besonders faszinierend ist, wie KI/ML-Initiativen diese Entwicklung beschleunigen. Die Fähigkeit des Data Lakehouse , sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten unter Einhaltung der ACID-Richtlinien zu verarbeiten, positioniert es optimal für das KI-Zeitalter.
Doch was treibt diese Verbreitung an? Die Weiterentwicklung offener Tabellenformate wie Apache Hudi, Delta Lake und Apache Iceberg hat die Lücke zwischen traditionellem Data Warehousing und modernen Data-Lake-Funktionen effektiv geschlossen. Der vielleicht wichtigste Trend ist jedoch der Wandel in der Sichtweise von Unternehmen auf ihre Investitionen in die Dateninfrastruktur.
Die Betrachtung der Gesamtbetriebskosten (TCO) gewinnt zunehmend an Bedeutung. Unternehmen berichten von Kosteneinsparungen von 25–35 % durch Speicheroptimierung und reduzierten Datenverkehr. Hinzu kommt die Möglichkeit, Echtzeitanalysen zu unterstützen – unerlässlich für Branchen vom Einzelhandel bis zur Fertigung. Damit wird deutlich, warum 2025 das Jahr des Lakehouse werden könnte.
Für technische Führungskräfte, die ihre Datenstrategie evaluieren, stellt die Lakehouse-Architektur daher eine überzeugende Modernisierungsoption dar. Besonders hervorzuheben ist ihre nahtlose Skalierbarkeit. Was uns an diesem Trend begeistert, ist die Geschwindigkeit, mit der Unternehmen das transformative Potenzial von Data Lakehouses erkennen. Wir erwarten, dass mit der Einführung dieser Architektur ein Wandel hin zu agileren Entscheidungsprozessen stattfindet, die auf Echtzeit-Einblicken und fortschrittlichen Analysen basieren.
Es ist an der Zeit, die richtige Entscheidung für Ihre bevorstehende „Lakehouse“-Party zu treffen.
Klicken und vergleichen Dieser Punkt auf der Liste ist keine Überraschung – insbesondere angesichts der Tatsache, dass die meisten Unternehmen in Multi-Cloud-Umgebungen arbeiten. Organisationen, die mit einer Kombination aus alten und neuen Technologien arbeiten (vor allem Branchen wie Einzelhandel oder Konsumgüter, die aktiv Kundendaten aus verschiedenen Kontaktpunkten wie sozialen Medien, CRM-Plattformen und anderen internen/externen Quellen nutzen), befinden sich daher in einer schwierigen Lage.
Um die Herausforderungen des traditionellen Datenmanagements und der KI-Bereitschaft von Chief Data Officers (CDOs) zu meistern, haben viele Unternehmen den Weg zu einem stärker integrierten Datenmanagementansatz eingeschlagen. Die nächste Phase wird bedeutende Fortschritte bei den Fähigkeiten der Dateninfrastruktur mit sich bringen. Innovationen wie selbstheilende Metadaten-Ökosysteme und die autonome Datenerkennung werden voraussichtlich zu Standardfunktionen gehören.
Wie sieht also die Zukunft der Dateninfrastruktur aus? Es dreht sich alles um Geschwindigkeit und Intelligenz. Unternehmen profitieren von schnelleren Analysen durch die Nutzung von In-Memory-Verarbeitung zur Speicherung häufig abgerufener Daten. Dadurch wird die Latenz im Vergleich zu herkömmlichen Festplattenzugriffen deutlich reduziert.
Im Bereich des Stammdatenmanagements hat sich einiges getan – von einem Fahrrad zu einem Tesla-ähnlichen Fahrzeug. Der Grund dafür ist, dass Unternehmen, die lange auf herkömmliche Methoden zur Stammdatenverwaltung gesetzt haben, nun von traditionellen Excel-Tabellen auf anspruchsvollere Systeme mit serviceorientierter Architektur (SOA) umsteigen. Das bedeutet den Abschied von veralteten Batch-Prozessen über Nacht hin zu Systemen, die Stammdatensätze in Echtzeit mit bemerkenswerter Genauigkeit abgleichen, zusammenführen und pflegen können.
Was bedeutet das für Ihr Unternehmen? Es bedeutet weniger Zeitaufwand für die Aufdeckung besserer Datenzusammenhänge, Muster und Erkenntnisse, für deren Identifizierung menschliche Datenverantwortliche Wochen gebraucht hätten.
Zu diesem spannenden Trend tragen Low-Code-/No-Code-Plattformen wie MDM 360 bei, die die Branche grundlegend verändern. Sie öffnen die „MDM-Hürden“ für Geschäftsanwender und ermöglichen es auch Personen ohne umfassende technische Kenntnisse, aktiv am Datenmanagement mitzuwirken. Diese Demokratisierung beschleunigt und vereinfacht den gesamten Prozess und versetzt Unternehmen in die Lage, sich flexibel an veränderte Anforderungen anzupassen und gleichzeitig die nahtlose Funktion der Lösungen auf verschiedenen Plattformen zu gewährleisten.
Darüber hinaus gewinnen Unternehmen durch die Integration von SOA-Prinzipien in MDM an Flexibilität und Wiederverwendbarkeit von Datendiensten im gesamten Unternehmen.
Die Zukunft von MDM sieht also vielversprechend aus. Prognosen zufolge wird der globale MDM-Markt zwischen 2023 und 2030 ein jährliches Wachstum von 12,9 % verzeichnen. Der Bedarf an effektiven Datenmanagementlösungen steigt somit deutlich. Für Unternehmen, die komplexe Datenumgebungen über mehrere Abteilungen oder globale Standorte hinweg verwalten, ist modernes MDM unerlässlich geworden, um Datenqualität und -konsistenz zu gewährleisten. Daher kann man getrost sagen, dass wir uns in einer goldenen Ära der MDM-Einführung befinden.
Nachdem wir diese Trends untersucht haben, ist klar: Datenmanagement ist mehr als nur Technologie; es geht im Kern darum, echten Mehrwert für Ihr Unternehmen zu schaffen. Die Umstellung auf eine integriertere und effektivere Datenmanagementstrategie kann jedoch recht komplex sein. Sie könnten auf Herausforderungen stoßen, die die angestrebten Vorteile zunichtemachen. Es ist kein einfacher Weg, aber lassen Sie sich davon nicht entmutigen! (Im Zweifelsfall wenden Sie sich an einen Experten wie Polestar Analytics.)
Wir möchten Ihnen nur sagen: Jetzt ist es an der Zeit zu handeln. CDOs müssen der Verbesserung ihrer Datenaufbereitung höchste Priorität einräumen, um diese Trends effektiv zu nutzen. Gestalten Sie die Zukunft aktiv – es ist an der Zeit, Ihre Daten für sich arbeiten zu lassen!