Viele Unternehmen setzen bereits auf KI und Datenanalyse, schöpfen deren Potenzial jedoch kaum aus. Dezentrale Tools bleiben oft isoliert und entfalten keine strategische Wirkung. Entscheidend wird sein, Datenanwendungen transparent zu machen, zentral zu steuern und gleichzeitig flexibel zu bleiben. Wer Analysen direkt in operative Prozesse integriert, kann fundierter entscheiden und neue Wertschöpfung erschliessen.
Um das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz und Datenanalyse auszuschöpfen, müssen Unternehmen bestehende Hürden überwinden und ihre Strukturen neu denken. Die folgenden Trends zeigen, worauf es in den kommenden Jahren ankommt:
#1 Großes Potenzial bleibt bislang ungenutzt
Zwar nutzen viele Unternehmen moderne Daten- und Analyse-Tools bereits im Arbeitsalltag, doch der tatsächliche Mehrwert wird häufig nicht voll ausgeschöpft. Die Anwendungen sind meist dezentral organisiert und bleiben für die Unternehmensbilanz sowie die zentrale Steuerung weitgehend unsichtbar. Laut einer aktuellen Studie der Boston Consulting Group sind nur rund fünf Prozent der Unternehmen strukturell auf eine datengetriebene Zukunft vorbereitet – obwohl entsprechende Technologien in vielen Fachbereichen bereits zum Einsatz kommen.
#2 Strukturelle Vorbereitung als Erfolgsfaktor
Die zentrale Herausforderung besteht darin, bestehendes Wissen und dezentrale Anwendungen in transparente, steuerbare Prozesse zu überführen. Für 2026 wird erwartet, dass führende Unternehmen diese Lücke schließen und aus bislang verborgenen Datenanwendungen messbare, nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen schaffen. Analysen von Qlik zeigen, dass in vielen Organisationen zwar eine wachsende Zahl produktiver Datenanwendungen existiert, diese jedoch selten in zentrale Kennzahlen oder Risikomodelle einfließen.
#3 Flexible Architektur statt starrer Systeme
Empfohlen wird eine flexible Datenarchitektur, die es Unternehmen ermöglicht, auf neue Technologien und Anforderungen zu reagieren, ohne die Kontrolle über Geschäftslogik und Daten zu verlieren. Definitionshoheit und Governance sollten zentral bleiben, während Experimente und Automatisierung in die Fachbereiche verlagert werden. Unternehmen, die ihre Architektur entsprechend gestalten, können Modelle und Tools flexibel austauschen und bleiben so wettbewerbsfähig.
#4 Analysen als Teil der Wertschöpfungskette
Datenbasierte Entscheidungen werden künftig verstärkt dort getroffen, wo die Informationen entstehen – etwa in Produktionsstätten, Filialen oder Fahrzeugen. Gleichzeitig sorgt eine zentrale Steuerung für Qualität und Vertrauen. Mit der zunehmenden Verbreitung von lokalen Analysen und Edge Computing sinken die Transaktionskosten pro Entscheidung, während die Anforderungen an Transparenz und Nachvollziehbarkeit steigen.
Qlik
Qlik wandelt komplexe Datenlandschaften in umsetzbare Erkenntnisse um und fördert so strategische Geschäftsergebnisse. Unser Portfolio für mehr als 40.000 Kunden weltweit nutzt fortschrittliche, unternehmenstaugliche KI-/ML-Technologie und durchgängig hohe Datenqualität. Wir zeichnen uns durch Datenintegration und -governance aus und bieten umfassende Lösungen, die mit verschiedenen Datenquellen arbeiten. Intuitive Analysen von Qlik decken verborgene Muster auf und versetzen Teams in die Lage, komplexe Herausforderungen zu meistern und neue Chancen zu nutzen. Unsere praxisnahen und skalierbaren KI-/ML-Tools führen zu besseren und schnelleren Entscheidungen. Unsere plattformunabhängige Technologie und unser Know-how machen unsere Kunden wettbewerbsfähiger.
