Warum Data & Analytics unverzichtbar sind

Die digitale Transformation hat Daten zu einem zentralen Wirtschaftsfaktor gemacht. Die Lünendonk-Studie „Der Markt für Data & Analytics Services in Deutschland“ zeigt, dass Unternehmen, die datengetrieben agieren, Markttrends früher erkennen, ihre Effizienz steigern und die Kundenzufriedenheit erhöhen können. Doch der Weg dorthin ist steinig. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre fragmentierten Datenlandschaften zu modernisieren und schnittstellenübergreifende Prozessketten zu schaffen.

Wie wichtig Datenprojekte sind, zeigt auch der hohe Investitionsfokus auf Data & Analytics. 92 Prozent der Unternehmen investieren in Informations- und Datensicherheit. 84 Prozent setzen auf Data Governance sowie den Ausbau von DataOps-Teams. Die Umsatzentwicklung der führenden Data & Analytics-Anbieter zeigt, dass die Dienstleister trotz konjunktureller Eintrübung zweistellige Wachstumszahlen von 12,8 Prozent erzielen konnten. Dies spiegelt die Bedeutung von Data & Analytics wider.

Insights aus der Studie

Wandel zum datengetriebenen Unternehmen

Der Wunsch, sich zu einer datengetriebenen Organisation zu entwickeln und damit Entscheidungen auf Basis von Daten und Vorhersagemodellen zu treffen, besteht derzeit bei 88 Prozent der Unternehmen. Dabei werden insbesondere Datensicherheit, Master Data Management und Datenvisualisierung als zentrale Trendthemen im Markt gesehen.

Full-Service-Ansätze gewinnen an Bedeutung

Die Nachfrage nach Full-Service-Dienstleistern im Bereich Data & Analytics steigt. Unternehmen benötigen umfassende Unterstützung, von der Entwicklung ihrer Datenstrategie bis hin zur Implementierung skalierbarer Lösungen. 89 Prozent der Unternehmen legen daher großen Wert auf Anbieter, die Data Strategy, Data Engineering und Data Operations nahtlos integrieren können. Im Jahr 2024 werden solche End-to-End-Projekte voraussichtlich 37,3 Prozent der Kundenprojekte ausmachen.

Fachkräftemangel bremst die Transformation

Ein wesentlicher Engpass bleibt der Fachkräftemangel. 69 Prozent der Unternehmen berichten von einem Mangel an Experten im Bereich Data & AI. Dieser Mangel verlangsamt den Fortschritt datengetriebener Projekte und erhöht die Abhängigkeit von externen Dienstleistern. Strategische Initiativen zur Mitarbeiterqualifizierung und die Nutzung von Near-/Offshore-Modellen gewinnen daher an Bedeutung.

Investitionen in KI und Datenmanagement steigen

Der Einsatz von generativer KI hat den Bedarf an Datenmanagementlösungen erhöht. 34 Prozent der Unternehmen haben bereits konkrete Budgets für Data & Analytics- und KI-Projekte festgelegt, 53 Prozent planen derzeit die Einführung. Der Wunsch nach mehr Kundenzufriedenheit und Personalisierung (92 %) sowie der Aufbau eines Nachhaltigkeitsreportings zur Umsetzung der ESG-Regulierung (80 %) stehen dabei im Vordergrund.

Strategische Partnerschaften als Erfolgsfaktor

Unternehmen, die datengetriebene Geschäftsmodelle erfolgreich umsetzen wollen, setzen zunehmend auf Partnerschaften mit führenden Technologieanbietern wie Microsoft, AWS oder Databricks. Diese Kooperationen ermöglichen den Zugang zu modernsten Technologien und fördern die Integration innovativer Lösungen.

Die Rolle der KI im Datenmanagement

Daten sind die Basis für den Erfolg von (generativer) Künstlicher Intelligenz. Insbesondere im Bereich des Dokumentenmanagements kann KI die Mitarbeitenden bei verschiedenen Tätigkeiten unterstützen. Die befragten Kundenunternehmen (80 %) sehen den größten Mehrwert von KI in der Dokumentenverarbeitung, also beispielsweise in der Klassifizierung und automatisierten Ablage von Dokumenten. Weitere knapp 80 Prozent sehen relevante Einsatzfelder für KI in der Dokumentation, vor allem bei der Texterstellung und Protokollierung.

Zukunftsaussichten: Daten als Wettbewerbsfaktor

Der Markt für Data & Analytics Services zeigt eine deutliche Wachstumsdynamik. Unternehmen, die frühzeitig in Datenkompetenz investieren und strategische Partnerschaften nutzen, sind besser auf die Herausforderungen der Digitalisierung vorbereitet. Die Transformation zu datengetriebenen Organisationen erfordert jedoch nicht nur technologische, sondern auch kulturelle Veränderungen. Entscheider sollten auf ganzheitliche Ansätze setzen, um den langfristigen Erfolg ihrer D&A-Initiativen zu sichern.