Sechs Datentrends für 2025

Das Datenmanagement im Jahr 2025 wird insgesamt verteilter, in Echtzeit und dynamisch sein, mit Architekturen, die Modularität, Governance, KI-gesteuerte Automatisierung und individuelle Datennutzung in den Vordergrund stellen. [...]

Das neue Jahr 2025 steht vor der Tür und Denodo, Anbieter einer Plattform für Datenintegration, -management und -bereitstellung, präsentiert sechs Trends rund um Daten, die die Technologiebranche in den kommenden Monaten beeinflussen werden.

Logische und föderierte Datenarchitekturen breiten sich aus

Data Mesh und Data Fabric: Unternehmen bewegen sich weg von monolithischen Data Lakes hin zu verteilten Datenarchitekturen wie Data Mesh und Data Fabric, die Daten als Produkt behandeln und nach Domänen organisieren. Dies ermöglicht dezentralisierte Governance-Ansätze, bei denen die Verantwortung für Daten auf verschiedene Teams verteilt ist, was die Skalierbarkeit und Autonomie verbessert.

Interoperabilität in einheitlichen Datenökosystemen: Logische Datenarchitekturen werden die Nachfrage nach nahtloser Interoperabilität zwischen verschiedenen Datenquellen, einschließlich Cloud-, On-Premises- und hybriden Umgebungen, steigern. Tools und Plattformen, die die semantische Vereinheitlichung von Datensystemen und Abfragen über verteilte Systeme hinweg unterstützen, werden auf große Resonanz stoßen.

Hybrid- und Multi-Cloud-Datenmanagement werden zur Norm

Datensouveränität: Datenschutzbestimmungen und der Wunsch nach Datensouveränität sorgen dafür, dass Unternehmen hybride Architekturen einführen, bei denen sensible Daten on premise oder in einer privaten Cloud verbleiben, während weniger kritische Daten in Public Clouds gespeichert werden. Dieser Ansatz ermöglicht die Einhaltung von Vorschriften und nutzt gleichzeitig die Skalierbarkeit öffentlicher Cloud-Dienste.

Einheitliche Datenverwaltung: Da immer mehr Unternehmen mehrere Clouds nutzen, wird der Bedarf an einheitlichen, anbieterübergreifenden Datenmanagement-Tools steigen. Lösungen, die eine einheitliche Ansicht und ein Governance-Framework für AWS, Azure, GCP und andere Plattformen bieten, werden daher ein Wachstum erleben.

KI revolutioniert das Datenmanagement

Als Erweiterung des KI-basierten Datenmanagements:

• Automatisierung: KI wird eine größere Rolle bei der Recherche, Klassifizierung und Katalogisierung von Daten spielen und Unternehmen dabei helfen, die Organisation und Kennzeichnung von Daten zu automatisieren. KI-gesteuerte Datenkataloge werden in Echtzeit Einblicke in die Datenherkunft, die Datenqualität und die Nutzungsmuster liefern.
• Intelligente Datenauswertung: Datenmanagement-Plattformen werden die KI-gestützte Optimierung der Ausführung von Datenabfragen unterstützen, indem sie Nutzungsmuster vorhersagen, Abfragen der richtigen Datenausführungs-Engine zuordnen und Datenauslastungen automatisch anpassen, um Kosten zu minimieren und die Leistung zu verbessern.

Als Unterstützung der GenAI-Modellanreicherung:

• Retrieval-Augmented-Generation (RAG): Abgesehen von der LLM-Feinabstimmung für den Einsatz in Unternehmen bleiben GenAI-Modelle auf die Daten beschränkt, mit denen sie zu einem bestimmten Zeitpunkt trainiert wurden. Sie haben kein Wissen über Unternehmensdaten oder den Kontext und sie haben keinen Zugang zu Echtzeitinformationen. Datenmanagement-Plattformen werden sich weiterentwickeln, um RAG-Ergänzungen für LLMs bereitzustellen und zu automatisieren und das Verhalten von GenAI-Anwendungen mit Unternehmensdaten zu kontextualisieren.

Größerer Fokus auf das Life-Cycle-Management von Datenprodukten

Datenprodukte als Schlüsselinstrument für Datendemokratisierung: Datenprodukte wandeln Rohdaten in Mehrwertdienste um, die den Endnutzern handlungsorientierte Erkenntnisse liefern, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Unterschiedliche Bereitstellungsformen und Self-Service Schnittstellen ermöglichen die Nutzung von Datenprodukten durch neue Anwender in allen Unternehmen, wodurch die Datennutzung erheblich gesteigert wird.

Komplexerer Lebenszyklus der Datenprodukte: Datenprodukte werden von verschiedenen Personen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten meist dezentralisiert gemanagt. Datenmanagementplattformen unterstützen im gesamten Lebenszyklus von Datenprodukten von der Kreation (Design, Implementierung, Bereitstellung), über die Erkennung bis hin zur Nutzung und dem Monitoring.

Zwischen Hyper-Personalisierung und Datenschutz

Hyper-Personalisierung: Daten für alle werden die Notwendigkeit erhöhen, das Datenerlebnis für jeden einzelnen Kunden individuell zu gestalten. Das Datenmanagement wird eine zentrale Rolle in den Datenbereitstellungsplattformen der nächsten Generation spielen.

Privatsphäre: Datenschutzbedenken werden dazu führen, dass Techniken zur Wahrung der Privatsphäre eingeführt werden, um Datenanalysen und -austausch zu ermöglichen, ohne sensible Informationen zu gefährden.

Automatisierte Überwachung: Angesichts strengerer Datenschutzvorschriften werden Unternehmen auf automatisierte Tools zur Überwachung der Einhaltung von Vorschriften zurückgreifen, um sicherzustellen, dass die Datenverwaltungspraktiken in allen Regionen und Datenumgebungen mit den Vorschriften übereinstimmen.

Unternehmen legen mehr Wert auf Kostenoptimierung und Nachhaltigkeit

Kosteneffizienz: Die Datenverwaltung wird die Unterstützung für kosteneffizientere Speicher- und Datenverarbeitungslösungen verstärken. FinOps-Funktionen wie Data Tiering zur Optimierung der Speicherkosten auf der Grundlage der Datennutzungshäufigkeit und die dynamische Zuweisung von Daten-Workloads an Computing-Engines auf Basis von Geschäftsprioritäten und finanziellen Zielen werden an Bedeutung gewinnen.

Green Data: Nachhaltigkeit wird zu einem bestimmenden Thema in der Datenverwaltung werden. Unternehmen werden sich um energieeffiziente Datenverarbeitungs- und
Datenspeicherungsverfahren bemühen, einschließlich der Aufzeichnung des CO2-Fußabdrucks in Cloud-Umgebungen, um die Nachhaltigkeitsziele und -vorschriften des Unternehmens zu erfüllen.

Fazit

Das Datenmanagement im Jahr 2025 wird insgesamt verteilter, in Echtzeit und dynamisch sein, mit Architekturen, die Modularität, Governance, KI-gesteuerte Automatisierung und individuelle Datennutzung in den Vordergrund stellen. Diese Entwicklung wird Unternehmen in die Lage versetzen, die Anforderungen an Skalierbarkeit, die Einhaltung von Vorschriften und die Demokratisierung von Daten in immer komplexeren Datenökosystemen zu erfüllen.