2026 steht vor der Tür und eines wird klarer als je zuvor: Daten sind nicht länger nur ein „Asset“, das irgendwo im Hintergrund existiert. Sie werden zur zentralen, geschäftskritischen Infrastruktur. Vor allem dort, wo Unternehmen ernsthaft KI nutzen wollen, zeigen sich die Grenzen der Datenlandschaften besonders deutlich. Ohne saubere, gut gemanagte Stamm- und Bewegungsdaten, ohne ein gemeinsames Verständnis von Datenqualität und ohne kontinuierliche Überwachung bleibt KI eine spannende Option, aber kein Werkzeug mit dauerhaft messbarem Impact.
Einige der Themen, die uns derzeit beschäftigen und die wir 2026 ganz oben auf der Agenda sehen, drehen sich genau um diese Fragen. Sie ergeben sich aus Erfahrungen in Kundenprojekten und aus der Beobachtung, wie sich Datenmanagement und KI im Markt weiterentwickeln.
Von KI-Piloten zu echtem Nutzen
Viele Unternehmen haben inzwischen erste KI-Use-Cases umgesetzt. Pilotprojekte laufen, Prototypen funktionieren, erste Automatisierungen sind sichtbar. Gleichzeitig zeigt sich immer deutlicher, dass der Schritt von der Idee zum echten Business-Impact anspruchsvoller ist als erwartet. In den kommenden Jahren wird sich der Fokus deshalb spürbar verschieben. KI-Investitionen müssen messbaren Nutzen liefern. Im Alltag, in Prozessen, in der Planung und in Entscheidungen. Grosse Visionen ohne klaren Outcome geraten zunehmend unter Druck.
Parallel dazu entstehen andere Formen von Systemen, bei denen KI nicht nur analysiert, sondern selbständig plant und Abläufe ausführt. Diese sogenannten agentischen Ansätze versprechen Effizienzgewinne, setzen aber eines zwingend voraus: Strukturierte, vertrauenswürdige Unternehmensdaten. Ohne saubere Stammdaten, klare Datenlogik und nachvollziehbare Prozesse wird aus Autonomie schnell ein Risiko.
Auch im Datenmanagement selbst verändert sich vieles. Generative KI übernimmt zunehmend Aufgaben im Data Engineering und in der Governance. Metadaten werden automatisch angereichert, Daten klassifiziert, Auffälligkeiten erkannt, Dokumentationen erstellt. Das entlastet Teams spürbar, ersetzt aber keine stabilen Grundlagen. Im Gegenteil: Je automatisierter Prozesse werden, desto wichtiger wird die Qualität der Daten, auf denen sie aufbauen.
Datenqualität wird zur Daueraufgabe
Ein zentraler Wandel betrifft den Umgang mit Datenqualität. Sie wird nicht mehr als einmalige Aufräumaktion verstanden, sondern als kontinuierliche Aufgabe, bei der Daten laufend beobachtet werden müssen. Es geht darum zu erkennen, ob sie aktuell, vollständig und konsistent sind und ob sich Volumen oder Struktur unerwartet verändern.
Data Observability entwickelt sich damit vom Zusatzthema zum Standard. Ziel ist es, sogenannte Data Downtime zu vermeiden, also Phasen, in denen Daten unzuverlässig sind und Entscheidungen auf unsicheren Annahmen beruhen. Gleichzeitig verändert sich die Verantwortung für Qualität. Sie liegt nicht mehr ausschliesslich bei einzelnen technischen Teams, sondern verteilt sich über Fachbereiche, Analytics, Data Science und IT hinweg.
Besonders relevant wird dabei die Qualität von Metadaten und die Transparenz der Datenherkunft. Wenn nicht klar ist, wo Daten herkommen, wie sie verändert wurden und wofür sie genutzt werden, lassen sich KI-Modelle kaum erklären oder auditieren. In regulierten Umfeldern wird genau das zum entscheidenden Faktor, ob KI produktiv eingesetzt werden kann oder nicht.
Master Data Management im Wandel
Auch das Master Data Management entwickelt sich weiter. Cloudbasierte Ansätze setzen sich zunehmend durch, weil sie Skalierung erleichtern, Integration vereinfachen und den Einstieg weniger komplex machen. Gleichzeitig wird MDM immer stärker multi-domain gedacht. Kunden, Produkte, Lieferanten, Standorte oder Mitarbeitende müssen gemeinsam betrachtet werden, um konsistente Sichten über Systeme hinweg zu ermöglichen.
Künstliche Intelligenz unterstützt dabei zunehmend operative Aufgaben. Profiling, Matching, Deduplizierung oder Vorschläge für Golden Records werden automatisiert vorbereitet. Das beschleunigt Projekte und reduziert manuellen Aufwand, ohne die fachliche Kontrolle aus der Hand zu geben.
Entscheidend ist dabei weniger die einzelne Technologie als das Verständnis von MDM. Stammdaten entfalten ihren Wert nicht isoliert, sondern dort, wo sie verbindend wirken. Zwischen Systemen, Prozessen und Fachbereichen. Dort, wo sie aktiv genutzt werden, entsteht die Grundlage für verlässliche Analysen, stabile Automatisierung und tragfähige KI-Anwendungsfälle.
Was Unternehmen 2026 wirklich brauchen
Viele Unternehmen werden 2026 an einem ähnlichen Punkt stehen. Es gibt Use-Cases, es gibt Tools, es gibt Ambitionen. Was oft fehlt, ist ein tragfähiges Fundament, das alles zusammenhält. Unterschiedliche Datenlogiken, fragmentierte Verantwortung und historisch gewachsene Tool-Landschaften erschweren den nächsten Schritt.
Gleichzeitig nimmt der regulatorische Druck weiter zu. Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Datenherkunft, Datenschutz und Auditierbarkeit machen deutlich, dass Datenqualität und Governance keine Kür mehr sind. Sie sind Voraussetzung für Stabilität und Vertrauen.
Das Leitmotiv für 2026 lässt sich deshalb klar benennen: Daten müssen KI-bereit sein. Sie müssen auffindbar, zugreifbar, interoperabel und vertrauenswürdig sein. Und sie müssen so strukturiert sein, dass auch automatisierte Systeme sinnvoll mit ihnen arbeiten können. Nur dann entsteht aus Technologie echter Mehrwert.
Ein Blick nach vorne
Diese Entwicklungen sind keine kurzfristigen Trends. Sie zeigen, dass Datenmanagement erwachsen wird. Weg von Einzelprojekten, hin zu Strukturen, die dauerhaft tragen. Für Unternehmen heisst das, Verantwortung für Datenqualität, Master Data und Governance bewusst zu übernehmen und nicht erst dann zu reagieren, wenn KI oder Regulierung Druck machen.
Genau an diesem Punkt begleiten wir Unternehmen. Dort, wo Klarheit in der Datenlandschaft fehlt, wo Stammdaten über Systeme verteilt sind oder wo aus ersten KI-Use-Cases eine tragfähige Basis entstehen soll. Nicht mit fertigen Antworten von der Stange, sondern gemeinsam, Schritt für Schritt, mit einem Blick für das, was heute nötig ist und morgen tragen muss.
2026 wird zeigen, welche Datenfundamente wirklich stabil sind. Wir helfen gerne dabei, sie rechtzeitig zu bauen.
