Top-Trends im Big-Data-Bereich im Jahr 2026

1. Agentische KI verändert die Big-Data-Analyse

In den letzten Jahren haben KI-Fähigkeiten die Big-Data-Analyse stark verändert. Traditionelle Business Intelligence (BI) zeichnet sich durch die Visualisierung der Geschäftsleistung mittels Diagrammen, Grafiken und KPIs aus. Bislang war KI eher unterstützend und ergänzte die Erkenntnisse menschlicher Analysten, in der Regel über Data Warehouses oder speziell kuratierte Datensätze.

Agentische KI bringt echte Veränderungen in diesen Prozess. Systeme können Daten untersuchen, sie mit dokumentierten Strategien in Verbindung bringen und autonom Erkenntnisse liefern, ohne dass menschliche Analysten dies ausdrücklich anfordern müssen. Große Anbieter im BI-Bereich haben sich die agentische KI zu eigen gemacht.

Die Konvergenz von generativen KI-Analysen und agentischen Workflows verändert die Rollen innerhalb von Daten- und Analyseteams. Anstatt jede Erkenntnis oder jeden Bericht manuell zu erstellen, arbeiten diese Teams mit KI-Agenten zusammen. Agentische Systeme versprechen, zeitaufwendige BI-Arbeiten zu übernehmen, sodass sich Analysten auf strategische Initiativen konzentrieren können.

Die Herausforderungen sind jedoch nicht trivial. Unternehmen haben Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Halluzinationen bei agentischen KI-Systemen. Menschliche Aufsicht – oft als Human-in-the-Loop bezeichnet – sowie Prüfpfade und Governance-Rahmenwerke sind entscheidend für die Überwachung des Verhaltens von Agenten. Da Agenten grundlegende Analyseaufgaben übernehmen, werden Menschen zu Vorgesetzten und Interpreten dieser digitalen Teamkollegen.

2. Datenschutzkonforme Analysen entwickeln sich über die Theorie hinaus

Der vermehrte Einsatz von KI bei autonomen Entscheidungen hat die Nachfrage nach datenschutzkonformen Analysen erhöht – Technologien und Methoden, die eine Datenanalyse ermöglichen, ohne sensible oder identifizierbare Informationen preiszugeben. Zwei wichtige Techniken werden häufig in Kombination eingesetzt.

• Föderiertes Lernen. Als Eckpfeiler datenschutzkonformer KI-Techniken trainiert das föderierte Lernen Modelle über dezentrale Datenquellen hinweg, ohne Rohdaten auf einen zentralen Server zu übertragen. Nur aggregierte Aktualisierungen, die von sensiblen Details bereinigt sind, werden an einen Koordinierungsserver weitergeleitet.
• Differential Privacy. Einst eine Spezialtechnik, ist sie heute weit verbreitet. Bei dieser Methode werden kontrollierte Störsignale in Datensätze oder Abfrageergebnisse eingefügt, um Datenpunkte auf individueller Ebene zu verschleiern, während die Nützlichkeit der statistischen Analyse weitgehend erhalten bleibt.

Die Generierung synthetischer Daten ist heute für das Training von KI-Modellen weit verbreitet. Zahlreiche Plattformen können tabellarische Daten, Text, JSON, Ereignisse und mehr generieren. In Branchen, in denen die Erfassung realer Daten langsam, kostspielig und reguliert ist, wie beispielsweise im Finanz- und Gesundheitswesen, füllen synthetische Daten Lücken und helfen Teams bei der Planung für seltene oder extreme Szenarien. Synthetischen Datensätzen fehlt jedoch oft der historische Kontext, der für eine zuverlässige Trendmodellierung erforderlich ist.

Es ist zu erwarten, dass diese Techniken zunehmend als Standardoptionen für kommerzielle Daten- und Analyseplattformen integriert werden, die Big-Data-Anwendungen unterstützen.

3. Hybride KI-Architektur wird zur Standardstrategie

Public-Cloud-Dienste wachsen weiter, und mit der zunehmenden Verbreitung von Software as a Service (SaaS) werden Geschäftsdaten häufig in der Cloud erstellt und gepflegt. KI-Workloads unterscheiden sich jedoch erheblich von herkömmlichen Betriebsdaten. Daher müssen Teams überdenken, wo Daten gespeichert und wo Vorgänge ausgeführt werden.

Das Kostenmanagement ist dabei ein wichtiger Faktor. Das Pay-as-you-go-Modell der Public Cloud kann bei zunehmender Nutzung zu unerwarteten Ausgaben führen. Das Trainieren von KI-Modellen oder deren Einsatz in der Produktion führt oft zu hohem Verbrauch und höheren Rechnungen.

Die Datenhoheit ist ein weiteres dringendes Problem. Das Prinzip ist einfach: Daten unterliegen den Gesetzen der Gerichtsbarkeit, in der sie gespeichert sind. Cloud Computing verkompliziert dieses Paradigma, da es Daten von ihrer geografischen Lage trennt. Ein Team in Deutschland, das Dokumente in einem Projektordner in der Cloud speichert, weiß beispielsweise möglicherweise nicht genau, wo diese Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt gespeichert sind. Sie könnten sich auf einem Server in den USA befinden und anderen Regeln unterliegen.

KI erhöht die Komplexität der Datenhoheit zusätzlich, da sich die Gesetzgebung nicht nur mit dem Speicherort der Daten befasst, sondern auch mit den Orten, an denen die Modelle trainiert werden, der Art der beim Training verwendeten Daten und der Art und Weise, wie Unternehmen diese Ergebnisse nutzen. Ein Modell, das auf europäischen Patientenakten trainiert wurde, aber von amerikanischen Gesundheitsdienstleistern gehostet wird, wirft Fragen zur Datenhoheit auf, auch wenn die Originaldaten Europa nie verlassen haben.

Derzeit gelten gemäß dem EU AI Act Vorschriften für risikoreiche Systeme und Allzweckmodelle für Unternehmen, die in Europa tätig sind. In den USA befindet sich die Gesetzgebung sowohl auf Bundes- als auch auf Landesebene noch in der Entwicklung.

Diese Zwänge erklären, warum hybride Architekturen die Standardstrategie für IT-Teams sind. In einem hybriden System können sensible Daten und das Modelltraining vor Ort oder in regionalen Einrichtungen verbleiben, die den lokalen Gesetzen unterliegen. Weniger regulierte Betriebe können die Elastizität und globale Reichweite der Cloud nutzen.

4. MLOps entwickelt sich zu LLMOps

Machine Learning Operations (MLOps) – die Praktiken und Tools für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Vorhersagemodellen – sind in den letzten zehn Jahren entstanden. Diese Praktiken haben standardisiert, wie IT-Teams Modelle aus der Experimentierphase in Produktionssysteme überführen. MLOps umfasst die Zentralisierung des Modellmanagements und die Automatisierung des ML-Lebenszyklus, um Wiederverwendbarkeit, Effizienz, Governance und Compliance sicherzustellen.

Der rasante Aufstieg großer Sprachmodelle (Large Language Model, LLM) wie Gemini und ChatGPT stellt etablierte Praktiken auf die Probe, insbesondere in Bezug auf Rechenkosten und Governance. Im Zuge dieser Entwicklung sind neue Disziplinen entstanden, wie zum Beispiel Prompt Engineering zur Erstellung von Anweisungen für LLMs und Retrieval-Augmented Generation (RAG), das KI-Modelle mit Unternehmenswissensdatenbanken verbindet. Die Verwaltung dieser Systeme erfordert LLMOps, eine Weiterentwicklung von MLOps, das auf die Anforderungen von LLMs zugeschnitten ist.

Im Jahr 2025 war die Zuverlässigkeit bei der Übertragung von KI-Projekten vom Prototyp in die Produktion eine häufige Herausforderung. Im Jahr 2026 bauen Teams jedoch eine dedizierte operative Infrastruktur für ihre KI-Systeme auf. Für Datenverantwortliche besteht der Engpass nicht mehr darin, Modelle zu erstellen, sondern diese verantwortungsbewusst und sicher in großem Maßstab zu betreiben.

5. Kleine Sprachmodelle bieten deutliche Vorteile

Agentische KI ermöglicht eine direktere Geschäftsautomatisierung und verspricht mehr Effizienz, wirft jedoch auch regulatorische Bedenken auf und erhöht den Bedarf an Kostenkontrolle. Daher hat sich bei der Einführung von Mainstream-LLMs eine Gegenbewegung hin zu kleineren, effizienteren Modellen abgezeichnet.

Kleine Sprachmodelle (Small Language Model, SLM) haben oft weniger als 30 Milliarden Parameter. Zum Vergleich: LLMs können Billionen von Parametern haben. SLMs sind in der Regel auch Open Source und werden eher wegen ihrer geringeren Kosten, ihrer einfachen Bereitstellung und Anpassbarkeit als wegen ihrer reinen Leistungsfähigkeit geschätzt. Da die Bereitstellung oft lokal erfolgt, können Unternehmen sensible Daten vollständig innerhalb ihrer sicheren Infrastruktur verarbeiten. Dies berücksichtigt Bedenken hinsichtlich der Datenhoheit und vereinfacht die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.

Mit kleineren Modellen wird es 2026 zu einer stärkeren Spezialisierung kommen.

• Microsoft behauptet, dass eine Variante seines Phi-4-Modells bei mathematischen Aufgaben größere Modelle übertrifft.
• Gemini Nano von Google ist für den Einsatz auf Geräten konzipiert.
• Llama 3.2 von Meta bietet mehrsprachige Textgenerierung.

Domänenspezifische Modelle können besonders effektiv sein. Beispiele hierfür sind Diabetica-7B, das für Anfragen im Zusammenhang mit Diabetes entwickelt wurde, oder PatentBERT für die Recherche im Bereich geistiges Eigentum.

6. Data Lakehouses sind mittlerweile Standard

Data Lakehouses sind nicht nur ein Speicherort für Unternehmensdaten, sondern dienen auch als langfristiger Speicher für KI-Modelle und -Agenten. Die Effizienz und Skalierbarkeit der Lakehouse-Architektur bleiben ihre Kernmerkmale, aber es wird mehr Wert auf Governance und Metadatenmanagement gelegt.

Apache Iceberg bleibt das führende offene Tabellenformat. Neue Interoperabilitätsschichten wie Apache XTable machen jedoch die Wahl eines bestimmten Formats weniger wichtig.

 Entwickler können nun Iceberg, Delta Lake und Hudi austauschbar lesen und schreiben.

Die offene Bewegung geht über Speicherformate hinaus und umfasst auch Katalogstandards wie Apache Polaris und neue Spezifikationen für semantische Ebenen wie Open Semantic Interchange. Diese Ansätze verringern das Risiko einer Anbieterabhängigkeit und helfen IT-Abteilungen, sich nicht aufgrund von Migrationsschwierigkeiten auf eine proprietäre und oft teure Plattform festzulegen.

7. Quantencomputing wandert von der Theorie in die Praxis

Die Quantencomputing-Branche wandert von der Theorie in die Realität. Es gab mehrere wichtige Entwicklungen, darunter

Lösungen wie IBM Quantum Platform, Microsoft Azure Quantum, SpinQ Cloud und Amazon Braket bieten abonnementbasierte Dienste an, die es Unternehmen erleichtern, mit Quantencomputing zu experimentieren und Anwendungen zu entwickeln.

Fujitsu und RIKEN, die 2025 einen supraleitenden Rechner mit 256 Qubits vorgestellt haben, streben für 2026 ein System mit 1.000 Qubits an, das für kommerzielle Workloads skaliert ist.

Der Quantum Technology Monitor von McKinsey geht davon aus, dass der Quantencomputermarkt bis 2035 einen weltweiten Jahresumsatz zwischen 28 und 72 Milliarden US-Dollar generieren kann. Für Datenverantwortliche, die mit großen, komplexen Systemen zu tun haben, stellt sich jedoch die Frage, wie sie sich darauf vorbereiten sollen. Aktuelle Verschlüsselungsmethoden werden anfällig, sobald ausreichend leistungsfähige Quantencomputer existieren. Die dringlichste Sorge für die meisten Unternehmen ist die Vorbereitung auf eine post-quantenkryptografische Welt.