Data & Analytics – das sind die wichtigsten Trends

Ob digitale Geschäftsmodelle, eine bessere und individuellere Kundenansprache oder Prozessverbesserungen: Daten bilden das Fundament für Kundenzentrierung, intelligente Automatisierung und neue Geschäftsfelder. Dazu kommt, dass der mittlerweile hohe Reifegrad von künstlicher Intelligenz die Arbeitswelt durch die Fortschritte von generativer KI massiv und nachhaltig verändert. Die große Herausforderung besteht für Unternehmen und Behörden derzeit darin, ihre Prozesse und Arbeitsweisen entsprechend anzupassen und vor allen aus den gesammelten Daten echte Mehrwerte zu erzielen.

Beratungs- und IT-Dienstleister spielen bei der Entwicklung und Umsetzung von Datenstrategien eine wichtige Rolle, stellt das Research- und Analystenhaus Lünendonk fest. In seiner Erstauflage der Studie "Der Markt für Data & Analytics Services" vermessen die Analysten den D&A-Markt und geben neben Entwicklungen und Trends einen Überblick über die führenden Dienstleister.

In den letzten Jahren ist die Nachfrage nach Data & Analytics Services kontinuierlich gestiegen. Das Thema zählt seit Jahren laut Lünendonk zu den Top-5-IT-Investitionsfeldern von Unternehmen im deutschsprachigen Raum. Für die Jahre 2024 und 2025 werden laut Lünendonk-Studie 2023 "Der Markt für IT-Dienstleistungen in Deutschland" 56 Prozent der Unternehmen einen Investitionsschwerpunkt auf Data & Analytics (D&A) legen. Aufgrund der anhaltend hohen Nachfrage erzielten die IT-Dienstleister in Deutschland im Jahr 2022 mit Data & Analytics Services einen durchschnittlichen Umsatzanteil von 9,6 Prozent.

Aufbau datengesteuerter Organisationen braucht externe Unterstützung

Aus Kundensicht können die zahlreichen Anforderungen beim Aufbau einer datengesteuerten Organisation oftmals nicht aus eigener Kraft gestemmt werden. Es mangelt vor allem an Fachkräften und Erfahrungswerten in D&A-Technologien. Externe Dienstleister spielen also eine sehr wichtige Rolle und Lünendonk hat analysiert, was den Kunden bei der Auswahl von D&A-Dienstleistern wichtig ist.

Einer klaren Mehrheit der befragten Anwenderunternehmen (87 Prozent) legt bei der Auswahl von Dienstleistern vor alle Wert darauf, dass diese in der Lage sind, Projekte End-to-End zu planen und umzusetzen. Außerdem sollen sie Fähigkeiten in den Bereichen Data Strategy, Data Engineering und Data Operations mitbringen und Services orchestrieren können. Anbieter, die als Full-Service-Dienstleister agieren können und in der Lage sind, mehrere D&A-Disziplinen zu einem End-to-End-Service zu kombinieren, werden für die Kundenunternehmen im Zuge des hohen Umsetzungsdrucks bei der digitalen Transformation daher zu wichtigen strategischen Partnern.

D&A-Projekte - die Grenzen zwischen der Servicekategorien verschwimmen

Die Lünendonk-Studie "Der Markt für Data & Analytics Services in Deutschland" widmet sich neben den aktuellen Marktveränderungen rund um den Aufbau von datengesteuerten Organisationen vor allem denjenigen Full-Service-Dienstleistern, die in der Lage sind, D&A-Projekte in einem End-to-End-Ansatz umsetzen. Dazu kommt es aus Sicht der Analysten darauf an, signifikante Umsätze in den Segmenten "Data Strategy", "Data Engineering Services" sowie "Data Operation Services" zu erzielen.

Zur Vermessung des Marktes wurden zwei Darstellungen gewählt: Lünendonk-Liste und Lünendonk-Portfolio. Für die Studie wurden sowohl D&A-Spezialisten als auch Beratungsgeneralisten betrachtet, wobei es bei Letzteren wichtig war, dass sie deutlich mehr als zehn Prozent ihrer Gesamtumsätze in Deutschland mit D&A-Services erzielen. So kamen die in diese Studie einbezogenen Management- und IT-Beratungen auf einen durchschnittlichen Umsatzanteil mit D&A-Services von 16,3 Prozent im Jahr 2022.

Das sind die führenden D&A-Dienstleister in Deutschland

Zur Einordnung der Platzierungen im Lünendonk-Portfolio ist es zunächst wichtig festzuhalten, dass alle hier aufgeführten Dienstleister aufgrund ihres Portfolios in der Lage sind, D&A-Projekte umzusetzen. Sie unterscheiden sich allerdings neben ihrer Größe und Fokussierung auf D&A-Services vor allem in ihrer thematischen Tiefe und Breite, Innovationsstärke, Technologiepartnerschaften und Internationalität.

Die Marktführer

Eine überdurchschnittliche Marktrelevanz wie auch D&A-Portfoliobreite und -tiefe weisen sechs Unternehmen aus. Während im Leader-Bereich mit Accenture, Adesso, Capgemini, Deloitte und PwC fünf international agierende Dienstleistungskonzerne vertreten sind, ist Infomotion der einzige D&A-Spezialist. Die Frankfurter erzielen mit rund 500 Mitarbeitenden einen Deutschland-Umsatz von etwa 70 Millionen Euro und sind auf den deutschen Markt fokussiert. Aber auch Adesso hat in den letzten Jahren den D&A-Bereich konsequent auf- und ausgebaut und setzt stark auf den Trend zu Datenprodukten und datengetriebenen Systemen ("boundless data"), vor allem im Kontext von intelligenter Automatisierung und Digital Experience. Die übrigen vier Leader sind bereits seit vielen Jahren führend bei D&A-Services und integrieren entsprechende Angebote in alle ihre Services.

Die führende Position stützen auch die befragten Dienstleister selbst: Gefragt nach ihren wichtigsten vier Wettbewerbern entfielen die meisten Nennungen auf Accenture, Capgemini und Deloitte.

Die Verfolger

Unter den Verfolgern sind diejenigen D&A-Dienstleister eingeordnet, die im Vergleich zu den Marktführern zwar noch eine etwas geringere Marktrelevanz und/oder eine geringere D&A-Stärke aufweisen, aber aus Sicht von Lünendonk zu den führenden Dienstleistern zählen. Mit Alexander Thamm, b.telligent und Dataciders sind drei D&A-Spezialisten in diesem Segment vertreten, die trotz ihrer verhältnismäßig geringen Größe bereits als sehr relevant am Markt einzustufen sind - was unter anderem durch die Kundenbewertungen bestätigt wird.

Mit Reply und Valantic sind zudem zwei thematisch breit aufgestellte IT-Beratungen im Verfolgerfeld vertreten, die allerdings Data & Analytics immer stärker in den Fokus ihres Portfolios rücken.

Die Herausforderer

Im Feld der Herausforderer finden sich mit Cimt, Synvert und Woodmark drei D&A-Spezialisten, die zwar ein umfassendes D&A-Portfolio, aber mit Umsätzen von weniger als 50 Millionen Euro eine vergleichsweise geringe Marktrelevanz aufweisen. CGI, Cognizant, MHP und Sopra Steria gehören dagegen zwar mit Gesamtumsätzen zwischen 400 und 700 Millionen Euro in Deutschland zu den größten IT-Dienstleistern, haben jedoch im Vergleich zu anderen Marktbegleitern eine geringe D&A-Portfoliostärke, was sich auch in den Kundenbewertungen widerspiegelt.

Für wen die D&A-Dienstleister arbeiten

Fast alle von Lünendonk untersuchten Dienstleister (96 Prozent) sind häufig für Kunden aus der Industrie tätig. Durch die Vernetzung von Maschinen und Standorten sowie die Entwicklung von Smart Factorys spielen Daten eine zentrale Rolle für Industrieunternehmen. Ebenso fallen in der Produktion enorme Datenmengen an, die zur Optimierung von Prozessen beziehungsweise zur Entwicklung neuer Produkte oder Services genutzt werden können. Gleiches gilt für die Chemie- und Pharmabranche, in der 88 Prozent der Dienstleister häufig oder sehr häufig tätig sind. Auch in der Energiebranche werden gewaltige Datenmengen generiert und die Anforderungen in Sachen Stromnetz und Smart Grids, aber auch im Kundenmanagement steigen, sodass Data Analytics von hoher Relevanz für die Anbieter ist.

Etwa acht von zehn D&A-Dienstleistern sind häufig für Banken (79 Prozent) und Versicherungen (83 Prozent) tätig - etwa im Bereich der Risikobewertung, Fraud Detection, im Schadensfallmanagement bei der Analyse von Schadensdaten, im Kundenservice oder in der Prozessautomatisierung.

Für Kunden aus dem öffentlichen Sektor und dem Gesundheitswesen arbeiten die untersuchten Dienstleister noch vergleichsweise selten, was sich mit Blick in die Zukunft jedoch ändern wird. So dürfte gerade im Gesundheitssektor im Zuge von Digital-Health-Gesetzen und der damit verbundenen Einführung der elektronischen Patientenakte ein immenser Bedarf an Lösungen zur Auswertung der gesammelten Patientendaten zu erwarten sein.

Das sind die wichtigsten D&A-Technologien

Die von den D&A-Dienstleistern entwickelten und implementierten Lösungen basieren zu großen Teilen auf Softwarelösungen von Technologiepartnern, die Tools zur Erstellung von Data Pipelines, für das Datenmanagement oder für die Data Governance anbieten. In den letzten Jahren hat sich in der Tool-Landschaft einiges getan. Vor allem Cloud-native D&A-Technologien und Entwicklerwerkzeuge haben einen Aufschwung erlebt, ebenso wie D&A-Produkte, mit denen sich dezentrale Datenarchitekturen (Data Mesh) und Datenprodukte aufbauen und betreiben lassen. Reine Visualisierungs- und Reporting-Tools spielen zwar weiterhin auch eine wichtige Rolle, zählen aber für die Mehrheit der befragten Dienstleister keine dominierende Rolle.

Die drei Hyperscaler Microsoft, AWS und Google sind für die untersuchten Dienstleister mit Abstand die wichtigsten Technologiepartner. Aber auch Snowflake, ein Anbieter im Bereich Cloud-Database-Management-Systeme für die Datenaufbereitung und -auswertung in der Cloud, zählt für 37 Prozent der D&A-Dienstleister zu den wichtigsten Technologiepartnern. SAP, vor Jahren noch führenden D&A-Hersteller, gehört dagegen nur für jeden dritten Dienstleister zu den Top-Technologiepartnern.

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Warum Anwenderunternehmen in D&A investieren

Die wichtigsten Treiber für Investitionen in Data & Analytics sind in den kommenden Jahren für 80 Prozent der befragten Kundenunternehmen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und zusätzliches Wachstum durch datenbasierte Angebote zu generieren. Für 77 Prozent spielen aber auch der Fachkräftemangel und die Möglichkeiten zur Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerung durch KI eine wichtige Rolle, in Data Analytics zu investieren.

Vor allem generative KI hat das Potenzial, in allen wertschöpfenden Unternehmensbereichen standardisierbare Aufgaben zu übernehmen - mit Potenzial für erhebliche Produktivitäts- und Kostenvorteile. Dadurch erhielten Mitarbeitende mehr Raum für andere wertschöpfende Tätigkeiten.Ebenfalls 77 Prozent der Befragten sehen D&A-Technologien als wichtig an, um neue ESG-Reportingpflichten zu erfüllen. Ab 2024 sind große Konzerne durch Regularien wie die CSRD dazu verpflichtet, Transparenz hinsichtlich ihrer wirtschaftlichen, ökologischen und sozialen Nachhaltigkeit zu schaffen.

Effizienz- und Produktivitätssteigerungen durch eine intelligente Automatisierung sind für 72 Prozent der Befragten ein weiterer Treiber für D&A-Investitionen. Aufgrund der auch im Jahr 2024 erwarteten schwachen Konjunkturentwicklung rücken in deutlich mehr Unternehmen wieder die Kosten und die Suche nach Effizienzpotenzialen in den Fokus. Aber auch durch die mittlerweile hohe Reife von Künstlicher Intelligenz versuchen derzeit viele Betriebe ganze Prozessketten zu automatisieren, um beispielsweise die User Experience durch schnelle Reaktionszeiten und eine hohe Prozessqualität zu steigern. Auch der mittlerweile hohe Reifegrad von generativer KI führt dazu, dass vor allem Routineaufgaben nun besser automatisiert werden können.

Die stärkere Digitalisierung und der Umbau bestehender Geschäftsmodelle sind für zwei Drittel der Unternehmen wichtige Gründe, in Data & Analytics zu investieren. Durch die stärkere Digitalisierung werden mehr digitale Daten generiert, welche wiederum für Personalisierung oder Kundensegmentierung genutzt werden können.

65 Prozent der befragten Unternehmen wollen aber auch in D&A investieren, um ihre Employer Experience zu verbessern. Dabei geht es vor allem um die Demokratisierung von Daten und den Aufbau von Self Service Portalen, um Datenanalysen und Kennzahlen schneller zu erstellen und somit Prozesse besser steuern zu können.

Ausblick - immer mehr Daten brauchen Management und Governance

Das Datenvolumen wird in den kommenden Jahren weiter exponentiell steigen. Treiber sind die Entwicklungen rund um (generative) KI und Cloud sowie immer mehr datengesteuerte Geschäftsmodelle und Prozessketten. Die Analyse kunden- und produktbezogener Daten gewinnt im Zuge von Kundenzentrierung und Digital Experience stark an Bedeutung. Es geht darum, Produkte zu verbessern, Kosten zu senken sowie Kundinnen und Kunden personalisierter anzusprechen. Gleichzeitig zeichnet sich ein Durchbruch in der intelligenten Automatisierung ganzer Prozessketten ab. Diese Entwicklungen haben aus Sicht der Lünendonk-Analysten folgende Einflüsse auf den Markt für Data & Analytics.

1. Datendemokratie durch Self Services: Die Demokratisierung der Daten - unter anderem durch den Datenproduktansatz - kann Mitarbeitenden helfen, einfach und schnell an alle für sie relevanten Daten zu gelangen und diese - auch ohne statistische Vorkenntnisse und IT-Know-how - zu verstehen.
   Treiber für die schnelle Verbreitung von Self-Services sind auch der Fachkräftemangel und die fehlenden IT-Skills in Feldern wie Statistik, Datenbanktechnologien, Datenmodellierung oder Big Data Analytics. An dieser Stelle bieten sich mit Low Coding und generativer KI zwei interessante Technologien an, um neue datenbasierte Anwendungen schnell und in hoher Qualität zu entwickeln, ohne dafür auf dediziertes Entwickler-Knowhow angewiesen zu sein.

2. Datenprodukte: Im Zuge der Digitalisierung gewinnen Datenprodukte - Data as a Product - stark an Relevanz. Datenprodukte basieren auf der Data-Mesh-Architektur. Dabei handelt es sich um eine dezentralisierte Datenarchitektur, die Daten nach einem bestimmten Unternehmensbereich, zum Beispiel Marketing, Logistik oder HR, domänenorientiert organisiert. Durch Data Mesh lassen sich Daten innerhalb der einzelnen Unternehmensbereiche dezentral und produktorientiert handeln. Gerade im Zuge von aktuellen Top-Themen wie Kundenzentrierung, Digital Experience und der Cloud-native-Softwareentwicklung entwickelt sich Data Mesh zu einem viel diskutierten Ansatz.
   Vor allem für Entwicklerteams verspricht Data Mesh einen besseren Zugang zu den Daten wie auch eine höhere Datenqualität. Gleichzeitig wird das Konzept des Self Service und der Datendemokratisierung massiv gefördert, indem die Fachbereiche deutlich mehr Verantwortung für die Daten bekommen. Ebenso fördert der dezentrale Data-Mesh-Ansatz auch die Einführung nativer Cloud- und Cloud-Plattform-Technologien.

3. Datenmanagement & Data Governance: Mit der strategischen Ausrichtung auf mehr Datenkompetenz beginnt für viele Unternehmen der Wandel zu einer datengetriebenen Kultur. Damit steigen auch die Anforderungen an das Datenmanagement. Im Vordergrund stehen hier beispielsweise die Transparenz durch eindeutige Taxonomien, nachvollziehbare Datenflüsse und stringente Reporting-Konzepte sowie die Sicherstellung einer hohen Datenqualität durch entsprechende Kontrollmechanismen sowie klar geregelte Verantwortlichkeiten und Prozesse in der Governance.
   Für Unternehmen und Behörden gilt es daher, mit dem Einsatz neuer Technologien auch ihre datengetriebenen Prozesse strukturierter, transparenter und übergreifender zu managen, um die Möglichkeiten der Digitalisierung zu nutzen. Dazu sind die unterschiedlichen Datensilos aufzubrechen, zu integrieren und miteinander zu vernetzen. Das bedeutet nicht zwangsläufig den Abbau der gesamten bestehenden Architektur, sondern eher eine Strategie für hybride Konzepte, um bestehende On-premises-Lösungen und Cloud-basierte Technologien zu verbinden, um fallweise benötigte Daten flexibel miteinander zu kombinieren.