Gartner Data & Analytics Summit 2025: Agentenbasierte KI beschleunigen und Strategien mit Vorrang für Data Governance

In drei intensiven Tagen führten Datenverantwortliche die Diskussion von experimentellen Pilotprojekten zu produktionsreifer KI, bekräftigten den Vorrang von Governance und Vertrauen und zeigten Schritte im Ökosystem, die Cloud, Lakehouse und Decision Intelligence zusammenführen. Der Gartner Data & Analytics Summit unterstrich einen einzigen Auftrag: Datenambitionen in messbaren geschäftlichen Wert zu übersetzen, und zwar jetzt.

Datum

June 27, 2025

Special - Digital

Thomas Allgeyer

Methodik: Alle zwei Wochen sammeln wir die relevantesten LinkedIn-Beiträge zu ausgewählten Themen und verdichten sie zu einem Gesamtüberblick, ausschließlich auf Basis dieser Beiträge. Die einzelnen Beiträge dahinter finden sich hier: https://linktr.ee/thomasallgeyer. Viel Freude beim Lesen.

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Data Governance & Vertrauen

Das Londoner Publikum war sich einig: „Keine Governance, keine KI.“ Rahmenwerke im Einklang mit dem EU AI Act und ISO/IEC 42001 galten als Mindestmaß für Einsätze im Jahr 2025.
Vortragende warben für eine wertorientierte Governance: KPI für Data Stewardship sollen an wirtschaftliche Ergebnisse gebunden sein, nicht an Compliance-Checklisten.
Praktische Erkenntnis: Ethikprüfungen gehören in die Freigabepunkte des Modelllebenszyklus; mehrere Unternehmen zeigten Scorecards, die in Risiko-, Rechts- und Produktteams zum Einsatz kommen.

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KI & agentenbasierte Neuerungen

Agentenbasierte KI trat als bestimmender Trend hervor; Praktiker zeigten erste Erfolge, bei denen autonome „AI agents“ Datenpipelines orchestrieren und Erkenntnisse ohne menschliche Eingabe zutage fördern.
Sessions betonten „tragfähige, ROI-positive“ GenAI-Pilotprojekte, die auf Produktivitätsgewinne in Analytics-Teams zielen statt auf hochfliegende Anwendungsfälle.
Vortragende warnten, dass die Autonomie der Agenten durch Systeme zur Richtliniendurchsetzung begrenzt werden muss, die jeden Prompt, jede Entscheidung und jedes Ergebnis protokollieren.

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Wertrealisierung & ROI

Wiederkehrendes Thema: KI und Analytics anhand von Wertgeschichten messen, mit klarem Bezug zu Kennzahlen für Umsatz, Kosten oder Risiko.
Datenverantwortliche hoben Produktivitätsgewinne von 10 bis 15 Prozent durch GenAI-Copiloten bei der Datenaufbereitung und beim Erstellen von Berichten hervor.
Empfehlung: Dashboards mit geringer Wirkung abschalten und Fachkräfte auf Vorhaben mit beziffertem Rückfluss in < 12 Monaten umlenken.

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Datenarchitektur & Plattformen

Das Zusammenwachsen beschleunigt sich: Funktionen von Cloud Warehouse, Data Lake und Lakehouse bündeln sich auf jeweils einer Plattform.
Fallstudien zu Data Mesh betonten das Denken in Produkten: Der Datensatz jeder Domäne wird als Produkt mit SLA und internen Verrechnungsmodellen behandelt.
KI-taugliche Architekturen binden Vektorspeicher und GPU-Scheduling inzwischen nativ ein statt als nachträgliche Ergänzung.

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Decision Intelligence & Analytics in Echtzeit

„Analytics → Entscheidungen“ war ein zentrales Mantra; Pipelines in Echtzeit, die Workflows an der Front speisen, senkten nachweislich die Entscheidungslatenz von Stunden auf Sekunden.
Frühe Anwender berichteten von höheren Konversions- und Betrugserkennungsraten, nachdem sie ML-Modelle für Streaming in die Transaktionsflüsse eingebunden hatten.

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Anbieter-Ökosystem & Partnerschaften

SAP Business Data Cloud × Databricks kündigten eine tiefere Interoperabilität an, mit gemeinsamem semantischem Katalog und einheitlicher Governance.
Cloudera führte offene Tabellen auf Basis von Iceberg vor und tat sich mit Octopai für eine automatisierte Herkunftsverfolgung zusammen.
Vorschauen auf TableauNext verwiesen auf eingebettete GenAI-Erklärungen und den Modellaufbau in natürlicher Sprache.
Eine Fallstudie von Denodo mit der Standard Bank hob virtuelle Datenschichten hervor, die Erkenntnisse zum Kreditrisiko liefern.

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Fachkräfte & Kultur

Vortragende bekräftigten eine Reihenfolge, die den Menschen an den Anfang stellt: Haltung → Prozess → Technik.
Erfolgreiche Programme verankern die Einführung von KI in bereichsübergreifenden Sprints zum Kompetenzaufbau statt in isolierten Schulungen für das Datenteam.

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