Data Science erlebt einen starken Aufschwung. Der europäische Markt für Datenanalyse erreichte 2023 rund 75,45 Milliarden US-Dollar. Bis 2031 werden 219,76 Milliarden erwartet, bei einem jährlichen Wachstum von 14,3%. Unternehmen investieren in Datenanalyse und KI, um wettbewerbsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Generative KI wächst besonders schnell: ChatGPT erreichte im Januar 2023 schätzungsweise 100 Millionen monatlich aktive Nutzer und galt damit als die bis dahin am schnellsten wachsende Anwendung. Das zeigt das große Interesse an KI-Werkzeugen
Beim betrieblichen Einsatz besteht dennoch Wachstumspotenzial. 2023 nutzten rund 8% der EU-Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten KI-Technologien. Führende Länder wie Dänemark und Finnland lagen bei etwa 15%, andere deutlich darunter. Mit zunehmender Digitalisierung kann diese Lücke kleiner werden. Die EU fördert KI sowie Forschung und Entwicklung. Ein Bericht von 2025 hebt ihre Stellung in Bereichen wie KI, digitalen Zwillingen und Biotechnologie hervor
Wichtige Entwicklungen:
- Generative KI und große Sprachmodelle: Text- und Bildmodelle verändern die Analysearbeit. GPT-basierte Werkzeuge unterstützen Berichtsentwürfe, Datenabfragen in natürlicher Sprache und Modellprototypen. Frühe Anwender berichten von schnelleren Abläufen und neuen Anwendungen, etwa individuellen Empfehlungen oder automatisierter Inhaltserstellung
- Automatisiertes maschinelles Lernen: AutoML erleichtert die Modellentwicklung. Plattformen wie Azure ML und Google AutoML ermöglichen auch Fachanwendern ohne tiefe Spezialisierung die Arbeit mit Prognosemodellen. So verbreitet sich Datenanalyse über spezialisierte Teams hinaus
- Cloud-Datenplattformen: Data Lakehouses und verwaltete Data Warehouses wie Databricks, Snowflake und BigQuery unterstützen skalierbare Verarbeitung großer Datenmengen. Kafka und Flink gewinnen für Echtzeitauswertungen an Bedeutung
- Verantwortungsvolle KI und Governance: Mit der Datennutzung wachsen die Anforderungen an Datenschutz und Ethik. Die DSGVO und entstehende KI-Regeln wie der EU AI Act rücken diese Themen in den Vordergrund. Erklärbare KI und klare Datenverantwortung sollen Vertrauen schaffen
- Edge Analytics und IoT-Daten: Industrielle Sensoren und Telematik erhöhen den Bedarf an lokaler Verarbeitung. Daten werden direkt auf Geräten ausgewertet, um Verzögerungen zu reduzieren. Data-Mesh-Ansätze geben einzelnen Teams Verantwortung für ihre Datenprodukte und Verarbeitungsketten
Data Science ist 2023 durch Wachstum und großes Interesse an KI geprägt. Weltweite Umfragen nennen rund 78% der Unternehmen als KI-Nutzer in irgendeiner Form, während Europa Innovation weiter vorantreibt. Investitionen in Dateninfrastruktur, Weiterbildung und passende Anwendungen helfen Unternehmen, Erkenntnisse in Wettbewerbsvorteile umzusetzen