Gastautoren:
Marlanna Harringon, Senior Research Analyst, Data Platforms, IDC
Stewart Bond, Vice President, Data Intelligence and Integration Software, IDC
Von Governance-Tools zur KI-Infrastruktur
Über den Großteil des letzten Jahrzehnts lagen Datenkataloge und Governance-Tools am Rand der Unternehmensarchitektur: nützlich für Compliance und Dokumentation, aber selten zentral für die Strategie. KI hat sie ins Zentrum gerückt. Wenn ein Modell oder ein Agent nur so verlässlich ist wie die Daten dahinter, dann ist die Plattform, die diese Daten katalogisiert, steuert und bereitstellt, kein nachrangiges Betriebsthema mehr. Sie wird zu einer Entscheidung, die die Führungsebene richtig treffen muss.
In der IDC Office of the CDO Survey 2025 gaben 86 % der Organisationen an, ihren Fokus auf Datenmanagement gezielt zu verstärken, um generative und agentische KI zu unterstützen. Budget und Aufmerksamkeit der Führungsebene folgen demselben Weg, denn in der Schicht, die verlässliche Daten zusammenführt und bereitstellt, entscheidet sich zunehmend, ob KI-Programme gelingen oder ins Stocken geraten. Das ist keine reine Governance-Debatte mehr. Es ist eine Debatte über KI-Bereitschaft, und vor diesem Hintergrund hat IDC Precisely in der Kategorie der Leader im 2026 IDC MarketScape: Worldwide Data Intelligence Platform Software Vendor Assessment eingeordnet.
Die Trends, die Data Intelligence verändern
Der IDC MarketScape 2026 bewertet 15 Anbieter und stellt über ein vielfältiges Feld hinweg eine bemerkenswerte strategische Ausrichtung fest.
Jeder Anbieter beschrieb einen Plan, generative und zunehmend agentische KI in Katalogisierungs-, Qualitäts- und Governance-Workflows einzubetten. Fast alle stellen KI-Agenten inzwischen per Governance gesteuerte Metadaten über das Model Context Protocol oder eine gleichwertige offene Schnittstelle bereit.
Das deutlichste Signal im Markt ist der Aufstieg des digitalen Data Stewards: Agenten, die die langsame, manuelle Arbeit übernehmen, Assets zu dokumentieren, Qualitätsregeln zu entwerfen und Korrekturen vorzuschlagen. Ihre Begründung wird dabei zur Freigabe durch Menschen offengelegt. Die eigentliche Einschränkung der meisten Organisationen ist nicht ein Mangel an Tools, sondern ein Mangel an Personen und Stunden. Automatisierung, die Stewardship-Aufgaben in großem Umfang ausführen kann, wird schnell zur Grundvoraussetzung.
Parallel dazu verändert sich die Offenheit: Datenprodukte und Verträge basieren zunehmend auf offenen Spezifikationen, und Lineage und Speicherung arbeiten über Standards wie OpenLineage und Apache Iceberg zusammen. Dadurch sind Käufer deutlich weniger von Lock-in betroffen als noch vor zwei Jahren. Der eigentliche Unterschied zwischen den Plattformen verlagert sich auf Architektur und native Tiefe.
Mit Blick nach vorn treiben zwei Richtungen den Markt voran:
- KI- und Modell-Governance, die aus etablierten Data-Governance-Praktiken herauswächst, während Modellinventare, Risikoeinstufung und Drift-Überwachung von der Roadmap in native Funktionen wandern.
- Unstrukturierte Inhalte: Anbieter erweitern Data Intelligence, um Dokumente, Bilder und andere Dark Data in denselben gesteuerten Katalog zu bringen, der bereits strukturierte Daten enthält.
Zusammen markieren sie den Wechsel vom Steuern der Daten, die Organisationen bereits verstehen, hin zum Steuern von allem, was KI heute erreicht.
Hinter jedem dieser Wechsel steht eine einzige Aufgabe: Kontext liefern.
IDC behandelt Kontext nicht als eigenen Markt, sondern als neuen Anwendungsfall, dem Data Intelligence dient. Ein Agent, der nicht weiß, was ein Datensatz bedeutet, woher er stammt oder ob man ihm vertrauen kann, liefert selbstsichere, aber ungesteuerte und womöglich falsche Antworten. Data Intelligence macht letztlich aus rohen Metadaten Kontext und liefert ihn zuverlässig an Menschen und Maschinen.
Warum die Entscheidung jetzt den KI-ROI bestimmt
Der Einsatz ist messbar, und die Verbindung führt direkt von der Intelligenz über Ihre Daten zu den darauf aufgebauten Datenprodukten.
Katalogisierung, Lineage, Qualität und Governance ermöglichen es einem Team, aus einem rohen Datensatz ein Datenprodukt mit klarer Verantwortlichkeit, auffindbarem Zugang und definiertem Zweck zu machen.
Die IDC-Forschung verknüpft die Reife bei Datenprodukten direkt mit KI-Ergebnissen. Organisationen mit hoher Datenprodukt-Reife setzen mit 5,5-mal höherer Wahrscheinlichkeit generative KI und mit 4,6-mal höherer Wahrscheinlichkeit agentische KI produktiv ein als Organisationen mit niedriger Reife. Sie berichten außerdem von rund dreimal so großen finanziellen und operativen Verbesserungen.
Deshalb ist die Wahl einer Data-Intelligence-Plattform heute ein wesentlicher Treiber für die Rendite von KI-Investitionen und keine strategische Nebensache.
Precisely wurde im IDC-MarketScape-Assessment als Leader eingestuft, sowohl für die aktuellen Fähigkeiten als auch für die zukunftsgerichtete Strategie. Maßstab sind die Kriterien, die am wichtigsten sind, wenn sich der Markt zu KI-tauglichen Daten und verlässlichem Kontext bewegt. Einen Auszug aus dem 2026 IDC MarketScape: Worldwide Data Intelligence Platform Software Vendor Assessment finden Sie im Bericht. Dort sehen Sie IDCs vollständige Einschätzung des Marktes und die Methodik.
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