Daten galten lange als Hoheitsgebiet von Data Specialists. Wer fundierte Analysen erstellen wollte, brauchte tiefes technisches Know-how, spezialisierte Tools und viel Zeit. Doch dieses Modell stößt an seine Grenzen – vor allem in Unternehmen, in denen datenbasierte Entscheidungen schnell und dezentral getroffen werden müssen.

Wie KI Datenanalyse zugänglich macht

Moderne KI senkt die Einstiegshürden in Data Analysis massiv. Natural-Language-Interfaces, automatisierte Insights und erklärbare Modelle ermöglichen es Anwender:innen, komplexe Fragestellungen direkt zu adressieren. Eine Vertriebsleiterin fragt beispielsweise im Analytics-Tool „Warum ist der Umsatz im DACH-Raum im Q2 gesunken?“ – die KI identifiziert relevante Treiber, erstellt Grafiken und liefert Handlungsempfehlungen. Eine Produktmanagerin erkennt dank KI-basierter Dashboards automatisch, welche Features die höchste Churn-Rate verursachen, ohne selbst Modelle zu bauen.

Gartner prognostiziert, dass bis 2026 rund 90 % der heutigen Data Analytics-Nutzer:innen zu Content-Ersteller:innen werden. Sie konsumieren Daten nicht mehr nur, sondern erstellen selbst Analysen, Reportings und Visualisierungen. Statt sich Zahlen und Insights von Kolleg:innen mit mehr Data Expertise zu holen, können sie in Zukunft Ihre Reports und Insights selbst zusammenstellen und so Ressourcen sparen. 

Der Aufstieg der Citizen Data Scientists

Parallel dazu wächst die Gruppe der Citizen Data Scientists rasant. Gartner beschreibt sie als Fachanwender:innen, die mithilfe von KI-gestützten Tools datenbasierte Modelle und Analysen erstellen – ohne formale Data-Science- oder Tech-Ausbildung. Diese Entwicklung ist Ausdruck einer grundlegenden Demokratisierung der Datenanalyse: Technologie muss so intuitiv und robust sein, dass sie auch ohne Deep-Tech-Expertise oder langwierige Ausbildungen korrekt genutzt werden kann. Gleichzeitig braucht es trotzdem ein grundlegendes Verständnis Daten und die eigene Data Infrastructure, um die Ergebnisse der KI realistisch einschätzen und prüfen zu können. 

Diese Entwicklung macht Prozesse nicht nur effizienter, sondern liberalisiert auch klassisch ausgebildete Data Experts. Sie können ihre Ressourcen dann auf tiefergehende Analysen, systemische Prozesse und den Aufbau und die Wartung der Dateninfrastruktur konzentrieren. 

Fazit

In Zukunft wird Data Analysis nicht konzentriert in einer Abteilung stattfinden, sondern flächendeckend in unterschiedlichen Bereichen und Abteilungen von unterschiedlichen Menschen genutzt. Dank KI wird für den Alltag zwar ein grundlegendes Verständnis für Daten, jedoch keine tiefgehende Expertise mehr notwendig sein, was nicht nur datengetriebene Entscheidungen einfacher macht, sondern auch Data Experts mehr Ressourcen für Weiterentwicklung und Wartung der Infrastruktur zur Verfügung stellt.