01 KI automatisiert die DatenklassifizierungUnternehmen generieren heute mehr Metadaten, als ihre Teams manuell annotieren können. Neuere Datenkatalogisierungstools scannen Daten automatisch, kennzeichnen sensible Informationen, verfolgen deren Herkunft und helfen Mitarbeitern, die richtigen Datensätze schneller zu finden. Dadurch wird der manuelle Aufwand reduziert und Teams können sich auf Aufgaben konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen erfordern, wie die Klärung von Eigentumsfragen oder das Verständnis des Geschäftskontexts.Im Mai 2026 brachte Informatica neue Datenmanagement-Tools auf den Markt, darunter autonome Agenten und einen kombinierten Agenten- und Kontextkatalog, um vertrauenswürdige Daten für KI-Systeme bereitzustellen.
01 Mehr Datenstandorte erschweren den VertrauenserhaltDa Unternehmen Daten über immer mehr Cloud-Konten, Datenbanken und Anwendungen verteilen, wird es zunehmend schwieriger, den Überblick über die vorhandenen Daten, deren Eigentümer und deren Richtigkeit zu behalten. Dies stellt ein besonders großes Problem dar, da KI-Tools für ihre Funktionsfähigkeit auf zuverlässige Daten angewiesen sind. Daher betrachten immer mehr Organisationen einen Datenkatalog als integralen Bestandteil ihrer Datenstrategie und nicht mehr als optionale Ergänzung.
01 Alles miteinander zu verbinden, erfordert Zeit und Mühe.Die meisten Unternehmen speichern Daten über zahlreiche Datenbanken, Software-Tools und ältere Systeme verteilt, die nicht für die Zusammenarbeit konzipiert wurden. Die Einrichtung eines Katalogs für all diese Daten erfordert benutzerdefinierte Verbindungen, Datenextraktion und Klassifizierungsregeln. Dieser Aufwand steigt mit der Anzahl der hinzugefügten Datenquellen. Uneinheitliche Namensgebung zwischen den Teams und ein Mangel an Fachkräften verlangsamen den Prozess zusätzlich, insbesondere für Unternehmen, die mehrere Cloud-Anbieter nutzen.
01 Mehr Menschen können jetzt Datenkataloge nutzenNeue Tools ermöglichen es Mitarbeitern ohne technische Vorkenntnisse, Daten in einfacher Sprache zu suchen, ohne die Unterstützung eines Datenteams zu benötigen. Dadurch können mehr Mitarbeiter im Unternehmen den Katalog nutzen, nicht nur Datenspezialisten. Anbieter erweitern ihr Angebot zudem auf verwandte Bereiche wie Datenqualitätsprüfungen und Datenmanagement und entwickeln Kataloge so zu umfassenderen Plattformen weiter.
01 Datenkataloge im Laufe der Zeit korrekt haltenDaten, Systeme und KI-Modelle ändern sich häufig, daher muss ein Katalog regelmäßig aktualisiert werden, um nützlich zu bleiben. Veraltete Eigentumsangaben oder fehlerhafte Datenbeschreibungen können mehr Schaden anrichten als gar keine Informationen.
April 2026 Informatica hat seine Intelligent Data Management Cloud-Plattform um verbesserte KI-gestützte Metadatenverwaltung und Datenkatalogisierungsfunktionen erweitert. Die Aktualisierungen konzentrieren sich auf die Optimierung der Daten-Governance, der Datenqualität und der Automatisierung in hybriden Cloud-Umgebungen.
Juni 2026:Alation erweiterte die Fähigkeiten seiner Datenintelligenzplattform durch die Verbesserung der KI-gestützten Datenkatalogfunktionen, darunter eine verbesserte Datenfindung, Governance-Automatisierung und Enterprise-Datenmanagementlösungen, um Organisationen bei der Einführung generativer KI zu unterstützen.
Mai 2026:Collibra erweiterte seine Data-Intelligence-Plattform durch Fortschritte in den Bereichen KI-Governance, Metadatenmanagement und Datenkatalogisierung. Das Unternehmen konzentrierte sich darauf, Unternehmen bei der Verbesserung der Datenzugänglichkeit, der Einhaltung von Vorschriften und der vertrauenswürdigen Einführung von KI zu unterstützen.
Januar 2026:Microsoft erweiterte sein Ökosystem für Daten-Governance durch Verbesserungen an Microsoft Purview und stärkte damit die Funktionen für Datenkatalogisierung, Metadatenmanagement und Compliance in Cloud- und Unternehmensdatenumgebungen.