01 Zunehmende Integration von generativer KI in Data-Science-PlattformenDadurch verlagern sich die Plattformen von Sammlungen von Entwicklungswerkzeugen hin zu stärker integrierten Umgebungen, in denen Datenwissenschaftler Experimente beschleunigen und gleichzeitig den Übergang von Modellen und KI-Anwendungen in die Produktion verbessern können.Im November 2025 berichtete IBM, dass Unternehmen zunehmend Wert auf Datenkapazitäten legen, um KI-Initiativen zu unterstützen. Datenplattformen werden eingesetzt, um Informationen über Unternehmenssilos hinweg zu integrieren und KI-Agenten zu unterstützen.
02 Zunehmender Trend hin zu einheitlichen Data-Science- und MLOps-UmgebungenUnternehmen konsolidieren zunehmend Datenaufbereitung, -analyse, Modellentwicklung, -bereitstellung, -überwachung und -governance auf einheitlichen Plattformen. Dieser Ansatz reduziert die Fragmentierung zwischen Data-Science- und IT-Teams und ermöglicht gleichzeitig die Bereitstellung von Modellen in Cloud-, Hybrid- und verteilten Umgebungen mit höherer operativer Konsistenz.Im Juni 2026 stellte IBM Verbesserungen an seiner Datenplattform vor, die auf die Optimierung des Datenzugriffs, der Datenverwaltung, der KI-Workflows und der Bereitstellung in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen abzielen.
01 Zunehmende Nutzung von KI und maschinellem Lernen in UnternehmenDa KI sich von der Experimentierphase hin zum unternehmensweiten Einsatz entwickelt, gewinnen integrierte Data-Science-Umgebungen zunehmend an Bedeutung für die Verwaltung des gesamten Modelllebenszyklus.
01 Komplexe Anforderungen an die Datenintegration und Infrastruktur begrenzen die AkzeptanzData-Science-Plattformen müssen Informationen aus Datenbanken, Cloud-Umgebungen, Anwendungen und anderen verteilten Quellen verknüpfen und dabei eine konsistente Datenqualität und -verwaltung gewährleisten. Die Integration dieser heterogenen Umgebungen kann die Implementierungskomplexität erhöhen und erfordert umfangreiches technisches Fachwissen, insbesondere für Organisationen mit fragmentierter, bestehender Infrastruktur.
01 Die Erweiterung KI-gestützter Datenprodukte schafft neue PlattformanwendungenOrganisationen suchen zunehmend nach Wegen, interne Datensätze in differenzierte Produkte und umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, anstatt Daten nur für herkömmliche Berichte zu verwenden.
01 Aufrechterhaltung von Datenqualität, Governance und verantwortungsvoller KI über den gesamten Modelllebenszyklus hinwegData-Science-Plattformen müssen Datenqualität, Zugriffskontrollen, Modelltransparenz, Datenschutz und Governance gewährleisten und gleichzeitig zunehmend komplexe KI-Workloads unterstützen. Mangelhafte oder unzugängliche Daten können die Modellleistung beeinträchtigen, während unzureichende Governance Compliance- und Betriebsrisiken birgt, wenn KI-Systeme tiefer in Geschäftsprozesse integriert werden.
August 2025 Databricks gab die Übernahme von Tecton, einer Feature-Plattform für maschinelles Lernen, bekannt, um sein KI-Agenten-Ökosystem mit Echtzeit-Feature-Engineering und Datenfunktionen mit geringer Latenz für KI-Anwendungen in Unternehmen zu stärken.
Juni 2026:Databricks hat Lake Transactional/Analytical Processing (LTAP) eingeführt, eine neue Architektur, die transaktionale und analytische Workloads auf einer einzigen Datenplattform vereint, separate ETL-Pipelines überflüssig macht und eine schnellere Entwicklung von KI- und Data-Science-Anwendungen ermöglicht.
Mai 2026:Dataiku hat Cobuild auf Snowflake eingeführt und ermöglicht es Unternehmen, mithilfe natürlicher Sprache gesteuerte KI-Agenten und Data-Science-Workflows zu erstellen, indem Snowflake Cortex AI mit der Enterprise-KI-Orchestrierungsplattform von Dataiku kombiniert wird.
Mai 2026:Snowflake hat mit Amazon Web Services (AWS) eine mehrjährige strategische Kooperationsvereinbarung unterzeichnet und investiert 6 Milliarden US-Dollar, um die Einführung von KI in Unternehmen zu beschleunigen, die KI-Infrastruktur auszubauen und die Fähigkeiten im Bereich Cloud-basierter Datenwissenschaft und -analyse zu stärken.