Generative AI gehört derzeit zu den meistdiskutierten Themen im Technologieumfeld. Neue Large Language Models, Agentenarchitekturen und AI gestützte Entwicklungswerkzeuge versprechen enorme Produktivitätsgewinne. Gleichzeitig wächst in vielen Organisationen die Unsicherheit: Welche Anwendungen liefern bereits heute echten Mehrwert und wo handelt es sich noch um experimentelle Technologien?
Gerade im Data-&-Analytics-Bereich ist diese Frage besonders relevant. Datenplattformen, BI-Lösungen und Analytics-Projekte sind zentrale Bausteine moderner Unternehmen. Entsprechend groß ist das Interesse daran, Generative AI sinnvoll in diese Umgebungen zu integrieren. Doch die Praxis zeigt: Zwischen Vision und realer Umsetzung besteht häufig eine erhebliche Lücke.
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Outsourcing folgt 2026 einer spürbar verschärften Risikologik. Nicht nur die Technik entscheidet, sondern vor allem Steuerbarkeit, Nachweisfähigkeit und Exit-Fähigkeit. In vielen Gesprächen mit CIOs zeigt sich dabei ein klares Muster: Parallel entstehen agentische KI-Systeme, die nicht nur assistieren, sondern teilautonom handeln. Damit wächst nicht nur Produktivität, sondern auch das Risiko: Geschwindigkeit multipliziert Wirkung. Ob diese Wirkung positiv ist, entscheidet Governance.
Genau hier kippt der Fokus: Es geht weniger um „Experimentier-Theater“, mehr um diszipliniertes Design. In Transformationsprojekten sehen wir immer häufiger, dass IT-Führungskräfte ihre Perspektive verändern müssen: In den kommenden Jahren verschiebt sich Sourcing von „wir kaufen Services“ hin zu „wir kaufen Steuerbarkeit“. Das neue Beschaffungsobjekt ist kontrolliert delegierte Handlungskompetenz.
Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Wert nicht dort, wo neue Funktionen möglichst spektakulär präsentiert werden, sondern dort, wo sie robust in bestehende Daten- und Unternehmensstrukturen eingebettet ist. Aus der jahrzehntelangen Erfahrung auf der Microsoft-Datenplattform wissen wir: KI scheitert selten am Modell, sondern meist an Datenqualität, Architektur, Governance und überzogenen Erwartungen.
Deshalb fragen wir nicht: „Welche KI-Funktion ist neu?“, sondern: „Welche dieser Funktionen erzeugt in einer realen Organisation einen verlässlichen, messbaren Nutzen und was ist dafür strukturell erforderlich?“
The Data & Analytics Service Provider Survey 26 basiert auf einer Umfrage unter Kunden von Data & Analytics-Dienstleistungen, die von August bis Oktober 2025 mit 972 Befragten durchgeführt und bei der 21 Data & Analytics Dienstleister analysiert wurden. Sie bewertet das Nutzerfeedback zu 22 Kriterien (KPIs), wie z. B. Projektnutzen, Preis-Leistungs- Verhältnis, Weiterempfehlung und Kundenerfahrung. noventum consulting wurde im Rahmen der Studie in zwei relevanten Vergleichsgruppen bewertet – als „Microsoft Partner“ und als „Data & Analytics Service Provider“ und erreichte dabei herausragende Ergebnisse.
Die Sparda-Bank West hat ihre Migration auf das Kernbankverfahren agree21 von Atruvia erfolgreich abgeschlossen. Für eines der größten Institute der Sparda-Gruppe bedeutete der Wechsel eine umfassende technische und organisatorische Transformation. noventum consulting wirkte in ausgewählten Aufgabenfeldern mit und unterstützte die Bank bei der Vorbereitung zentraler Übergangsschritte.
Die Handwerkskammer Südwestfalen hat darauf eine fundierte Antwort gefunden –im Rahmen der digitalen Transformation wurde ein modernes Intranet auf Basis von Microsoft SharePoint Online eingeführt. Ziel war es, die interne Kommunikation nachhaltig zu verbessern und gleichzeitig das Dokumentenmanagement effizienter zu gestalten. In Zusammenarbeit mit noventum entstand in kurzer Zeit eine Plattform, die ein zentrales Dokumentenmanagement ermöglicht, die interne Kommunikation strukturiert und die heterogene Nutzerlandschaft der Kammer konsequent mitdenkt.
Internationale IT-Transitionen scheitern selten an Technik – sondern an Kultur, Kommunikation und Erwartungen. Der Aufbau von Tech-Hubs in Indien, Polen oder Rumänien kann dem IT-Fachkräftemangel begegnen, bringt aber komplexe Herausforderungen mit sich. Wie gelingt es, Wissen nachhaltig zu übertragen, Mitarbeitende nicht zu überlasten und interkulturelle Teams erfolgreich zusammenzuführen? Der Artikel zeigt anhand konkreter Projekte, welche Erfolgsfaktoren wirklich zählen – und warum echte Zusammenarbeit mehr braucht als nur Tools und Prozesse.
Integrierte Datenanalysen sind für Unternehmen heute unverzichtbar. Die Kombination aus Microsoft Business Central und Power BI bietet eine flexible, leistungsstarke Lösung zur Analyse zentraler ERP-Daten. Business Central deckt Kernprozesse wie Finanzen, Einkauf oder Lager ab und ist tief in Microsoft 365 integriert. Der Artikel beleuchtet, wie eine direkte Anbindung gelingt, welche Vorteile sie bringt – und wo Herausforderungen liegen.
Was wäre, wenn man sein Datenmodell einfach fragen könnte: „Warum ist der Deckungsbeitrag von Produktgruppe XYZ so niedrig?“ – und eine fundierte Antwort bekäme? GenAI und Tools wie Claude, Copilot & Co. versprechen genau das. Doch wie gut klappt das wirklich? Und was bedeutet das für Data Experts, Power User und Governance? Ein Erfahrungsbericht zwischen Faszination und Verantwortung von Data & Analytics Experte Marco Nielinger.
