Ma szinte minden szervezet az AI-ról beszél, de az adat-alapokról már sokkal kevesebben. És még kevesebben tudják a kettőt valóban összekapcsolni.
A BARC legfrissebb globális Data, BI and Analytics Trend Monitor 2026-os tanulmánya egy dolgot teljesen világossá tesz: miközben az AI-innováció felgyorsul, az igazi megkülönböztető tényezők meglepően hagyományosak maradnak: megbízható adatok, erős governance, és egy olyan kultúra, amely képes az insightokat cselekvéssé alakítani.
Az idei eredmények egy erős kettősséget mutatnak, amely a modern vállalatokat formálja: az egyik oldalon egyre nagyobb lelkesedés a generatív AI, a decision intelligence és az automatizáció iránt. A másikon pedig újra előtérbe kerülnek az alapok: adatminőség, biztonság, adatértés és governance..
Miért számít ennyire az adatminőség?
Több év után először az adatminőség-menedzsment visszakerült az első helyre a globális prioritások között, megelőzve az adatbiztonságot és az adatvédelmet.
A szervezetek egyre inkább felismerik, hogy az AI-modellek, dashboardok és előrejelzések csak annyira megbízhatók, amennyire az adatok mögöttük. A gyenge adatminőség hibás predikciókhoz, torz eredményekhez és bizalomvesztéshez vezet, különösen most, amikor egyre több vállalat kísérletezik AI-agentekkel és automatizált döntéshozatallal.
A jól teljesítő szervezetek nem egyszeri takarításként kezelik az adatminőséget, hanem folyamatos fegyelemként. Befektetnek monitorozásba, anomália felismerésbe, standardizálásba és egyértelmű felelősségi körökbe, hogy az üzleti felhasználók valóban magabiztosan támaszkodhassanak az adatokra.
Az analitika emberi oldala
A technológián túl három trend következetesen a legkritikusabb sikertényezők között szerepel:
- Adatvezérelt kultúra
- Adat- és AI-ismeretek szervezeti szinten
Ezek együtt adják az analitikai érettség szervezeti gerincét. A best-in-class vállalatok nem csupán eszközöket vezetnek be, közös megértést építenek. Minden szinten felhatalmazzák a munkatársakat a felelős adatkezelésre, miközben a governance keretrendszerek biztosítják az átláthatóságot, megfelelést és elszámoltathatóságot, ahogy az AI egyre mélyebben beépül a napi működésbe.
Az adatértés már nem specialisták kiváltsága. Alapvető üzleti képességgé válik. Ez egy szélesebb igazságra mutat rá: az analitikai transzformáció legalább annyira kulturális, mint technológiai kérdés.
A self-service és az AI átalakítja a döntéshozatalt
A self-service analytics továbbra is az agilitás egyik fő mozgatórugója. Az üzleti felhasználók egyre inkább közvetlen hozzáférést várnak az insightokhoz, IT-ra való várakozás nélkül.
A generatív AI drámaian felgyorsítja ezt a folyamatot. A természetes nyelvi interfészek lehetővé teszik, hogy a felhasználók beszélgetésszerűen tegyenek fel kérdéseket, automatikusan generáljanak vizualizációkat és gyorsabban tárjanak fel összefüggéseket. Eközben az AI segíti az adatcsapatokat az ismétlődő mérnöki feladatok automatizálásában is, például SQL-generálásban, pipeline-scriptingben vagy adat-előkészítésben.
Az eredmény? Gyorsabban születnek meg az insightok, és sokkal több munkatárs tud bekapcsolódni az analitikába. A szélesebb hozzáférés azonban nem jelenti azt, hogy nincs szükség keretekre, épp ellenkezőleg: még fontosabbá válik a governance, az adatminőség és a platformszintű egységesség.
Az analitikától a cselekvésig: decision intelligence
2026 egyik legfigyelemreméltóbb fejleménye a decision intelligence érettségének növekedése.
A vállalatok nem állnak meg a dashboardoknál: az analitikát közvetlenül beágyazzák az operatív folyamatokba, lehetővé téve automatizált vagy félautomata döntéseket olyan területeken, mint az árazás, az ellátási lánc, a csalásfelderítés vagy a tervezés.
A munkatársak egyre inkább modelleket terveznek, felügyelnek és finomítanak, ahelyett hogy minden döntést manuálisan hoznának meg. Ez átláthatóságot, magyarázhatóságot és etikai kontrollt tesz a modern adatstratégiák alapvető elemévé.
Mit csinálnak másképp a best-in-class vállalatok?
Iparágakon és régiókon átívelően a top teljesítők ugyanazt a mintát követik: erős alapokat kombinálnak előremutató innovációval.
Elsődleges számukra:
- Adatminőség-menedzsment
- Adatvezérelt kultúra
- Adatbiztonság és adatvédelem
- Data és AI governance
- Önkiszolgáló analitika
És gyorsabban haladnak ezek adaptálásában:
- Haladó analitika és AI
- Tudatos döntések és automatizáció
- Az adatok üzleti értékké alakítása
Más szóval: nem elszigetelten hajszolják a trendeket. Integrált adat-ökoszisztémákat építenek, amelyek mérhető üzleti hatássá alakítják az insightokat.
Hol jön a képbe a Strategy?
Ahogy a szervezetek AI-vezérelt, döntésközpontú működési modellek felé haladnak, a vállalati analitikai platformok szerepe kritikusabbá válik, mint valaha. Itt kap kulcsszerepet a Strategy.
A Strategy egy egységes analitikai réteget ad, amely összekapcsolja a vállalati adatokat az üzleti intelligenciával és a mesterséges intelligenciával, így konzisztens metrikák, megbízható szemantika és valós idejű insightok érhetők el vállalati léptékben.
Erős szemantikai alapokra építve, beágyazott analitikával és AI-képességekkel a Strategy segít áthidalni a szakadékot adat és döntés között, a vezetői dashboardoktól az operatív alkalmazásokon át az intelligens automatizációig.
Egy olyan környezetben, ahol a széttöredezett eszközök gyakran egymásnak ellentmondó „igazságokat” teremtenek, a platformszintű konzisztencia stratégiai előnnyé válik.
Öt tanulság üzleti vezetőknek 2026-ra
- Az AI sikere az adatminőségnél kezdődik. Megbízható adatok nélkül az automatizáció csak felerősíti a hibákat.
- A kultúra legalább annyira számít, mint a technológia. Adatértés és világos keretek nélkül nincs tartós analitikai siker.
- A self-service az alapértelmezett irány, de csak erős alapokon működik.
- A decision intelligence az insightokat cselekvéssé alakítja.
- Az integrált platformok hatékonyabbak, mint a szigetszerű megoldások, amikor vállalati szinten kell skálázni az AI-t.
Összefoglalás
Az analitika jövője nem az alapok és az innováció közötti választásról szól. Azok a szervezetek, amelyek tudatosan építik az adatminőséget, a governance-t és az adatértést, miközben felkarolják az AI-t, az automatizációt és a döntési intelligenciát, már most az intelligens vállalatok következő generációját formálják.
