Wohin sich Data Engineering im Jahr 2026 entwickelt - 5 Schlüsseltrends für Data Engineering und AI


Ein großer Grund, warum ich ungern jährliche Prognosen mache, ist, dass ich normalerweise nicht die Daten habe, um eine fundierte Bewertung vorzunehmen. Ich könnte mir einige Clickbait Vermutungen ausdenken, aber das bin nicht ich. Und zu oft liegen diese Einschätzungen sehr falsch. Deshalb mache ich keine spezifischen Jahresend oder Jahresanfangsprognosen für Data Engineering im Jahr 2026.

Aber ich habe im Hintergrund etwas getan, das ich erst diese Woche veröffentlicht habe: Ich habe Daten von 1,101 Data Practitioners und Führungskräften gesammelt. Jetzt habe ich ein besseres Gefühl dafür, wohin wir uns bewegen, zumindest Stand Februar 2026. Und hier ist, wohin sich Data Engineering im Jahr 2026 entwickelt, oder zumindest meine beste aktuelle Einschätzung.

Das große Gesamtbild für Data Engineering, AI Beschleunigung und technische Schulden

Die Probleme, die uns seit Jahren plagen, plagen uns auch heute noch: fehlende Führung, unklare Verantwortlichkeiten, technische Schulden, Zeitdruck, etc. Basierend auf dem, was ich anderswo sehe, wird die anhaltende Beschleunigung von AI dieses Problem nur verschärfen. Ironischerweise könnte AI das Problem auch verbessern, da sie immer mehr Arbeit im Hintergrund übernimmt, vorausgesetzt wir haben bis dahin noch Jobs. Aber das bleibt abzuwarten.

Data Engineering entwickelt sich in zwei Richtungen: Teams, die in Grundlagenarbeit investiert haben, und solche, die das nicht getan haben. Ich denke, dass sich diese Lücke im Laufe des Jahres weiter vergrößern wird. Ich werde im Laufe des Jahres einige Pulse Surveys zu diesem und anderen Themen durchführen.

Data Modeling, oder dessen Fehlen, ist ein großes Thema. Das deutliche Signal ist, dass 38% der Ad hoc Modeler ständig Brände löschen, im Vergleich zu denen mit einem etablierten Data Modeling Ansatz, die weniger Brände bekämpfen. Ich denke, das ist eine Vorschau auf das, was kommt, und AI Tools werden beide Wege beschleunigen. Disziplinierte Teams werden AI nutzen, um schneller mit Qualität zu arbeiten. Undisziplinierte Teams werden AI nutzen, um technische Schulden schneller aufzubauen.

Das große Thema von 2026 ist, dass unbezahlte Schulden der Vergangenheit Zinsen tragen, die sich zu Payday Loan Raten aufaddieren. Nichts ist kostenlos, und die Zahlung ist bald fällig.

Lassen Sie uns etwas granularer werden und die fünf Trends betrachten, die ich sehe.

Fünf Trends im Data Engineering, AI und modernen Datenplattformen

1. Ignore AI at Your Peril

Laut der Umfrage bedeutet eine tägliche Nutzung von 82%, dass AI bereits Table Stakes ist. Die interessante Frage verschiebt sich von Are you using AI zu Are you using it well

Die 64%, die in Experimenting oder Tactical Tasks feststecken, werden entweder auf das nächste Level kommen oder dieses Jahr zurückfallen. Die 10% mit in Workflows eingebetteter AI werden ihren Vorsprung weiter ausbauen. Erwarten Sie eine Marktbereinigung, bei der AI reife Teams Talente von AI unreifen Teams abwerben.

Meine Prognose: Bis Ende 2026 wird AI assisted aus Stellenbeschreibungen verschwinden, weil es vorausgesetzt wird. Wenn Sie nicht die neueste Generation von AI nutzen, sind Sie nicht marktfähig.

Aber Data Modeling bleibt weiterhin relevant.

2. Die Data Modeling Krise und Semantik in modernen Datenarchitekturen

89% berichten von Pain Points irgendeiner Art - fehlende klare Verantwortlichkeiten, Druck schnell zu liefern, etc. Nur 5% nutzen semantische Modelle. Etwas muss sich ändern. Zwei mögliche Wege:

  • Path A: Semantik und Context Layers werden Mainstream. AI macht Semantik Mainstream.
  • Path B: AI generiert Modelle on the fly. Wer braucht eine Semantic Layer, wenn LLMs chaotische Schemas interpretieren können? Bei der Geschwindigkeit, mit der sich Modelle entwickeln, würde mich nichts überraschen.
Ich denke, Path A passiert zuerst, dann wird Path B es in 2027 2028 verdrängen. Die Modelle werden unglaublich gut.

Prognose: Semantic Layer und Context Tooling erleben ein Durchbruchsjahr. Natürlich muss das Training vorhanden sein, damit Teams diese Technologien vollständig nutzen können. Interessanterweise zeigt die Umfrage eine hohe Nachfrage sowohl nach Data Modeling Training als auch nach Semantic Ontology Training, jeweils bei 19%.

3. Orchestrierung wird konsolidiert oder aufgegeben

20% ohne Orchestrierung über alle Unternehmensgrößen hinweg sind instabil. Diese Teams sind entweder:
  • Arbeiten nach Gefühl und manuellen Prozessen
  • Verwenden etwas, das in der Umfrage nicht erfasst wurde cron oder etwas anderes
  • Stehen kurz vor einem sehr schlechten Incident
In der Zwischenzeit dominieren Airflow und Cloud native Orchestrierung ebenfalls Airflow. Interessanterweise deutet Dagster mit 12% in kleinen Unternehmen gegenüber 2.6% in Enterprises darauf hin, dass die nächste Generation von Tooling von unten nach oben kommt. Die Dominanz von Airflow erodiert, aber sehr langsam.

Dann gibt es noch Orchestrierung für AI Agents, bei der noch abzuwarten bleibt, wie sie sich entwickelt.

Prognose: Entweder Dagster oder Prefect schaffen den Durchbruch im Enterprise Bereich, oder Orchestrierung als Kategorie wird in Plattformen absorbiert Databricks Snowflake dbt Cloud etc.

4. Der Lakehouse vs Warehouse Konflikt endet unentschieden

44% Warehouse, 27% Lakehouse, 12% Hybrid. Bedeutet das, dass der Anteil bis 2027 bei 35% 35% 30% liegen wird? Vielleicht. Wenn Snowflake und Databricks Feature Parity erreichen, hört Lakehouse auf, ein Differenzierungsmerkmal zu sein, und wird zur Norm. Die Einführung von Iceberg wird interessant zu beobachten sein.

Die 40%ige Lakehouse Adoption in Lateinamerika ist ein Frühindikator, und ich würde diese Zahl gerne weiter analysieren. Ist das eine Greenfield Adoption, ähnlich wie einige Länder Kupfer Festnetzleitungen übersprungen und direkt auf Glasfaser und Wireless gesetzt haben?

Prognose: Bis Ende 2026 fühlt sich die Warehouse vs Lakehouse Debatte veraltet an. Die Antwort ist yes.

5. Führung wird zum meistdiskutierten Bottleneck in Data Organisationen

Wenn wir die Daten nach Rollen aufschlüsseln, nennen 22% der Data Engineers fehlende Führungsrichtung als großes Problem. Das liegt fast so hoch wie Legacy Tech Debt mit 26%. Zusammen mit Poor Requirements bei 18% deuten diese Zahlen auf organisatorische Dysfunktion hin.

Natürlich, da jedes Unternehmen AI machen will, vermute ich, dass Führung in den Spiegel schauen muss, wenn sie erfolgreich sein will. Same as it ever was, richtig?

Prognose: 2026 bringt mehr Inhalte, Training und Diskussionen über die Schnittstelle von Data Leadership, Stakeholder Management und Organisationsdesign im Kontext von Data Engineering. Das Problem ist zu groß, um es zu ignorieren.

Oder wir ersetzen einfach Menschen durch AI Bots, was sicherlich die ultimative Fantasie mancher Führungskräfte ist.

Oder wir verschieben das Problem einfach um ein weiteres Jahr, wie wir es seit Jahrzehnten getan haben.