Daten allein steuern nicht

In den vergangenen Wochen habe ich vier Expertengespräche im Performance Manager Podcast geführt – mit einem Geschäftsführer, einer Data-Quality-Expertin, einer Hochschulprofessorin und einem erfahrenen Projektcontroller. Die Themen waren unterschiedlich, der gemeinsame Nenner war überraschend klar: Wirklich datenbasierte Steuerung scheitert nicht an fehlenden Daten oder Systemen. Sie scheitert an Denkfehlern, Kulturproblemen und falsch gesetzten Prioritäten.

Steuerung beginnt vor dem Finanzergebnis

Dr. Marco Vietor, Mitgründer und Geschäftsführer der audibene-Gruppe, führt ein Unternehmen mit 1.200 Mitarbeitern in 8 Märkten – ohne klassisches Jahresbudget. Sein Prinzip: „Ohne Budgets, aber extrem zahlenorientiert.“ Kein Widerspruch, sondern eine klare Haltung.

Der entscheidende Impuls dabei ist der Fokus auf operative Frühindikatoren. Bei audibene gilt: Wer heute zu wenige Beratungsgespräche führt, weiß jetzt schon, dass in vier Wochen der Umsatz fehlt. Das Steuerungsobjekt ist nicht das Finanzergebnis – sondern der Prozess, der es erzeugt.

Für uns als Business Intelligence-Beratung ist das ein klarer Weckruf. Die meisten Business Intelligence-Systeme liefern immer noch zu oft rückwärtsgerichtete Finanzkennzahlen. Wer wirklich steuern will, muss die Verbindung zwischen operativen Kennzahlen und finanzieller Performance verstehen – und diese Verbindung explizit machen.

Datenqualität ist Kulturthema, kein IT-Projekt

Das Steuerungsmodell von audibene setzt eine verlässliche Datenbasis voraus. Und genau da liegt in vielen Unternehmen das nächste Problem. Corinne Schuler, Head of Data Quality Management bei der Swisscom, bringt es auf den Punkt: Datenqualitätsmanagement ist Teamsport. Die typische Reaktion vieler Unternehmen – eine Person benennen, Titel vergeben, Problem delegieren – funktioniert nicht. Datenqualitätsprobleme entstehen im operativen Business, und sie werden auch nur dort nachhaltig behoben.

Swisscom arbeitet konsequent nach dem Verursacherprinzip: Wer Fehler erzeugt, behebt sie. Das ist nicht nur fair, sondern wirtschaftlich zwingend. Wenn die Kosten schlechter Daten woanders anfallen als dort, wo die Fehler entstehen, hat man ein Anreizproblem – das kein System der Welt löst.

Unsere Erfahrung aus Business Intelligence-Projekten bestätigt das: Die technischen Lösungen sind selten das Problem. Das Problem ist die Frage, wer sich zuständig fühlt.

Es gibt keine objektive Datenanalyse

Prof. Dr. Iris Lorscheid von der University of Europe for Applied Sciences stellt eine unbequeme These auf: Jede Datenanalyse enthält unsichtbare Entscheidungen. Welche Daten fließen ein? Welcher Zeitraum? Welches Modell? Zwei Analysten, dieselbe Fragestellung, zwei Ergebnisse – und beide haben methodisch korrekt gearbeitet.

Mit KI verschärft sich dieses Problem. KI demokratisiert Datenanalyse, senkt Hürden, beschleunigt Prozesse. Gleichzeitig verbirgt sie die Entscheidungen hinter den Ergebnissen noch tiefer in einer Blackbox. Und der sogenannte Automation Bias sorgt dafür, dass maschinell erzeugte Ergebnisse kritikloser akzeptiert werden als menschliche – weil sie sich objektiv anfühlen.

Die Konsequenz: Die neue Kernkompetenz im Umgang mit Daten ist nicht das Produzieren von Analysen, sondern das kritische Einordnen und Kommunizieren. Datenexperten müssen weniger Coder sein und mehr Detektiv – und mehr Kommunikator. Keine überladenen Dashboards, sondern Datenkommunikation mit klarer Botschaft. Das ist keine Softskill-Frage. Das ist strategische Kompetenz.

70 Prozent der Projekte verfehlen ihr Ziel – weil der Nutzen nie definiert wurde

Klaus Schopka, Berater und Autor im Bereich Projektcontrolling, nennt eine Zahl, die bekannt ist und trotzdem nicht ernst genommen wird: Rund 70% der Projekte erreichen ihre gesetzten Ziele nicht. Nicht weil Termine oder Budgets scheitern – sondern weil der eigentliche Nutzen nie klar definiert und gemessen wurde.

Das klassische Projektcontrolling misst Kosten, Zeit und formale Qualität. Was es kaum misst: Entsteht am Ende wirklich das, wofür das Projekt gemacht wurde?

Für BI-Projekte ist das ein besonders vertrautes Muster. Technisch einwandfrei, inhaltlich wirkungslos – weil die Anwender das System nicht nutzen, weil die Berichte nicht zu den echten Entscheidungsbedarfen passen, weil der Nutzen nie klar formuliert war. Das ist kein Randphänomen.

Klaus Schopkas Antwort: der Business Case als lebendes Steuerungsdokument – nicht als Genehmigungspapier für die Schublade, sondern als roter Faden von der Vorprojektphase bis zur Nachprojektbewertung. Er zwingt dazu, vor allem anderen eine Frage zu beantworten: Was genau soll hinterher besser sein?

Was bleibt

Daten allein steuern nicht. Sie brauchen die richtigen Fragen. Eine Kultur, die Qualität ernst nimmt. Menschen, die kritisch denken. Und Projekte, die von Anfang an wissen, was sie bewirken sollen.

Die vier Originalinterviews – mit Dr. Marco Vietor (audibene), Corinne Schuler (Swisscom), Prof. Dr. Iris Lorscheid (University of Europe for Applied Sciences) und Klaus Schopka – finden Sie im Performance Manager Podcast, verfügbar in allen gängigen Podcast-Playern.

Sie möchten diese Themen konkret in Ihrem Unternehmen angehen – bessere Steuerung, verlässliche Datenqualität, wirkungsvolle BI-Projekte? Sprechen Sie uns an: www.atvisio.de

Über den Autor

Peter Bluhm ist Geschäftsführer der ATVISIO Consult GmbH, einer der führenden unabhängigen Business Intelligence Beratungen im deutschsprachigen Raum, und Host des Performance Manager Podcasts.