Wenn Datenstrategie zur Flucht vor dem Bären wird

Zu sagen, eine Firma sei “Data Driven”, allein auf der Grundlage, dass sie über viele Daten verfügt, ist so, als würde man behaupten, jemand sei ein Ausdauersportler, weil er gerade vor einem Bären flüchtet. Es mag für Außenstehende zwar dynamisch und zielgerichtet aussehen, war aber mit Sicherheit anders geplant. Genau so geht es vielen Unternehmen mit ihren Dateninitiativen: Sie bewegen sich irgendwie, jedoch ohne wirkliche Richtung.

Wenn Unternehmen beginnen, sich datengetrieben(er) aufzustellen, klingen die getroffenen Maßnahmen in der Theorie erst einmal relativ simpel: ein bisschen Budget für bessere Tools, mehr Dashboards und ein paar extra KPIs ins Reporting. Die erwartete (und einzig logische) Folge für die Entscheider ist oft ebenso simpel: Instant Digital Champion und die damit verbundene Übernahme durch Google.

Bleibt der Erfolg dieser Maßnahmen (und der eingeplante Anruf aus Kalifornien) aus, muss man sich dann aber schnell eingestehen, dass die Technik alleine wahrscheinlich nicht das Problem war. Die eigentlichen Hürden, die den Weg zum data-driven Unternehmen blockieren, liegen nämlich tiefer: Im Tagesgeschäft. In Abläufen, die keiner hinterfragt (Stichwort: “Das haben wir aber schon immer so gemacht”). In Entscheidungen, die auf unsicheren Zahlen beruhen.

Diese Denke zieht sich wie der rote Faden durch viele Projekte rund um das Thema Daten. Der Wunsch, als Firma datengetriebener zu werden, ist schnell formuliert und taucht regelmäßig in jeder Strategiepräsentation auf, gerne begleitet von vielen, gerne nicht ganz richtig verwendeten Buzzwords (“Wir slicen und dicen da bereits extrem viel”).

Dennoch bleibt er viel zu oft ein Lippenbekenntnis. Zu sagen, man wolle datengetrieben sein, klingt modern, macht sich gut in Vorstandsreden und PowerPoint-Folien, hat in der Praxis aber selten spürbare Veränderungen zur Folge. Was wir stattdessen erleben, ist oft ein Reflex auf Druck von außen: Es wird irgendeine Maßnahme getroffen, bevor verstanden wurde, worum es eigentlich geht. Solche Maßnahmen wirken eher wie Fluchtbewegungen, Hauptsache etwas tun, Hauptsache weg vom Problem. Der Bär regelt… und wütend ist er jetzt auch.

Doch statt strategischer Steuerung entsteht operative Hektik. Klare Ziele fehlen, KPI-Definitionen widersprechen sich, und das Vertrauen in die Daten ist erwartbar gering. Die Tools sind da, aber ohne Commitment des Leaderships bleibt ihr Potenzial praktisch ungenutzt.

Die Illusion vom Tool als Lösung

Vor dem Start des gemeinsamen Projekts aus unserer Case Study hatte der Feinkosthersteller bereits erste Schritte in Richtung „datengetriebene Organisation“ unternommen. Der Grundgedanke war nachvollziehbar: mehr Transparenz, bessere Steuerung, langfristig der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Der Weg dorthin? Großzügiges Invest in neue Technologien. In kurzer Zeit wurden ein BI-System, Cloud-Konnektoren und automatisierte Reports eingeführt in der Hoffnung, dass moderne Software den nötigen Wandel quasi mitliefert.

Diese Logik ist weit verbreitet. Man investiert in Infrastruktur, weil sie greifbar ist, sich gut kommunizieren lässt und Fortschritt signalisiert. Es ist ein bisschen so, als würde man sich vorsorglich Laufschuhe für den nächsten Bärenangriff kaufen, ohne jedoch zu prüfen, ob man weiß, wohin man im Ernstfall eigentlich laufen sollte (oder ob der Bär inzwischen ein Auto hat).

Doch in der Praxis zeigte sich schnell: Keines der Tools wurde auch nur ansatzweise in dem Umfang genutzt, den man sich vorab ausgemalt hatte. Viele Mitarbeiter sahen keinen Mehrwert, weil ihnen schlicht der Bezug zu ihrem Arbeitsalltag fehlte und dazu die Zeit und/oder Motivation fehlte, schon wieder eine neue Software zu lernen. Es gab keine Schulungen, keine Kommunikation zur Nutzung und keine begleitende Unterstützung.

Die Dashboards lieferten selten die Antworten auf die Fragen, die die Belegschaft tatsächlich beschäftigten. Gleichzeitig fehlte es an klaren Zuständigkeiten für Inhalte und Definitionen. Begriffe wie „Deckungsbeitrag“ wurden von Abteilung zu Abteilung unterschiedlich verstanden, zentrale Datenquellen eher als Ablage denn als Basis für eine datengetriebene Unternehmenskultur genutzt.

Die unmittelbare Folge: Unsicherheit, endlose Abstimmungsrunden, was man besser machen sollte und natürlich ein wachsendes Frustlevel, einige Zeit später dann auch die leise Erkenntnis, dass dieses ambitionierte Projekt wohl doch kein Selbstläufer werden würde. Was als aussichtsreiche Dateninitiative gestartet war, wurde zusehends als Belastung empfunden. Nach dem x-ten widersprüchlichen Report war auch dem letzten Verantwortlichen klar: Die Technik war nicht das Problem, sondern der Umgang damit. Die Lösung dieser Herausforderung ist nämlich eine Frage von Struktur, Verantwortung und Kommunikation, nicht von Softwarelizenz und möglichst kurzer Projektdauer.

Woran Datenstrategien in der Praxis wirklich scheitern

Bevor man in die Umsetzung einsteigt, lohnt sich ein Blick auf die wahren Ursachen des Stillstands. Denn die größten Stolpersteine in Datenprojekten haben wie bereits erwähnt  selten etwas mit Technologie zu tun. Es sind nicht die falschen Tools, die am Ende scheitern lassen, es sind die ganz alltäglichen Muster, Denkweisen und Strukturen, die nicht hinterfragt werden. Sie heißen:

• Silo-Denken: Jeder Bereich optimiert für sich, oft ohne Abstimmung mit anderen, legt sich Fluchtwege für den Bärenangriff zurecht und legt vorsorglich Stolperfallen, ohne den anderen Teams deren Position mitzuteilen. In der Praxis bedeutet das oft, dass Vertrieb, Einkauf, Produktion und Controlling mit eigenen KPIs und Abläufen arbeiten, deren Ergebnisse kein Außenstehender genau nachvollziehen kann. Was intern funktioniert, sorgt bereichsübergreifend schnell für Reibung. Informationen werden mehrfach erhoben, unterschiedlich (gerne auch kreativ) interpretiert oder gar nicht geteilt. Der Gesamtüberblick fehlt, gemeinsame Entscheidungen bleiben aus. Statt echter Zusammenarbeit entsteht ein Nebeneinander. Entscheidungen wirken lokal sinnvoll, bringen aber gesamtunternehmerisch wenig oder sind sogar schädlich für das Gesamtunternehmen
• Unklare Prozesse: Es gibt keine festen Abläufe, wer welche Daten wann und wie pflegt, prüft oder freigibt. Wenn es zu Fehlern oder Unstimmigkeiten kommt, ist unklar, wer eigentlich zuständig ist und wer es gerade ausbaden muss. Meist derjenige, der nicht schnell genug das Teams-Meeting verlässt und sich damit quasi freiwillig meldet und wie groß dessen Motivation ist, diese Aufgabe gründlich zu erledigen, kann sich jeder denken
• Begriffswirrwarr: Was ein Bereich unter “Nettoumsatz” versteht, kann in der nächsten Abteilung etwas völlig anderes bedeuten. Das fällt meist erst dann auf, wenn sich widersprüchliche Zahlen gegenüberstehen und niemand erklären kann, welche stimmt oder auch, warum beide irgendwie falsch sind
• Akzeptanzlücke: Daten gelten in vielen Bereichen eher als lästiges Pflichtprogramm oder Kontrollwerkzeug aus der Chefetage. Wer glaubt, dass Zahlen nur dazu da sind, Fehler aufzuzeigen, wird sich kaum freiwillig für mehr Datennutzung engagieren, sondern eher schauen, wie er diese empfundene Kontrolle umgehen oder (schlimmer) zu seinem Vorteil manipulieren kann.

Kurz gesagt: Ohne klare Strukturen, gemeinsame Begriffe, definierte Verantwortlichkeiten und eine gelebte Datenkultur, deren Mehrwert jeder Mitarbeiter versteht, bleibt jede Datenstrategie nicht mehr als eine gut gemeinte Idee. Sie verkommt zum Wunschzettel, der zwar ambitioniert klingt, aber im Alltag keinerlei Wirkung entfaltet.

Was stattdessen funktioniert: Realitätscheck & Pragmatismus

Mit diesen Learnings in der Tasche starten wir solche Vorhaben grundsätzlich nicht mit einer Tool-Empfehlung, sondern mit einem Realitätscheck. Auch in diesem Projekt ging es zuerst darum zu verstehen, wie Daten heute im Unternehmen tatsächlich genutzt werden, wo es konkret hakt und was die Organisation wirklich braucht.

Dazu gehören strukturierte Interviews mit zentralen Stakeholdern aus verschiedenen, idealerweise allen, Bereichen, um so ein belastbares Bild der aktuellen Datenrealität zu erstellen. Erst wenn klar ist, wo die Probleme wirklich liegen, kann die Arbeit an der strategischen Ausrichtung beginnen.

Darunter fallen zum Beispiel:

• Welche Daten sind wirklich entscheidungsrelevant, welche Informationen braucht die Organisation konkret, um besser, schneller oder sicherer entscheiden zu können?
• Welche Prozesse hängen direkt oder indirekt an diesen Daten und wo entstehen dabei Reibungsverluste oder Risiken?
• Wer trägt Verantwortung, wer ist für Pflege, Qualität und Interpretation zuständig und wie ist diese Rolle organisatorisch verankert?
• Und wo liegt der erste machbare Hebel, also welche Veränderung bringt mit vertretbarem Aufwand spürbaren Mehrwert und kann somit als Quick Win und Startpunkt für weitere Initiativen dienen?

Das Ergebnis dieses Prozesses ist kein theoretisches Strategiepapier, das in der Schublade landet, sondern ein belastbares, praxistaugliches Zielbild. Es enthält klare Rollen, nachvollziehbare Prinzipien und realistische Prioritäten, abgestimmt auf das, was die Organisation tatsächlich leisten kann. Genau diese Umsetzbarkeit macht den Unterschied, jeder weiß, welcher Fluchtweg ihn vor dem Bären in Sicherheit bringt, wer diesem auflauern und ein Bein stellen muss etc.

An diesem Punkt wurde aus dem Projekt erstmals greifbare Realität, für das Unternehmen war dies der eigentliche Wendepunkt.

Datenstrategie, die wirkt : drei Prinzipien aus der Praxis

Wer Datenstrategie greifbar machen will, braucht also mehr als ein gutes Zielbild. Es braucht Prinzipien, die Orientierung geben und Entscheidungen im Alltag leiten. Aus den Erkenntnissen, die wir hier beschrieben haben, haben wir drei Prinzipien abgeleitet, die sich für uns in der Praxis bewährt haben:

1. Beim Problem anfangen, nicht bei der Lösung

Viele Unternehmen starten mit der Lösung und wundern sich dann, dass das Problem bleibt. Neue Tools werden eingeführt, bevor überhaupt klar ist, welche Informationen eigentlich gebraucht werden. Kein Tool der Welt rettet ein  Unternehmen, wenn keiner weiß, welche Zahlen zählen. Erst wenn der Informationsbedarf klar ist, ergibt sich die technische Architektur, nicht umgekehrt.

2. Verantwortung organisieren, bevor zielloses Dashboarding gefeiert wird

Ohne geklärte Rollen bleibt alles unverbindlich. Gute Daten brauchen Pflege, Freigabe und Governance, sonst sind sie veraltet bevor der Monatsbericht verschickt ist. Wer Verantwortung nicht benennt, wird auch keine Verbindlichkeit schaffen.

3. Vertrauen durch frühe Erfolge schaffen

Eine zentrale KPI, ein automatisierter Bericht, eine klare Definition reichen oft, um zu zeigen: Daten helfen. Sichtbare, schnell umsetzbare Erfolge schaffen Vertrauen und machen Lust auf mehr. Genau das öffnet Türen für den nächsten Schritt.

Fazit: Datenstrategie muss der Alltag werden, nicht der Ausnahmezustand

Datenstrategie ist kein Hochleistungssport für die Galerie. Es geht nicht darum, kurz loszurennen, weil ein Projekt drängt oder ein Vorstand Druck macht, ebenso wie man auch kein Ausdauersportler wird, weil man einmal vor einem Bären fliehen musste.

Um dauerhaft besser zu entscheiden, zu steuern und zusammenzuarbeiten, braucht es mehr als Aktionismus. Blind loszurennen, weil der Bär in der Ferne seine Laufschuhe schnürt, ist selten hilfreich. Wichtiger ist, dass alle in die selbe  Richtung laufen. Noch besser: jemanden zu