Data Economy Ready? Nur was man messen kann, kann man steuern

In der Theorie ist alles „data-driven“. Entscheidungen, Strategien, das gesamte Unternehmen. Doch in der Praxis fehlt oft etwas Wesentliches: Transparenz. Echtzeit. Vertrauen. Stattdessen: Excel – noch immer. Daten sind kein Selbstzweck. Sie müssen Mehrwert schaffen. Das wusste der britische Mathematiker Clive Humby schon 2006, als er die These aufstellte, Daten seien das neue Öl – zumindest dann, wenn sie einen Zweck haben und entsprechend ver-arbeitet werden. Mehrwert haben Daten also nur, wenn wir sie verstehen, verknüpfen und in den richtigen Kontext setzen. Nicht jede Zahl ist eine Erkenntnis. Nicht jede Statistik ist eine Wahrheit.

Anschaulich wird dies an der Wissenspyramide. Ausgangslage sind Signale, Symbole und Bits – also Zeichen. Maschinell erhoben entstehen daraus Daten, die für sich betrachtet wenig Aussagekraft haben. Erst durch ihre Interpretation entstehen Informationen, sprich Angaben über Sachverhalte und Vorgänge. Informationen sind immer zweckorientiert und handlungsvorbereitend. Werden Informationen kombiniert, lassen sich Muster und Strukturen er-kennen. Mit Kontext und Erfahrungen angereichert, führen sie zu Wissen. Und Wissen ist bekanntlich Macht. Aus dieser Gesamtheit an Kenntnissen und Fähigkeiten können wir konkrete Handlungen ableiten und Probleme lösen. In seiner strukturiertesten Form ist Wissen in Datenbanken und Dokumenten hinterlegt. Dann wird das individuelle Wissen zum kollektiven Wissen, das dem gesamten Unternehmen zur Verfügung steht. Noch einen Schritt weiter können Unternehmen die Daten mit Marktteilnehmern teilen, sodass eine Datenökonomie entsteht. Diese kann beispielsweise helfen, die Lieferkette zu optimieren. Aktuell ist jedoch erst ein Drittel der Unternehmen „data economy ready“.

Daten effizient bewirtschaften

Der Haken an der Sache: Vielfach sind die für Informationen benötigten Daten in Unternehmen bereits vorhanden. Es gelingt jedoch nicht, aus diesen Daten die Informationen abzuleiten. Das Unternehmen ist „data rich but information poor“ – und greift doch wieder nur auf das Bauchgefühl zurück. Die Ursachen sind vielfältig: Menschen wissen nichts von den Daten, das Potenzial wird verkannt, der Zugang ist nicht gegeben, die Fähigkeit zur Interpretation nicht vorhanden oder die Qualität ungenügend. Umfragen bestätigen, dass nur jedes dritte Unternehmen in Deutschland in der Lage ist, Daten effizient zu bewirtschaften. Während viele ihre Daten speichern und strukturiert verarbeiten, bleiben sie anschließend ungenutzt – und damit auch die Potenziale.

 Gerade im SAP-Kosmos wird das Phänomen besonders deutlich. Daten aus ERP, CRM, HR, Logistik – sie existieren nebeneinander, aber stehen sie auch miteinander in Verbindung? Wenn wir über KI sprechen, über AI Agents, dann sprechen wir über Systeme, die auf Daten angewiesen sind. Und zwar auf qualitative Daten. Die meisten Unternehmen sind hier noch nicht gut genug aufgestellt. Zudem schafft es die Mehrheit nicht, Datenquellen schnell genug zu integrieren – hier besteht deutlicher Nachholbedarf.

Ein oft unterschätzter Faktor: Bias. Kein Algorithmus ist neutral. Kein Datensatz ist frei von Verzerrung. Das zu ignorieren, wäre fahrlässig. Das zu erkennen, ist der erste Schritt zu besseren Entscheidungen.

Die Zukunft ist datengetrieben – ja. Aber sie ist vor allem bewusst datengetrieben. Mit Systemen, die nicht nur Daten speichern, sondern sie auch verstehen. Mit Menschen, die nicht nur analysieren, sondern auch hinterfragen.

Weg mit Excel, her mit Klarheit

Damit tun sich Unternehmen übrigens nicht nur selbst einen Gefallen, sie erfüllen auch die Anforderungen der EU und des neuen Datengesetzes, des EU Data Act, der auf bestimmten Grundsätzen und Werten aufsetzt: Zugang und Transparenz gehören klar dazu.

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