Was eine Datenplattform leisten sollte

Eine Data-Management-Plattform ist kein Selbstzweck und auch kein IT-Prestigeprojekt. Sie ist dann sinnvoll, wenn sie hilft, konkrete Business-Probleme zu lösen und messbaren Wert zu schaffen – etwa durch effizientere Prozesse, bessere Entscheidungen oder neue Geschäftsmodelle.

Viele Unternehmen geraten unbemerkt in einen Vendor-Lock-in. Sie entscheiden sich früh für eine Plattform, schließen Verträge und bauen erste Lösungen. Später zeigt sich, dass bestimmte Anforderungen nur mit erheblichem Aufwand umsetzbar sind, einzelne Workloads zu teuer werden oder wichtige Funktionen nur über Umwege funktionieren. 

Hinzu kommen häufig Skill-Mismatches: Die gewählte Technologie passt nicht zu den vorhandenen Kompetenzen im Unternehmen. Dann wird die Einführung schnell zu einem großen Schulungs- und Organisationsprojekt – während das Business bereits Ergebnisse erwartet.

Fragmentierte Realität

In der Theorie gibt es eine zentrale Plattform mit klaren Datenmodellen und einheitlichen Kennzahlen. In der Praxis sieht die Situation meist anders aus: Unternehmen arbeiten mit vielen operativen Systemen wie ERP, CRM oder spezialisierten Anwendungen sowie mit externen Datenquellen oder IoT-Daten. 

Darüber liegt eine gewachsene Analytics-Landschaft aus BI-Tools, Excel-Auswertungen, Embedded Analytics oder ersten KI-Projekten. Viele dieser Lösungen sind historisch gewachsen und punktuell miteinander verbunden. Das führt zu Datensilos, unterschiedlichen KPI-Definitionen und einer Governance, die nur schwer konsistent zu steuern ist. Manche Unternehmen versuchen zusätzlich, ihr ERP-System als zentrale Analyseplattform zu nutzen. 

Das widerspricht jedoch dem Clean-Core-Gedanken: ERP-Systeme sind für Transaktionen optimiert, nicht für komplexe Analytics-Szenarien über viele Datenquellen hinweg – insbesondere nicht für moderne KI-Anwendungen.

Abseits der Technologie ist die Aufgabe einer Datenplattform klar: Sie integriert Daten aus verschiedenen Quellen, harmonisiert und kuratiert sie und stellt sie wiederverwendbar für Reporting, Planung, Advanced Analytics, KI oder Automatisierung bereit. Damit entsteht eine gemeinsame Datenbasis für unterschiedliche Rollen im Unternehmen – von Data Engineers und Analysten über Controllerinnen bis hin zu Fachbereichen mit Self-Service-Analytics. Das zentrale Prinzip lautet: Einmal sauber modelliert, vielfach genutzt. Wenn jede Abteilung eigene Datenmodelle und KPIs pflegt, vervielfachen sich Aufwand und Fehlerquellen. Eine Datenplattform schafft gemeinsame Modelle und Governance-Strukturen, die für viele Anwendungsfälle genutzt werden können.

Feature-Listen helfen selten

In Auswahlprojekten werden Plattformen oft über umfangreiche Feature-Matrizen verglichen. Diese wirken strukturiert, sind aber nur begrenzt aussagekräftig. Funktionen sind unterschiedlich umgesetzt und lassen sich selten direkt vergleichen. Vor allem hängt der Business Value kaum an einem einzelnen Feature. Entscheidend ist vielmehr die Frage: Mit welcher Plattform können wir unsere konkreten Use Cases wirtschaftlich, nachhaltig und skalierbar umsetzen – mit den Menschen, die im Unternehmen arbeiten?

Themen wie Data Governance oder Skalierbarkeit werden oft zu spät betrachtet. Solange nichts schiefgeht, wirken Governance-Regeln wie ein Hindernis. Spätestens bei Audits, Security-Vorfällen oder Datenschutzfragen zeigt sich jedoch, wie wichtig klare Rollen, Rechte und Nachvollziehbarkeit sind.

Ähnlich verhält es sich mit der Skalierung: Pilotprojekte funktionieren meist problemlos. Erst wenn mehr Datenquellen, Fachbereiche und Nutzer hinzukommen, zeigt sich, ob eine Plattform fachlich, technisch und wirtschaftlich wirklich tragfähig ist.

Fazit

Datenplattformen sind kein Selbstzweck. Sie sind erfolgreich, wenn sie helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und neue Potenziale zu erschließen. Wer Plattformen nicht nach Feature-Listen auswählt, sondern nach konkreten Geschäftsbedarfen, realistischen Fähigkeiten und einer klaren Wertlogik, vermeidet unnötigen Vendor-Lock-in – und macht die Datenplattform zu einem echten Baustein der Unternehmensstrategie.