Wer über ausreichend Daten verfügt, reduziert Risiken, erhöht Transparenz und gewinnt Kontrolle.
Diese Logik hat Organisationen in den vergangenen Jahren zu erheblichen Investitionen bewegt. Datenplattformen wurden aufgebaut, Dashboards verfeinert, Reportingsysteme perfektioniert.
Und doch zeigt sich in der Praxis ein widersprüchliches Bild: Entscheidungen werden nicht besser, sondern häufig zögerlicher, inkonsistenter oder schlicht falsch.
Das Problem liegt nicht im Mangel an Daten. Es liegt in der Art und Weise, wie Daten in Entscheidungen übersetzt werden.
Viele Unternehmen verfügen heute über einen Datenschatz, der vor wenigen Jahren noch undenkbar gewesen wäre.
- Kundendaten
- Kampagnenkennzahlen,
- Vertriebsinformationen,
- Produktnutzung,
- Marktbewegungen
alles ist verfügbar, oft in Echtzeit. Gleichzeitig klagen Führungskräfte über Entscheidungsunsicherheit, widersprüchliche Empfehlungen und fehlende Klarheit.Mehr Information hat nicht zu mehr Orientierung geführt, sondern zu mehr Reibung.
Der Grund dafür liegt in der Struktur. Daten beantworten keine Fragen, sie erzeugen sie. Welche Daten relevant sind, hängt davon ab, welche Entscheidungen getroffen werden sollen. Wo diese Entscheidungen unklar sind, wird Datensammlung zum Selbstzweck. Organisationen messen dann nicht, um zu steuern, sondern um Aktivität zu dokumentieren. Das Ergebnis sind umfangreiche Zahlenwerke ohne eindeutige Konsequenz.
Besonders deutlich wird das im Managementalltag. Unterschiedliche Bereiche präsentieren unterschiedliche Kennzahlen, alle gut begründet, alle valide. Doch sie führen zu gegensätzlichen Schlussfolgerungen.
Marketing sieht steigende Nachfrage, Vertrieb stagniert. Produkt meldet Nutzung, Service wachsende Unzufriedenheit.
Daten widersprechen sich nicht, sie sprechen nur unterschiedliche Sprachen. Was fehlt, ist ein gemeinsamer Bezugsrahmen, der festlegt, welche Perspektive in welcher Situation zählt.
Hier zeigt sich der zentrale Denkfehler:
Daten werden als objektive Wahrheit verstanden, obwohl sie immer eine organisatorische Perspektive abbilden. Jede Kennzahl ist das Ergebnis einer Entscheidung darüber, was gemessen wird, wie gemessen wird und wofür. Werden diese Entscheidungen nicht explizit gemacht, entstehen scheinbar objektive Zahlen, die in Wahrheit verdeckte Annahmen transportieren.
Hinzu kommt ein weiteres Missverständnis: die Verwechslung von Transparenz mit Steuerungsfähigkeit. Transparenz bedeutet Sichtbarkeit. Steuerungsfähigkeit bedeutet Entscheidbarkeit. Viele Organisationen maximieren erstere und vernachlässigen letztere. Dashboards wachsen, Reports werden detaillierter, Meetings Daten lastiger. Doch die zentrale Frage bleibt unbeantwortet: Was tun wir auf Basis dieser Information – und wer entscheidet das?
Wo Entscheidungsräume nicht definiert sind, können Daten keine Wirkung entfalten. Sie erzeugen Diskussion, aber keine Richtung. Besonders in komplexen Organisationen führt das zu einem paradoxen Effekt:
Je besser die Daten, desto größer die Unsicherheit.
Jede Zahl lässt sich relativieren, jede Tendenz, jede Empfehlung in Frage stellen. Entscheidungen werden vertagt, Verantwortung schwindet.
Ein weiterer struktureller Aspekt betrifft die zeitliche Dimension.
Daten bilden Vergangenheit ab. Entscheidungen richten sich auf Zukunft.
Bei dynamischen Märkten wird die Lücke zwischen beidem größer. Organisationen versuchen diese Lücke mit immer mehr und aktuelleren Daten zu schließen, übersehen dabei aber, dass Aktualität keine Relevanz ersetzt. Entscheidend ist nicht, wie frisch eine Zahl ist, sondern ob sie in einen handlungsfähigen Kontext eingebettet ist.
Daten entfalten ihre Wirkung erst dort, wo sie mit klaren Zielbildern verknüpft sind. Ohne Ziel gibt es keine Abweichung, ohne Abweichung keine Entscheidung. Viele Unternehmen verfügen über detaillierte Kennzahlensysteme, aber über erstaunlich vage Zieldefinitionen. Wachstum, Effizienz, Kundenzufriedenheit. Alles soll gleichzeitig optimiert werden.
Daten liefern dann genau das, was man von ihnen verlangt: Widerspruch.
In solchen Umfeldern werden Daten häufig politisiert. Zahlen dienen nicht mehr der Orientierung, sondern der Legitimation. Sie werden genutzt, um bestehende Positionen zu stützen, nicht um Entscheidungen zu ermöglichen. Das ist kein individuelles Fehlverhalten, sondern eine Folge fehlender Struktur. Wo nicht klar ist, wie entschieden wird, wird mit Daten argumentiert.
Die Lösung liegt daher nicht in noch besseren Daten, sondern in klareren Entscheidungsarchitekturen.
Organisationen müssen definieren, welche Entscheidungen regelmäßig getroffen werden, welche Informationen dafür relevant sind und wer die Verantwortung trägt. Erst dann werden Daten vom Diskussionsstoff zum Steuerungsinstrument.
Das erfordert einen Perspektivwechsel. Weg von der Frage, welche Daten verfügbar sind, hin zur Frage, welche Entscheidungen möglich sein müssen. Weg von der Optimierung einzelner Kennzahlen, hin zum inhaltlichen und strukturellen Zusammenhalt des Gesamtsystems. Weg von der Illusion objektiver Wahrheit, hin zur bewussten Gestaltung von Entscheidungslogiken.
Unternehmen, die diesen Schritt gehen, reduzieren nicht ihre Datennutzung, sie fokussieren auf diese. Sie akzeptieren, dass nicht alles messbar ist, und messen dafür das Richtige. Sie trennen Analyse von Entscheidung und schaffen klare Übergänge. Daten werden nicht mehr gesammelt, um Vollständigkeit zu erreichen, sondern um Handlungsfähigkeit zu sichern.
Am Ende steht eine einfache, aber unbequeme Erkenntnis:
Gute Daten garantieren keine guten Entscheidungen. Gute Entscheidungen entstehen aus klarer Verantwortung, expliziten Zielen und einer Struktur, die beides miteinander verbindet.
Daten sind dafür ein Werkzeug.