“Unternehmen schöpfen den Wert ihrer Daten nicht aus, aufgrund eines strukturellen Fehlers in ihrer Wertschöpfungslogik.”

THE DATA ECONOMIST

Unternehmen schöpfen den Wert ihrer Daten nicht aus technischen Gründen unzureichend aus, sondern aufgrund eines strukturellen Fehlers in ihrer Wertschöpfungslogik.

Trotz hoher Investitionen in Plattformen, Tools und KI bleibt der tatsächliche Wertbeitrag von Daten in vielen Organisationen gering. Der Engpass liegt selten in der Technologie, sondern im Vorfeld der Analyse. Ein Großteil des Aufwands entsteht dort, wo Daten gesucht, bereinigt, interpretiert und erklärt werden müssen. Der Wert jedoch entsteht erst in der Anwendung, in Entscheidungen, Veränderungen und Innovationen. Genau dieser Bereich bleibt unterversorgt, weil Unternehmen das Vorfeld der Datenarbeit nicht als industriellen Wertstrom verstehen.

Die operative Realität zeigt ein klares Muster: unklare Verantwortlichkeiten, widersprüchliche KPIs, fehlende Semantik, fragmentierte Datenlandschaften. Datenteams kompensieren diese Lücken und werden zu Reparaturbetrieben historisch gewachsener Strukturen. KI verschärft das Problem, denn sie verstärkt Inkonsistenzen, statt sie zu verdecken. Der Flaschenhals ist damit kein technologischer, sondern ein organisatorischer.

Die Umkehr gelingt nur durch eine konsequente Industrialisierung der Datenarbeit. Data Governance schafft dafür den strukturellen Rahmen: klare Rollenmodelle, eindeutige Entscheidungsmechanismen, konsistente KPI-Definitionen und ein gemeinsames Verständnis des End-to-End-Datenprozesses. Ergänzt durch technische Enabler wie automatisierte Qualitätsprüfungen, Datenkataloge und wiederverwendbare Datenprodukte entsteht eine skalierbare, reproduzierbare und vertrauenswürdige Datenproduktion. Gleichzeitig benötigt es eine Kultur geteilter Verantwortung und höhere Datenkompetenz in der Führung und den Fachbereichen.

Das Ergebnis ist ein neues Wertschöpfungsmodell: weniger Aufwand in der Vorbereitung, mehr Wirkung in Analyse, Interpretation und Umsetzung. Die heutige 80-zu-20-Logik verschiebt sich in Richtung 20 zu 80. Unternehmen gewinnen an Geschwindigkeit, erhöhen die Qualität ihrer Entscheidungen, reduzieren Risiken und schaffen die Grundlage für verlässliche, skalierbare KI-Anwendungen. Data Governance wird damit vom Kontrollmechanismus zum strategischen Produktionsfaktor, der den Wert von Daten tatsächlich freisetzt.

Die entscheidende Frage lautet daher: Wie konsequent ist die eigene Organisation bereit, ihre Datenarbeit zu industrialisieren und den strukturellen Fehler der Wertschöpfungslogik zu korrigieren?

BEITRAG

• Die neue Wertschöpfungslogik im Datenzeitalter: Wie Data Governance den Weg von Aufwand zu Wirkung radikal verändert