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The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Die Architektur der Täuschung: Warum Sie nicht Prozesse steuern, sondern Ihre Hypothesen darüber

Tiefgreifende Datenanalysen legen häufig signifikante Diskrepanzen zwischen der Annahme linearer Geschäftsprozesse und der operativen Datenrealität offen. Wo strategisch Homogenität vermutet wird, herrscht auf Datenebene oftmals strukturelle Heterogenität. Diese Komplexität zu ignorieren, ist kein technisches Versäumnis, sondern eine fundamentale Bedrohung für KI-Strategien und digitale Transformationen.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Die stille Vollbremsung: Weshalb fehlende Datendurchgängigkeit die Wertschöpfung gefährdet

Während in Führungsetagen über KI Strategien debattiert wird, kämpft das operative Geschäft mit einem unsichtbaren Gegner. Fragmentierte Datenströme fungieren als massive Engpässe. Wer Data Availability mit echter Durchgängigkeit verwechselt, zahlt den Preis in Form von stagnierender Innovation und explodierenden Kosten.

Es ist ein Paradoxon der modernen Wirtschaft. Unternehmen investieren Milliarden in digitale Transformation, Analytics und Künstliche Intelligenz, doch die erwarteten Produktivitätssprünge bleiben oft aus. Wenn eine KI Strategie so wirkt, als könnte sie auf jedes andere Unternehmen angewendet werden, indem einfach das Logo auf dem Foliendeck geändert wird, handelt es sich nicht um eine Strategie. Es ist vielmehr eine Reihe taktischer Maßnahmen. Der wahre Grund für die Stagnation liegt tiefer und ist oft schmerzhaft banal. Die Daten fließen nicht, sondern sie stocken.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

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

Eine provokante Ausgangsthese: Wert entsteht nicht durch Technologie, sondern durch strukturierte Datenarbeit

Die zentrale These lautet: Unternehmen schöpfen den Wert ihrer Daten nicht aus technischen Gründen unzureichend aus, sondern aufgrund eines strukturellen Fehlers in ihrer Wertschöpfungslogik. Erst eine konsequente Neuausrichtung durch Data Governance und die Industrialisierung der Datenarbeit kehrt das geltende 80-zu-20-Verhältnis von Aufwand zu Wertbeitrag in ein Modell, in dem Daten als strategischer Produktionsfaktor wirken und KI ihr Potenzial zuverlässig entfalten kann. Diese These fordert die verbreitete Annahme heraus, dass neue Plattformen oder zusätzliche Analysten den Engpass lösen könnten. Tatsächlich entsteht Fortschritt dort, wo Unternehmen bereit sind, den unsichtbaren Aufwand vor der Analyse systematisch zu eliminieren.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Daten als Vermögenswert: Warum eine Bilanzierung zu kurz greift und trotzdem unvermeidlich wird

Daten gelten als eines der wichtigsten Assets moderner Unternehmen, tauchen in den meisten Bilanzen aber kaum auf. Die provokante These lautet: Wer darauf hofft, dass eine neue Bilanzierungsregel das Datenproblem löst, verwechselt Buchhaltung mit Strategie. Eine Datenbilanz kann Transparenz schaffen, aber sie ersetzt nicht das Verständnis für den ökonomischen Wert von Daten und schon gar nicht die Fähigkeit, diesen Wert systematisch zu heben.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Dynamic Data Strategy: Warum Spott fehl am Platz ist und Adaption der wahre Fortschritt bleibt

Wie iterative Lernzyklen Datenstrategien lebendig machen

Wenn technologische Versprechen die Realität überholen, ist der Spott oft nicht weit. So auch im Fall des Haushaltsroboters NEO des Start-ups 1X. In sozialen Medien wird er zum Sinnbild übertriebener Erwartungen an Künstliche Intelligenz. Denn anstatt autonom zu agieren, wird NEO derzeit noch per Virtual-Reality-Brille von Menschen ferngesteuert. Doch wer darüber nur lächelt, verkennt den eigentlichen Innovationsansatz. Hier entsteht ein Paradebeispiel für eine „Dynamic Data Strategy“, ein iteratives Lernsystem, das durch reale Anwendungssituationen wertvolle Daten generiert, die künftige Generationen intelligenter machen.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Im Spannungsfeld von Wert und Verantwortung: Wie Unternehmen KI strategisch, regulatorisch und ethisch meistern

Das strategische Gleichgewicht: Wie KI nur dann Wert entfaltet, wenn Verantwortung mitgedacht wird

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) steht an einem Wendepunkt. Früher dominierten Fragen der technischen Machbarkeit, heute verschiebt sich der Fokus hin zu strategischem Nutzen, regulatorischer Tragfähigkeit und gesellschaftlicher Verantwortung. Mit dem EU AI Act entsteht erstmals ein verbindlicher Rahmen, der Unternehmen fordert, jede Initiative doppelt zu prüfen: Schafft sie echten Wert und hält sie regulatorischer und ethischer Prüfung stand?

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

KI macht stark – aber vielleicht nicht dein Unternehmen

Künstliche Intelligenz verspricht Effizienz und Innovation. Doch ob Unternehmen profitieren oder nur Google, ChatGPT & Co. reicher werden, hängt von klaren strategischen Entscheidungen ab.

Wo KI an ihre Grenzen stößt

Die große Versuchung bei Künstlicher Intelligenz liegt darin, sie überall einzusetzen, auch dort, wo sie nicht hingehört. Nehmen wir ein einfaches Beispiel: Ein Restaurant bestellt seit Jahren weiße Tischdecken. Eine KI, trainiert auf Bestellmustern, würde auch diesmal automatisch Weiß wählen. Doch durch eine Fehllieferung kommen plötzlich grüne Tischdecken an. Die logische Reaktion wäre, sie zurückzusenden. Aber der Mensch schaut hin, spürt die Wirkung und erkennt, dass die grünen Decken viel besser ins Ambiente passen. Auch die Gäste sind begeistert. Genau dieser kreative Perspektivwechsel entsteht nicht aus Algorithmen, sondern aus Empathie und situativem Urteilsvermögen. KI glänzt dort, wo es um Wiederholbarkeit und Muster geht, aber in Momenten, in denen Emotionalität und Kreativität den Unterschied machen, bleibt der Mensch überlegen.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Generative KI und die Zukunft der Einstiegsrollen: Eine Herausforderung für Wirtschaft und Bildung

Neue Forschungsergebnisse zeigen: Juniorpositionen brechen weg, Seniorrollen bleiben stabil. Unternehmen und Hochschulen müssen Karrierestufen neu gestalten, um Talente nicht zu verlieren.

Es ist provokant, aber notwendig: Wir Unternehmen wie auch Hochschulen haben die ersten Karriereschritte akademischer Berufseinsteiger über Jahre falsch designt. Wir haben sie auf einfache, kognitiv-routinierte Tätigkeiten „geparkt“, die heute in atemberaubendem Tempo durch generative KI substituiert werden. Die neue Evidenz aus den USA zeigt dies schmerzhaft deutlich: Generative KI wirkt senioritätsverzerrend, sie drückt vor allem auf Juniorrollen, während die Nachfrage nach Seniorprofilen stabil bleibt oder sogar wächst. Genau das ist die Quittung für eine Entwicklung, in der wir Einstiegsjobs als Schonraum statt als Wertschöpfungsraum verstanden haben. Für Deutschland verschärft sich das Dilemma, weil unser duales Ausbildungssystem die Messlatte für unmittelbare Produktivität früh sehr hoch legt und damit die Schwächen klassisch-akademischer Einstiege noch sichtbarer macht. 

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Die größte Datenlüge: IT ist verantwortlich – Business schaut weg

Milliarden fließen in Tools und Plattformen – doch ohne klare Verantwortung, Kultur und Integration bleiben die Ergebnisse aus.

Der Irrglaube: Data & AI sind IT-Aufgaben

Die gängige Überzeugung, dass Data & AI Strategien primär technische Initiativen sind, greift zu kurz und ist in Wahrheit eine der größten Ursachen für das Scheitern vieler Transformationsprogramme. Daten sind kein Nebenprodukt der IT, sondern das Fundament aller Geschäftsprozesse. Sie entstehen im Business, sie spiegeln das Business wider, und sie entfalten ihren Wert nur dann, wenn sie von den Menschen im Business verstanden, akzeptiert und integriert genutzt werden. Wer diese Verantwortung allein bei der IT verortet, schafft ein gefährliches Vakuum ein blinder Fleck, der Unternehmen teuer zu stehen kommt.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Interview zur MIT-Studie The GenAI Divide: Backoffice, GenAI und Data Strategy – warum Unternehmen zögern und wie es besser geht

Die MIT-Studie The GenAI Divide zeigt: Nur ein Bruchteil der GenAI-Pilotprogramme liefert echten wirtschaftlichen Impact – die Mehrheit stagniert.

Die Untersuchung der MIT-Initiative macht eine deutliche Kluft sichtbar: „About 5% of AI pilot programs achieve rapid revenue acceleration; the vast majority stall, delivering little to no measurable impact on P&L.“ Die größten Erfolge entstehen dabei nicht in Marketing und Sales, sondern im Backoffice. Zudem zeigen die Ergebnisse, dass zugekaufte Lösungen und Partnerschaften erfolgreicher sind als Eigenentwicklungen und dass Adoption besser gelingt, wenn Linienmanager die Einführung treiben. In diesem Interview werden die Befunde der Studie eingeordnet – und mit meinen eigenen Perspektiven zur modernen Data Strategy verknüpft, insbesondere zur Rolle von Governance und Data & AI Literacy als Enabler.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Warum die meisten Dashboards scheitern und was wirklich dahintersteckt

Nicht die Visualisierung ist das Problem, sondern fehlender Kontext, Zusammenarbeit und Nutzerbeteiligung.

Dashboards: Viel Aufwand, wenig Wirkung

Unternehmen investieren massiv in Dashboards. Sie sollen Transparenz schaffen, Entscheidungen erleichtern und den Erfolg messbar machen. Doch in der Realität werden sie oft kaum genutzt oder schlicht nicht verstanden. Der Grund liegt selten in der Visualisierung selbst. Auch das beste Design, die schönste Farbwahl und der eleganteste Chart-Typ helfen nicht, wenn das Dashboard keinen Bezug zum tatsächlichen Arbeitsalltag der Nutzer hat.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Architektur im Blindflug: Warum IT der Datenlogik folgen muss – und nicht umgekehrt

Wie ein fundamentales Missverständnis zwischen Daten- und Solution-Architektur digitale Transformation blockiert

Wer glaubt, Datenarchitektur sei lediglich ein Teilbereich der Solution-Architektur, verkennt die wahre Dynamik dateninspirierter Unternehmensführung. Die Technik darf nicht der Maßstab für die Organisation von Prozessen und Daten sein – sondern muss sich ihnen unterordnen. Nur wenn die Datenflüsse und Kernprozesse eines Unternehmens klar definiert sind, kann eine technische Infrastruktur entstehen, die echte Transformation ermöglicht. Das Dogma „Daten folgen der Technik“ hat mehr Digitalisierungs-, KI- und Dateninitiativen scheitern lassen als jede veraltete Software. Wer erfolgreich sein will, muss endlich umdenken: Nicht die Datenarchitektur folgt der IT-Strategie, sondern die IT-Strategie muss sich an der Datenstrategie orientieren – strategisch, strukturell und architektonisch.

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Warum Verantwortung alleine nichts bewirkt – Befähigung als Schlüssel für eine dateninspirierte Zukunft

Wie Unternehmen im KI-Zeitalter echte Handlungsfähigkeit schaffen und Verantwortung mit Befähigung verknüpfen

Die Illusion der reinen Verantwortungsübertragung

Verantwortung ohne Befähigung ist eine Illusion, die den Fortschritt hemmt. Unternehmen, die im KI-Zeitalter nachhaltig erfolgreich sein wollen, müssen diese unbequeme Wahrheit erkennen.

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Daten- und KI-Strategien: Warum Unternehmen ihre strategische Verantwortung nicht delegieren sollten

Wer seine Strategie outsourct, kauft Konzepte, aber keine Zukunft

Unternehmen, die ihre Daten- und KI-Strategie komplett an externe Berater auslagern, vergeben wichtige Chancen auf nachhaltigen Erfolg. Diese Aussage mag zunächst provokant wirken, trifft jedoch genau auf den Kern des Problems: Strategien, die nicht aus dem Unternehmen selbst heraus entstehen, scheitern oft in der praktischen Umsetzung.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

Radikal umdenken: Warum Unternehmen eine dateninspirierte Revolution brauchen

Nur wer radikal dateninspiriert handelt, wird künftig relevant bleiben

Die meisten Unternehmen unterschätzen immer noch das transformative Potenzial ihrer Daten – und gefährden damit ihre Zukunftsfähigkeit.

In vielen Unternehmen werden Daten bis heute vor allem als Nebenprodukt von Prozessen betrachtet, ein Mittel zur punktuellen Effizienzsteigerung oder Optimierung bestehender Abläufe. Traditionelle Denkmuster behandeln Daten oftmals als bloße Rohstoffe, deren Wert erst durch isolierte Analysen entsteht. Doch in einer vernetzten, dynamischen und zunehmend komplexen Welt reicht es nicht mehr aus, nur bestehende Prozesse zu optimieren oder kurzfristige Einsichten aus Daten zu gewinnen. Daten sind kein Nebenprodukt der Digitalisierung, sondern der entscheidende Hebel, um Unternehmen ganzheitlich und nachhaltig zu transformieren.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Warum dauerhafte Datenbereinigung keine Lösung ist!

Data Cleansing vs. Data Observability

Datenbereinigung ist keine Lösung, sondern ein Symptom einer mangelhaft aufgestellten Datenstrategie sowie ineffizienter, nicht gut funktionierender Prozesse. Viele Unternehmen investieren erhebliche Ressourcen in kontinuierliche Bereinigungsmaßnahmen – ohne die eigentlichen Ursachen der schlechten Datenqualität nachhaltig zu beseitigen. Doch wer ständig nur putzt, ohne das Leck in der Leitung zu schließen, wird nie trocken arbeiten können.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Data Inspired & Digital Culture.

So verändert der smarte Einsatz von KI den Umgang mit Wissen im Unternehmen

Schneller Zugriff auf relevantes Wissen entscheidet heute über Effizienz, Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit. Doch in vielen Unternehmen bleibt dieses Potenzial ungenutzt – Informationen sind verteilt, schwer auffindbar oder veraltet. Smarte KI-Anwendungen setzen genau hier an: Sie verbinden künstliche Intelligenz mit menschlicher Expertise und werden zur zentralen Schnittstelle für ein modernes, leistungsfähiges Wissensmanagement – inklusive automatisierter Lerninhalte, die Weiterbildung neu definieren.

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