Data Excellence: Vom Datenbestand zur belastbaren Entscheidungsbasis

Daten sind heute kein Nebenprodukt mehr. Sie bestimmen, wie schnell und wie gut Unternehmen entscheiden können. In vielen Organisationen zeigt sich jedoch ein anderes Bild: Informationen sind verteilt, widersprüchlich oder zu spät verfügbar. Teams verbringen viel Zeit mit Korrekturen und Abstimmungen, statt an Lösungen zu arbeiten. Die entscheidende Frage ist daher nicht, ob man sich mit Daten beschäftigt, sondern wie gezielt und strukturiert man es tut.  

Warum lohnt sich dieser Aufwand?  

Data Excellence ist kein neues Tool und kein reines IT-Projekt, sondern ein klarer Rahmen für den Umgang mit Daten im Unternehmen. Im Kern bedeutet das, Daten als strategisches Unternehmensvermögen zu behandeln, ihre Qualität, Verfügbarkeit und Nutzbarkeit aktiv zu steuern und Entscheidungen auf einer gemeinsamen, nachvollziehbaren Datenbasis zu treffen. Wesentlich dafür sind eine verständliche Datenstrategie, klar geregelte Verantwortlichkeiten (zum Beispiel Data Owner in den Fachbereichen), ein sauberes Datenmanagement mit passender Architektur, kontinuierliche Qualitätssicherung sowie angemessene Datenkompetenz und Datenschutz inklusive Einhaltung der DSGVO.

Schlechte Daten verursachen Kosten, die selten sichtbar sind, etwa durch manuelle Nacharbeiten, zusätzliche Rückfragen, doppelte Pflege oder improvisierte Lösungen in Excel und anderer Schatten-IT. Was kurzfristig pragmatisch wirkt, führt langfristig zu Inkonsistenzen, Medienbrüchen und höherem Risiko. Wer hier systematisch ansetzt, senkt Fehlerkosten, beschleunigt Prozesse und macht das Unternehmen insgesamt besser steuerbar.

Typische versteckte Kosten sind zum Beispiel:

• manuelle Nacharbeiten und Korrekturen
• doppelte oder parallele Pflege derselben Informationen
• ständige Rückfragen und Abstimmungsschleifen
• Notlösungen in Excel und anderer Schatten-IT

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Klare Verantwortung, stabile Architektur, weniger Redundanzen

Ein zentrales Element von Data Excellence ist Verantwortlichkeit. Für jedes wichtige Datenelement sollte klar sein:

• Wer definiert, was dieses Datum bedeutet?
• Wer legt Qualitätsanforderungen fest?
• Wer entscheidet über Änderungen?

Diese Rolle sollte ausdrücklich vergeben sein und nicht „nebenbei“ laufen. Die IT stellt dazu Plattformen, Standards und Automatisierung bereit, während die Fachbereiche für Inhalte und fachliche Regeln verantwortlich sind. Damit das im Alltag funktioniert, braucht es eine schlanke Governance:

• eindeutige Begriffe und Definitionen

• nachvollziehbare Standards

• einfache, praktikable Qualitätsprüfungen (Quality Gates)

Technisch geht es vor allem um ein solides Fundament: eine integrierte, skalierbare Datenarchitektur statt vieler Insellösungen, stabile Schnittstellen zwischen den Systemen sowie klar definierte Prozesse für die laufende Datenpflege und -prüfung. Datenqualität ist kein einmaliges Projekt, sondern eine Daueraufgabe: Daten bereinigen, prüfen, standardisieren und die wichtigsten Qualitätskennzahlen regelmäßig überwachen. Ein weiterer, oft unterschätzter Punkt ist die Reduktion von Redundanzen.

Typische Fragen für den Einstieg:

• Wo gibt es dieselben Kunden- oder Artikeldaten in mehreren Versionen?

• Wo entstehen besonders viele Rückfragen oder Nacharbeiten?

• Welche Excel-Dateien kompensieren fehlende Strukturen im System?

Zielbild ist nicht totale Zentralisierung, sondern je Domäne eine verlässliche „Single Source of Truth“ mit klarer Herkunft, verständlicher Dokumentation und stabilen Schnittstellen.

Datenfundament für KI und Automatisierung

KI und Automatisierung funktionieren nur so gut wie die Daten, auf denen sie beruhen. Unvollständige oder widersprüchliche Informationen führen zu:

• schlechten Modellergebnissen

• instabilen Automatisierungen

• zusätzlichem Korrekturaufwand

• enttäuschten Erwartungen an Technologieinvestitionen

Wer zuerst die Datenbasis stärkt, erhöht die Erfolgswahrscheinlichkeit von KI-Projekten deutlich und vermeidet teure Fehlinvestitionen.

Typische Stolpersteine und Praxisnutzen

In der Praxis tauchen immer wieder ähnliche Stolpersteine auf. Häufig startet ein Unternehmen mit einem Tool, ohne Rollen und Prozesse zu klären. Verantwortung für Daten bleibt unklar, Governance existiert zwar auf dem Papier, wird aber im Alltag nicht gelebt. Oder es wird versucht, alle Probleme gleichzeitig zu lösen – ohne schnelle, sichtbare Erfolge sinkt die Motivation. Erfolgreiche Organisationen gehen anders vor: Sie setzen bei konkreten Problemen und Prozessen an, halten Governance bewusst schlank und praxisnah, investieren gezielt in die Befähigung der Mitarbeitenden und machen Fortschritte sowie Ergebnisse regelmäßig sichtbar. Der Nutzen zeigt sich in den Fachbereichen sehr konkret. Im Vertrieb und Finance ermöglichen einheitliche Kunden- und Produktstammdaten klare Umsatz- und Margensichten, Forecasts werden verlässlicher, weil Definitionen und Berechnungsregeln konsistent sind. In der Supply Chain senken vollständige und aktuelle Lieferanten- und Teileinformationen die Sicherheitsbestände, und Planer:innen verbringen weniger Zeit mit Rückfragen und mehr Zeit mit Steuerung. In all diesen Bereichen gilt: Je konsistenter, dokumentierter und integrierter die Daten sind, desto schneller und fundierter kann das Unternehmen reagieren.

Ein pragmatischer 90-Tage-Fahrplan

Statt ein großes Programm zu starten, reicht oft ein klarer Einstieg über rund 90 Tage. In den ersten Wochen schaffen Sie Transparenz: Welche Prozesse leiden am stärksten unter Datenproblemen und wo entstehen konkret Zeit- und Kostenverluste? Darauf aufbauend definieren Sie eine schlanke Governance, benennen Verantwortliche (Data Owner), legen zentrale Begriffe fest und vereinbaren einfache Qualitätsregeln.  Anschließend folgen gezielte Quick Wins, zum Beispiel das Bereinigen wichtiger Stammdaten, das Ablösen kritischer Excel-Listen, das Stabilisieren zentraler Schnittstellen und erste automatisierte Prüfungen. Zum Abschluss messen Sie die Wirkung – etwa anhand reduzierter Rückfragen oder verkürzter Durchlaufzeiten und leiten daraus den Roll-out für weitere Bereiche ab. Messbare Verbesserungen bei Datenqualität, Prozesszeiten und Nutzerzufriedenheit schaffen Vertrauen und machen den Nutzen von Data Excellence im Alltag sichtbar.

Fazit

Zusammengefasst heißt Data Excellence vor allem, Verantwortung zu klären, die Datenbasis zu stabilisieren und die Wirkung systematisch zu messen. Es geht nicht um Perfektion, sondern um einen strukturierten, pragmatischen Einstieg mit überschaubarem Horizont. Data Excellence ist damit kein Selbstzweck, sondern ein Mittel, um bessere Ergebnisse zu erzielen – heute nachvollziehbar und morgen skalierbar.