Das Überangebot an Daten ist ein echtes Problem
In vielen Unternehmen herrscht eine merkwürdige Logik: Wenn wir die Daten sammeln können, sammeln wir sie auch. Die Technik ermöglicht es, immer mehr zu erfassen — Klicks, Zugriffe, Suchvorgänge, Zeitstempel, Geräte-Informationen, Verhaltensweisen. Und weil es möglich ist, wird es getan.
Das Ergebnis sind Data Warehouses, die wie übervolle Lagerhallen wirken. Niemand weiss genau, was drin ist, niemand nutzt die meisten Bestände, aber alle zahlen für die Lagerung. Das kostet nicht nur Geld — es kostet vor allem Zeit und Klarheit.
Wir erleben regelmäßig, dass Unternehmen mit hunderten von Datenpunkten arbeiten, aber nur eine Handvoll davon tatsächlich für Entscheidungen heranziehen. Der Rest ist Ballast.
Der Unterschied zwischen verfügbar und wertvoll
Bevor wir über einzelne Daten sprechen, muss eine grundlegende Frage beantwortet sein: Was wollen wir wirklich wissen?
Das klingt trivial, ist aber der Kern des Problems. Viele Unternehmen sammeln Daten, ohne diese Frage klar zu haben. Sie sammeln, weil es geht. Später hoffen sie, dass die Daten irgendwie nützlich werden.
Es funktioniert besser andersherum: Zuerst kommen die Fragen. Dann kommen die Daten.
Ein häufiges Beispiel ist die Erfassung von Nutzerverhalten auf einer Website oder in einer Anwendung. Viele Unternehmen tracken alles: Mausposition, Scroll-Tiefe, Verweilzeiten auf einzelnen Elementen, Klickfolgen. Das ist technisch möglich und wird oft automatisch gemacht. Aber braucht man das wirklich?
Die ehrliche Antwort hängt ab von der konkreten Frage. Wenn es um die Optimierung einer Checkout-Quote geht, kann Scroll-Tiefe relevant sein. Wenn es um die Häufigkeit von Besuchen geht, ist sie irrelevant. Und wenn keine Frage beantwortet werden soll, sondern nur gesammelt wird, dann ist sie definitiv Verschwendung.
Welche Daten sind wertvoll?
Wir sehen, dass Daten dann wertvoll sind, wenn sie eine konkrete Geschäftsfrage beantworten.
In einem Handelsunternehmen könnte das so aussehen: Welche Produkte werden am häufigsten zusammen gekauft? Dafür braucht es Transaktionsdaten — Kundennummer, Produktgruppe, Kaufdatum, Betrag. Das ist wertvoll. Die genaue Tageszeit des Kaufs ist wahrscheinlich nicht wertvoll, es sei denn, es gibt eine spezifische Hypothese darüber, dass Tageszeit mit Produktauswahl korreliert.
In einem Dienstleistungsunternehmen ist oft ein ganz anderer Datensatz wertvoll: Welche Projekttypen sind profitabel, welche nicht? Das erfordert Projektdaten, Kostenerfassung, Stundenabrechnung. Daten über die Raumtemperatur am Arbeitsplatz sind nicht wertvoll, obwohl die Technik auch diese erfassen könnte.
Die Faustregel ist einfach: Daten sind wertvoll, wenn sie in eine Entscheidung fließen.
Was sollte man nicht sammeln?
Ebenso wichtig wie zu wissen, was man braucht, ist zu wissen, was man ignorieren kann.
Daten, die Sie nicht nutzen werden, sollten Sie nicht erfassen. Das spart Speicher, Komplexität und oft auch rechtliche Probleme (Stichwort Datenschutz). Ein Unternehmen, das Kundendaten erfasst, sollte sich fragen: Welche dieser Informationen unterstützen tatsächlich eine geschäftliche Entscheidung? Der Name ist oft relevant. Das Geburtsdatum braucht es nur, wenn es für etwas Konkretes nötig ist — sonst ist es ein Sicherheitsrisiko ohne Nutzen.
Viele Unternehmen sammeln auch historische Daten, weil sie “irgendwann nützlich sein könnten”. Das ist selten eine gute Rechtfertigung. Echte Bedarf entsteht durch aktuelle Fragen, nicht durch hypothetische Zukunftsszenarien.
Ein anderes häufiges Problem: Daten sammeln, weil die Konkurrenz es tut. Das ist kein strategischer Grund. Es führt dazu, dass Datenbestände entstehen, die teuer zu unterhalten sind, aber nicht genutzt werden.
Wie man entscheidet
Wir empfehlen einen strukturierten Ansatz:
Erst sollten alle Stakeholder zusammenkommen und aufschreiben: Was sind die Fragen, die wir regelmäßig stellen? Welche Metriken brauchen wir für Entscheidungen? Was berichten wir an die Geschäftsführung, an Kunden, an Partner?
Aus dieser Liste ergibt sich dann direkt, welche Daten notwendig sind. Alles andere ist Kandidat für Eliminierung.
Zweiter Schritt: Eine regelmäßige Überprüfung. Quartal für Quartal sollten sich Entscheider die Datenbestände anschauen und fragen: Haben wir das benutzt? War es hilfreich? Brauchen wir das noch?
Dieser Prozess ist nicht glamourös, aber er ist effektiv. Er reduziert Komplexität, spart Kosten und macht Datenarbeit schneller.
Das Paradox der modernen Datenkultur
Es gibt einen interessanten Widerspruch: Einerseits wird überall von “datengetriebenen Entscheidungen” gesprochen. Andererseits sammeln Unternehmen Daten, ohne zu wissen, warum.
Datengetrieben sein heisst nicht, viele Daten zu haben. Es heisst, die richtigen Daten für die richtigen Fragen zu haben. Die Menge ist irrelevant. Die Qualität und Relevanz entscheiden.
Wir sehen immer wieder, dass Unternehmen mit kleinen, gut gepflegten Datenbeständen schneller und besser Entscheidungen treffen als solche mit gigantischen, unübersichtlichen Lagern.
Fazit
Daten sind kein Selbstzweck. Sie sind ein Mittel, um Fragen zu beantworten und Entscheidungen zu treffen.
Wer weiss, welche Fragen wichtig sind, weiss auch, welche Daten wichtig sind. Alles andere kostet nur Geld und verursacht Verwirrung.
Wenn Sie unsicher sind, welche Ihrer Daten tatsächlich wertvoll sind, ist das ein guter Anlass, das gemeinsam anzuschauen. Oft lohnt sich eine ehrliche Bestandsaufnahme — und danach geht vieles leichter von der Hand.
Kontaktieren Sie uns — wir helfen Ihnen, Klarheit in Ihre Datenbestände zu bringen.