Die Datenflut ist nicht das Problem – es ist ihr Zustand
„Wir haben Daten ohne Ende – aber wir können damit nichts anfangen.“ Diesen Satz höre ich oft, wenn ich mit Geschäftsführern oder CFOs im Mittelstand spreche. Überall entstehen Daten: in der Produktion, beim Energieverbrauch, im Einkauf, in der Logistik, im Vertrieb.
Ein Geschäftsführer eines Handelsunternehmens beschrieb es so: „Es fühlt sich an, als hätten wir tausend Puzzleteile auf dem Tisch, aber das Bild fehlt.“ Genau das unterscheidet Datenflut von Datenqualität: Viele Puzzleteile helfen nicht, wenn sie nicht zueinander passen.
Der Mittelstand digitalisiert sich. ERP-Systeme, Lieferkettentools, Nachhaltigkeitsplattformen – überall entstehen Daten. Doch statt mehr Klarheit wächst oft nur die Komplexität: unvollständige Datensätze, doppelte Eingaben, fehlende Verantwortlichkeiten.
Viele Unternehmen stehen heute an einem Punkt, an dem sie mehr Daten denn je besitzen, aber weniger daraus machen können. Und wer jetzt glaubt, künstliche Intelligenz werde dieses Problem schon lösen, irrt: Ohne Datenqualität bleibt jede KI ein Zufallsgenerator.
Gerade Unternehmen, die bereits eine ESG- oder Nachhaltigkeitsplattform wie den osapiens HUB nutzen, merken: Die Software ist mächtig – aber sie braucht Struktur, Prozesse und Verantwortlichkeit, um ihr Potenzial im Unternehmen zu entfalten. Hier setzt unsere osapiens Beratung für den Mittelstand an.
Wir helfen Unternehmen, Datenqualität strategisch aufzubauen und Systeme wie osapiens zu echten Steuerungsinstrumenten zu machen.
Warum Datenqualität die neue Währung der Unternehmenssteuerung ist
Daten sind längst kein Nebenprodukt mehr – sie sind der Rohstoff moderner Unternehmensführung. Ob in Nachhaltigkeit, Risiko- oder Finanzmanagement: Entscheidungen basieren auf dem, was messbar ist. Doch Messbarkeit braucht Zuverlässigkeit.
Fehlerhafte Datensätze oder uneinheitliche Formate sind kein technisches Problem, sondern ein strukturelles. Oft fehlt ein klarer Prozess, wer Daten liefert, prüft oder freigibt. So entstehen Silos – und das Vertrauen in die eigenen Informationen schwindet.
Die Folge:
Entscheidungen werden auf Basis veralteter oder unvollständiger Informationen getroffen.
Reporting-Prozesse werden langsamer und teurer.
Und Investitionen in Tools wie osapiens oder KI-Lösungen entfalten nicht die gewünschte Wirkung.
Fazit: Ohne Datenqualität bleibt jede Technologie Stückwerk – und jede KI blind.
Typische Stolperfallen im Mittelstand
Viele Mittelständler arbeiten noch immer mit Excel als zentralem Datenwerkzeug. Das ist bequem und vertraut – aber gefährlich. Unterschiedliche Versionen derselben Datei kursieren gleichzeitig. Schnittstellen zu ERP-Systemen oder Sensoren fehlen. Fehler durch Copy & Paste sind fast unvermeidbar.
Das Ergebnis: statt Klarheit wächst Unsicherheit. Entscheidungen dauern zu lange, Risiken werden übersehen. Genau deshalb haben wir uns in einem eigenen Beitrag ausführlich mit der Frage beschäftigt: 👉 Excel reicht nicht: Warum der Mittelstand für Transparenz in der Wertschöpfungskette neue Lösungen braucht.
Wie der OSAPIENS HUB Struktur in ESG- und Lieferkettendaten bringt
Der osapiens HUB ist weit mehr als eine Reporting-Plattform. Er verknüpft Lieferketten-, ESG- und Compliance-Daten, automatisiert Workflows und schafft Transparenz entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Doch damit das gelingt, braucht es klare Regeln:
- Wer ist Daten-Owner? Wer prüft, wer verantwortet?
- Welche Schnittstellen liefern welche Informationen?
- Und wie fließen diese Daten in Managemententscheidungen ein?
Hier kommt der entscheidende Punkt: osapiens kann Datenqualität technisch ermöglichen – aber nicht organisatorisch erzwingen. Deshalb braucht es Strukturen, Rollenmodelle und Governance-Prozesse, die den HUB „zum Leben erwecken“.
Von der Datenflut, zur Datenqualität und zur Datenführung
Der erste Schritt besteht darin, die wirklich relevanten Daten zu identifizieren. Nicht jede Zahl ist entscheidend. Unternehmen müssen wissen: Welche Daten helfen uns, Kosten zu senken, Risiken zu reduzieren oder Chancen zu nutzen? Oft sind das Energiedaten, CO₂-Kosten, Lieferzeiten oder Bestandsinformationen.
Dann geht es darum, Datenquellen zu verknüpfen. Solange Abteilungen ihre Informationen isoliert halten, entsteht kein Gesamtbild. Erst wenn Einkauf, Logistik, Controlling und Vertrieb verbunden werden, wächst Transparenz. Standards sind dabei unverzichtbar:
- Wie wird CO₂ berechnet?
- Welche Definition von Lieferzeit gilt?
- Welche KPIs werden genutzt?
Ohne gemeinsame Sprache lassen sich Daten nicht vergleichen. Schließlich braucht es Verantwortung. Viele Mittelständler sehen Datenmanagement als technische Aufgabe – doch es ist eine Führungsaufgabe. Es geht nicht um Pflege, sondern um Verantwortung. Um die Fähigkeit, mit klaren Strukturen und Zielsystemen aus Informationen Entscheidungen abzuleiten.
Tools wie osapiens bieten dafür die ideale Grundlage – vorausgesetzt, das Unternehmen schafft die organisatorischen Bedingungen dafür. Genau darin liegt der Fokus unserer osapiens Beratung: Wir verbinden Technologie mit Prozessen, Governance und Führung – und machen Datenqualität zum festen Bestandteil der Unternehmenssteuerung. Denn nur wer seine Daten versteht, kann mit KI und Automatisierung auch Wert schaffen.
Plattformen wie der osapiens HUB schaffen diese Datenqualität, indem sie Informationen konsolidieren, validieren und regulatorische Anforderungen wie CSRD, EUDR oder VSME direkt berücksichtigen.
Mehr dazu auch hier 👉 Transparenz in der Wertschöpfungskette: Von Excel-Tabellen zu KI-gestützten Dashboards.
Praxisbeispiel – Von Datenchaos zu Klarheit
Ein metallverarbeitendes Unternehmen nutzte über 50 Excel-Tabellen, um Lieferanteninformationen zu verwalten. Jeder pflegte seine eigene Version. Wenn Entscheidungen anstanden, wusste niemand, welche Zahlen stimmten. Lieferanten wurden falsch bewertet, Risiken zu spät erkannt.
Der Umstieg auf ein zentrales Datenmanagement-System, umgesetzt mit dem osapiens HUB, veränderte die Lage innerhalb weniger Monate. Plötzlich hatten CFO, Einkauf und Produktion denselben Überblick. Fehler reduzierten sich spürbar, Reportings dauerten nur noch halb so lange.
Der CFO fasste es prägnant zusammen: „Wir hatten vorher Daten. Heute haben wir Informationen.“
Datenqualität als Voraussetzung für KI
Viele Unternehmen wollen Künstliche Intelligenz nutzen. Doch KI ist wie ein Motor: Wenn der Treibstoff schlecht ist, läuft er nicht. Schlechte Daten führen zu schlechten Ergebnissen – oder, wie man in der IT sagt: „Garbage in, garbage out.“
Predictive Analytics für Lieferketten funktioniert nur, wenn Lieferantendaten korrekt und aktuell sind. CO₂-Kosten lassen sich nur berechnen, wenn Energiewerte valide sind. Nachhaltigkeitsberichte nach CSRD oder VSME sind nur prüfungssicher, wenn Scope-3-Daten standardisiert erfasst werden.
Genau deshalb ist Datenqualität kein Nebenprojekt, sondern die Grundvoraussetzung für KI-gestützte Entscheidungen. Besonders deutlich wird dies in der Beurteilung von CO₂-Kosten in der Wertschöpfungskette (Scope 3 Emissionen). Mehr dazu auch im Beitrag 👉 Dekarbonisierung & Scope 3 im Mittelstand: Von der Pflicht zur Wettbewerbsstrategie.
ROI von Datenqualität
Investitionen in Datenqualität zahlen sich schnell aus. Wenn Fehler vermieden werden, sinken Kosten. Wenn Entscheidungen schneller getroffen werden, steigt Effizienz. Wenn Reports belastbarer sind, verbessert das die Verhandlungsposition bei Banken.
Ein Beispiel: Unternehmen, die nachweisbar valide Daten für ESG-Ratings liefern können, bekommen oft bessere Kreditkonditionen. Mehr dazu auch im Beitrag 👉
Wie ESG-Ratings Ihre Kreditkonditionen beeinflussen.
Und nicht zuletzt stärkt Datenqualität das Vertrauen von Kunden. Wer verlässliche Zahlen liefert, wird als Partner geschätzt. Damit zahlt Datenqualität direkt auf Profitabilität und Wettbewerbsfähigkeit ein.
Datenqualität als Schlüssel für Zukunftsfähigkeit
Die gute Nachricht ist: Mittelständler sitzen nicht auf einem Datenproblem, sondern auf einem Datenschatz. Doch solange er unsortiert bleibt, blockiert er mehr, als er nützt. Der Schritt von Datenflut zu Datenqualität ist der Moment, in dem dieser Schatz nutzbar wird. Denn: KI-gestützte Entscheidungen sind nur so gut wie ihre Grundlage. Und diese Grundlage heißt: Datenqualität.
Unternehmen, die osapiens bereits eingeführt haben, besitzen das richtige Werkzeug. Was oft fehlt, ist der Feinschliff in Struktur, Verantwortlichkeit und Führung.
Butterfly Effect Consulting unterstützt Mittelständler genau dort: bei der Integration, Governance und Weiterentwicklung von osapiens-basierten Datenlandschaften – damit Ihre Software wirkt, Ihre Entscheidungen fundiert sind und Ihre Organisation zukunftsfähig bleibt.
Ein Unternehmer brachte es kürzlich in einem unserer Projekte auf den Punkt: „Früher hatten wir viele Zahlen. Heute haben wir Klarheit – und das ist unbezahlbar.“ 👉 Mehr dazu auch hier: osapiens Beratung – von der Software zur Wirkung
Wenn Sie sich auch auf den Weg machen wollen: 👉 sprechen Sie uns an, wir begleiten Sie praxisnah und pragmatisch.
FAQ – Häufig gestellte Fragen
Warum ist Datenqualität so wichtig für KI?
Weil KI nur so gut ist wie ihre Daten. Saubere, konsistente Daten ermöglichen zuverlässige Prognosen und Entscheidungen.
Wie kann ein KMU Datenqualität sicherstellen?
Durch klare Standards, zentrale Systeme und Verantwortlichkeiten – und durch Tools, die Daten prüfen und konsolidieren.
Reicht Excel nicht aus?
Excel ist praktisch für den Einstieg, aber nicht skalierbar. Bei komplexeren Lieferketten führt es zu Fehlern, Versionenkonflikten und Intransparenz.
Welche Tools helfen konkret?
Plattformen wie der osapiens HUB bündeln Daten aus verschiedenen Quellen, prüfen deren Qualität und machen sie für KI nutzbar.
