Wenn mehr nicht mehr bringt
„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. Doch anstatt Orientierung zu schaffen, wächst die Verwirrung.
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.
Warum Datenqualität wichtiger ist als Datenmenge
Die intuitive Annahme lautet oft: je mehr Daten, desto besser. Doch die Realität sieht anders aus. Wer falsche oder widersprüchliche Daten nutzt, trifft auch falsche Entscheidungen. Ein Controller berechnet eine Marge, der Vertrieb kommt auf eine ganz andere – und niemand weiß am Ende, welche Zahl stimmt.
Noch schlimmer wird es, wenn Abteilungen ihre eigenen Wahrheiten pflegen. Einkauf, Produktion und Controlling führen ihre jeweiligen Systeme, aber eine gemeinsame Sicht fehlt. Entscheidungen werden verzögert, Chancen verpasst.
Und schließlich kommt ein psychologischer Aspekt hinzu: Daten, denen man nicht vertraut, landen in der Schublade. Wenn niemand sicher ist, ob die Zahlen stimmen, werden sie schlicht ignoriert. Erst mit verlässlicher Datenqualität entsteht Vertrauen – und damit die Grundlage, dass Daten tatsächlich genutzt werden.
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.
Von der Datenflut zur Datenqualität – der Weg
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. Datenqualität fällt nicht vom Himmel. Unternehmen müssen klare Rollen schaffen, wer Daten prüft, aktualisiert und freigibt.
Und am Ende steht Technologie. Plattformen wie der osapiens HUB schaffen 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.
Fazit – 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.
Mit verlässlichen Daten entsteht Transparenz. Mit Transparenz lassen sich Prozesse optimieren. Und auf dieser Basis werden KI-gestützte Entscheidungen möglich, die Risiken reduzieren und Wachstum sichern.
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.“
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.
