Von Reporting zu datenbasierter Steuerung

Reporting als Überschrift gehört ins Repertoire jedes Unternehmen. Aber wie viele Entscheidungen basieren auf Reports, wie viele auf Erfahrung, Intuition oder dem lautesten Argument im Raum?

Diese Frage trifft in vielen Organisationen einen wunden Punkt. Das McKinsey Global Institute hat dazu bereits 2016 einen vielzitierten Befund formuliert: Datengetriebene Organisationen gewinnen 23-mal häufiger neue Kunden, binden sie sechsmal häufiger und sind 19-mal häufiger profitabel als ihre Mitbewerber [1].

Daten halten und Daten nutzen sind zwei verschiedene Dinge.

Gute Steuerung blickt auch zurück

Ein Report dokumentiert Vergangenes wie Umsätze, Kosten und Auslastungen, strukturiert und oft aufwendig aufbereitet. Das hat Auskunftswert und dient als Grundlage für Analysen. Ein Report ersetzt jedoch nicht seinen Einsatz in der Steuerung.

Was untermauert diese Aussage? Datengestützte Steuerung bedeutet, dass Entscheidungen auf Basis von Daten entstehen anstatt nur chronologisch als Schritt nach deren retrospektiver Erhebung. Offensichtlich besteht hier ein grundlegender Unterschied. Am Bild des Demingkreis illustriert heißt das: Planen, umsetzen, überprüfen und anpassen. Die Umsetzung erzeugt Daten, die Überprüfung inspiziert sie. Steuerung ohne Datennutzung allerdings macht bei Schritt drei Schluss, und springt ohne Schlüsse zu ziehen wieder zu Schritt eins.

Eine Bitkom-Erhebung von 2024 unter 603 deutschen Unternehmen zeigt, wie groß die Lücke in der Datennutzung ist: Lediglich 6 % glauben trotz des Wissens um deren strategische Bedeutung, das Potenzial ihrer verfügbaren Daten vollständig auszuschöpfen [2]. Somit haben viele ein Reporting, aber nur wenige steuern damit.

Welche organisatorischen Voraussetzungen braucht datenbasierte Steuerung?

Ein Dashboard als Sinnbild datenbasierter Steuerung greift zu kurz. Datenbasierte Steuerung entsteht durch konkrete organisatorische Umstände. In diesem Abschnitt zeige ich Ihnen drei Grundlegende.

Kennzahlen mit Steuerungsrelevanz

Eine brauchbare Kennzahl hat echte Steuerungsrelevanz. Nützliche Kennzahlen zeigen, ob das Unternehmen auf dem gewünschten Weg ist, und signalisieren frühzeitig Abweichungen. Dennoch messen viele Unternehmen, was leicht messbar ist anstatt dessen, was relevant ist. So entstehen Berichtspflichten, aber keine Entscheidungsgrundlagen. Achten Sie hier auf sogenannte Eitelkeitskennzahlen oder Vanity Metrics: Die Anzahl der Downloads einer App sagt sehr wenig aus, im Gegensatz zu aktiven Benutzer:innen oder 5-Sterne-Reviews.

Datenzugang ohne Hürden

Ebenso wichtig ist, dass der Datenzugang dort verfügbar ist, wo Entscheidungen fallen. Müssen Führungskräfte für jede Auswertung die IT anfragen, ist datenbasierte Steuerung strukturell nicht möglich. Das bedeutet: Verständliche Visualisierungen und direkter Zugang sind eine zentrale Voraussetzung, kein i-Tüpfelchen.

Datenzentrierte Kultur

Ein dritter Umstand ist eine Kultur, die Daten ernst nimmt. Das ist die größte Herausforderung und lässt sich durch kein System lösen. Umgekehrt haben sie keine datenbasierte Steuerung, wenn Sie Ergebnisse kommentarlos akzeptieren, sobald sie ins Bild passen, und genau dann kritisch hinterfragen, wenn sie unbequem sind. In dem Fall haben die Zahlen nur die Aufgabe zu bestätigen und gefallen.

Achten Sie auf diese Voraussetzungen und betrachten Sie sie als notwendigen Rahmen. Fehlt eine davon, fällt der Effekt der anderen wie ein Dominostein mit um.

KI hilft erst dann, wenn das Fundament steht

Der BARC Data, BI & Analytics Trend Monitor 2026 befragt jährlich global eine Vielzahl an Datenexpert:innen. Er listet Datenqualitätsmanagement als Priorität Nummer eins, noch vor KI-Governance [3]. Diese Expertenbefund sagt damit: erfolgreicher KI-Einsatz braucht ein tragfähiges Fundament.

Was kann KI leisten? Sie kann Signale aus großen Datenmengen herausfiltern, Muster erkennen, die menschliche Analysen übersehen, und Entscheidungen vorbereiten. An ihre Grenzen kommt sie bei einer fehlenden Steuerungskultur, einer schlechten Datenbasis oder fehlenden Verantwortlichkeiten. Diese kann sie weder kompensieren noch erzeugen.

Verlässliche Daten, klare Kennzahlen und eine Kultur, die mit unbequemen Ergebnissen arbeitet, sind also Voraussetzung für effektiven KI-Einsatz. Und der Schritt von Reporting zu datenbasierter Steuerung ist eine hochrelevante Führungsentscheidung. Auch diesen Schritt müssen Sie selbst gehen. KI kann ihn beschleunigen, aber nicht ersetzen.

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Quellen

1. McKinsey Global Institute (2016): The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World. McKinsey & Company, Dezember 2016. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world

2. Bitkom e. V. (2024): Data Economy – Wo steht die deutsche Wirtschaft? Presseinformation, 11. Juni 2024. https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Deutsche-Unternehmen-nutzen-ihre-Daten-kaum

3. BARC (2025/2026): Data, BI and Analytics Trend Monitor 2026. Business Application Research Center, Würzburg. https://barc.com/research/data-bi-analytics-trend-monitor-2026/