![IBacademy_Logo_blau[496]](https://www.ibsolution.com/hs-fs/hubfs/IBacademy_Logo_blau%5B496%5D.jpg?width=200&name=IBacademy_Logo_blau%5B496%5D.jpg "IBacademy_Logo_blau[496]"){kind=logo}
Viele Unternehmen investieren aktuell massiv in Data & Analytics – und erzielen trotzdem kaum bessere Entscheidungen. Das liegt jedoch selten an fehlender Technologie oder an der Menge der verfügbaren Daten. Der Grund ist vielmehr, dass die vorhandenen Daten nicht vertrauenswürdig genug sind, um Entscheidungen wirklich zu tragen.
Das eigentliche Problem liegt also tiefer. In der Unternehmenspraxis sehen wir immer wieder ähnliche Muster: Daten liegen in Silos, Kennzahlen sind nicht eindeutig definiert, Reports widersprechen sich, Entscheidungen basieren eher auf Erfahrung als auf Daten. Diese Herausforderungen sind real – und sie müssen adressiert werden.
Schaffen Sie eine Datenbasis, der Ihre Systeme, Ihre KI und Ihre Entscheider vertrauen können
Es braucht Technologie – und mehr
Moderne Plattformen wie die SAP Business Technology Platform (BTP), die SAP Business Data Cloud (BDC) oder die SAP Analytics Cloud (SAC) schaffen die notwendige Grundlage, um Daten zu integrieren, zu harmonisieren und für Planung, Reporting und Business AI nutzbar zu machen. Eine solche technologische Basis ist notwendig – aber nicht ausreichend.
SAP hat diese Entwicklung gerade auf der Kunden- und Partnerkonferenz SAP Sapphire in Orlando klar unterstrichen: Mit Initiativen rund um die SAP BDC und der konsequenten Weiterentwicklung der SAP BTP wird deutlich, dass der Fokus zunehmend auf einer integrierten Daten- und Plattformstrategie liegt.
Das Ziel ist es, Daten nicht nur verfügbar zu machen, sondern sie kontextualisiert, konsistent und über Systemgrenzen hinweg nutzbar zu machen – als Grundlage für Planung, Steuerung und den Einsatz von Business AI. Doch genau hier zeigt sich in vielen Organisationen die eigentliche Herausforderung: Die Technologie skaliert schneller als die Governance.
Data Excellence ist eine Organisationsfrage
Viele Initiativen scheitern nicht daran, dass Daten fehlen oder die erforderliche Technologie nicht vorhanden ist – sondern daran, dass beides nicht in eine klare organisatorische Struktur eingebettet ist. Die entscheidenden Fragen sind:
-
Wer verantwortet Daten?
-
Wer definiert Kennzahlen?
-
Wer entscheidet, welche Zahl „gilt“?
Ohne diese Klarheit bleibt Data Excellence ein Konzept, das nicht wirksam wird. Gerade im Kontext von Business AI wird das besonders sichtbar: Künstliche Intelligenz (KI) braucht nicht einfach Daten. KI braucht verlässliche, kontextualisierte und verantwortete Daten. Ohne diese Grundlage skaliert KI nicht den Nutzen, sondern die Inkonsistenz.
Was Data Excellence wirklich bedeutet
Data Excellence ist daher kein reines Datenprojekt. Es ist die Fähigkeit einer Organisation, Daten, Technologie und Verantwortung so zusammenzubringen, dass daraus belastbare Entscheidungen entstehen. Das umfasst:
-
sauberes (Stamm-)Datenmanagement
-
eine klare Data Governance
-
integrierte Datenplattformen
-
die konsequente Verknüpfung mit Planung, Reporting und Business AI
Erst wenn diese Elemente ineinandergreifen, entsteht eine Datenbasis, die nicht nur verfügbar ist, sondern auch wirkt.
Fazit: Nicht die Technologie macht den Unterschied
Am Ende entscheidet nicht die Datenmenge über den Erfolg. Es geht um die Fähigkeit, aus Daten verbindliche Entscheidungen abzuleiten. Und genau daran scheitern heute die meisten Organisationen nicht technisch, sondern strukturell. Künstliche Intelligenz macht sichtbar, was Unternehmen jahrelang kompensieren konnten: schlechte Stammdaten, unklare Verantwortlichkeiten und fehlende Governance.
Wer Data Excellence ernsthaft angeht, muss beides adressieren: die Qualität der Daten und die Art, wie Organisationen mit ihnen arbeiten. Erst durch dieses Zusammenspiel entsteht nachhaltiger Mehrwert. Mehr dazu, wie Unternehmen diesen Weg konkret gestalten können, haben wir im aktuellen Whitepaper „Data Readiness Blueprint“ zusammengefasst.
