Zeitreise ins Jahr 2007. Und wir jagen immer noch dieselben Geister.
Kürzlich haben wir ein altes Dokument aus dem Jahr 2007 aus unserem Archiv gezogen. Ein Satz daraus ist uns sofort aufgefallen: «Täglich gehen Millionen von Franken wegen mangelnder Datenqualität verloren».
Gemeint waren keine grossen Katastrophen, sondern der ganz normale Alltag: Kunden werden mehrfach geführt, Artikel leicht unterschiedlich definiert, Einkaufsvolumen verteilt sich auf mehrere Lieferanten, obwohl es eigentlich zusammengehört. Die Folge sieht man nicht sofort: Rabatte werden nicht genutzt, weil Volumen unsichtbar bleibt, Verhandlungen laufen auf einer unvollständigen Grundlage und Entscheidungen basieren auf Zahlen, die je nach System eine andere Geschichte erzählen. Nichts davon wirkt spektakulär. Deshalb fällt es auch lange nicht auf. Bis sich zeigt, wie viel Geld in diesen kleinen Abweichungen stecken bleibt.
Was uns daran auffällt: Wir hören genau das heute noch.
Fast zwanzig Jahre später hat sich vieles verändert. Die Systeme sind besser geworden. ERP, Planung und Reporting liefern zuverlässig ihre Informationen. Heute sprechen wir über künstliche Intelligenz, die auf Knopfdruck Auswertungen liefert. Und trotzdem passiert im Kern noch immer dasselbe. Die Brüche sind nicht verschwunden, sie haben sich nur verschoben. Sie entstehen heute zwischen den Systemen. Daten werden weitergereicht, angereichert und wieder zusammengeführt, bis aus vielen richtigen Einzelwerten ein Gesamtbild entsteht, das nicht mehr wirklich zusammenpasst.
So verschiebt sich auch die Arbeit der Teams. Sie arbeiten mit Daten, aber oft nicht an den richtigen Stellen. Viel Zeit geht dafür drauf, Informationen zusammenzutragen, zu prüfen und abzugleichen. Auch heute noch. Denn selbst wenn Auswertungen auf Knopfdruck entstehen, müssen Ergebnisse weiterhin geprüft und abgestimmt werden, solange sie nicht zusammenpassen. Nur passiert das meist im Nachhinein. Entscheidungen sind da oft schon getroffen.
Die Millionen gehen nicht auf einen Schlag verloren. Sie versickern. Jeden Tag ein bisschen.
Lizard Learning:
Viele Unternehmen investieren viel Energie in Dashboards und Reporting-Tools. Das Ergebnis sieht besser aus, aber ob alles wirklich zusammenpasst, bleibt oft offen.
Das zeigt sich nicht nur in klassischen Stammdaten. Auch dort, wo Systeme miteinander verbunden sind, entstehen Brüche. Die gleiche Information wird unterschiedlich geführt oder interpretiert, so dass ein Gesamtbild entsteht, das plausibel wirkt, aber nicht wirklich zusammenpasst.
Mit künstlicher Intelligenz wird das noch sichtbarer. Ohne eine verlässliche Grundlage fehlt der Kontext, auf dem sinnvolle Auswertungen oder Automatisierungen überhaupt aufbauen können.
Die meisten Ansätze setzen dort an, wo die Symptome sichtbar werden, nicht dort, wo sie entstehen. Deshalb taucht derselbe Satz auch zwanzig Jahre später wieder auf und wird, wenn sich daran nichts ändert, auch 2040 noch stimmen.
