Sind Ihre Daten ein Gewinn oder ein Risiko? 5 Zeichen von Data Friction + Lösungen | FELD M

In diesem Beitrag beschreibt unsere Data-Strategy-Expertin Laura Winkelbauer fünf typische Anzeichen von Data Friction (also Reibungsverluste im Umgang mit Daten) und stellt bewährte Lösungsansätze vor. Lauras beruflicher Weg umfasst Strategieberatung, E-Commerce und – seit inzwischen sechs Jahren bei FELD M – die Beratung von Entscheidungsträger:innen zu Datenstrategie und dem Aufbau datengetriebener Organisationen.

„Wenn Datenprodukte nicht liefern, liegt das selten an fehlendem Talent oder Technologie. Meistens deutet es auf eine grundlegende Lücke im Datenmanagement hin."

– Laura Winkelbauer, Data-Strategy-Expertin, FELD M

Daten können eine wertvolle strategische Ressource sein, aber auch eine echte Fehlerquelle.

Kennen Sie das? Zwei Abteilungen präsentieren im selben Meeting zwei völlig unterschiedliche Versionen der Wahrheit. Unterschiedliche Zahlen, unterschiedliche Dashboards, unterschiedliche Definitionen derselben Kennzahl. Genau das meinen wir mit Datenreibung.

Wenn Datenprodukte – Dashboards, Empfehlungssysteme oder Personalisierungstools – nicht das halten, was sie versprechen, liegt das selten an fehlendem Talent oder falscher Technologie. Meistens zeigt es eine grundlegende Schwäche im Datenmanagement an.

Die Kosten der Data Friction: Woran Sie das Problem erkennen

Wenn Ihre Organisation Schwierigkeiten hat, ihre Datenprozesse zu skalieren, werden Ihnen diese fünf Herausforderungen wahrscheinlich bekannt vorkommen:

1. Inkonsistenz zwischen Datenprodukten

Wenn jedes Analytics-Tool Ihnen etwas anderes sagt, wird Skalierung schnell zur Sisyphusarbeit.

Wenn Dashboards, automatisierte Warnmeldungen und Entscheidungshilfen – etwa Next-Best-Action-Systeme – widersprüchliche Erkenntnisse liefern, entsteht operative Lähmung. Hochqualifizierte Analyst:innen verbringen ihre Zeit damit, Daten zu überprüfen, statt strategische Arbeit zu leisten.

2. Verzögerungen beim Time-to-Market

In einem agilen Markt ist Geschwindigkeit ein Wettbewerbsvorteil, doch viele Teams können diesen Vorteil kaum nutzen.

Wenn Ihre Ingenieur:innen mehr als 30% ihrer Zeit damit verbringen, Daten zu finden und zu bereinigen, statt Features zu bauen, ist Ihr Innovationszyklus ins Stocken geraten.

3. Der „Garbage in, garbage out"-Effekt auf Innovation

Aus schlechtem Ausgangsmaterial lässt sich kein hochwertiges Ergebnis gewinnen. Wenn die Datengrundlage schwach ist, wird der Einsatz moderner Technologien wie generativer KI oder Predictive Modeling zur Herausforderung oder scheitert ganz.

Dieser Kreislauf verhindert, dass Sie über einfaches Reporting hinausgehen und echten Mehrwert schaffen können.

4. Vertrauensverlust bei Stakeholdern

Der vielleicht folgenreichste Schaden ist psychologischer Natur.

Wenn Datenprodukte wiederholt zu langsam oder ungenau sind, schwindet das Vertrauen der Führungsebene. Entscheidungen werden wieder auf Basis von Bauchgefühl getroffen, und Ihre Investitionen in Daten verlieren ihren Wert. Wie wichtig Stakeholder-Vertrauen dabei ist, beschreibt Jesse Rothenberg von Ableton in unserem Interview sehr treffend.

5. Regulatorische und Compliance-Risiken

Die globalen Datenschutzstandards werden strenger und mit dem EU AI Act steigen die Anforderungen an Unternehmen weiter.

Wer die genaue Herkunft seiner Daten nicht kennt und keinen klaren Rahmen für den Umgang mit Kundendaten hat, geht erhebliche rechtliche und finanzielle Risiken ein. Das können und sollten moderne Unternehmen sich nicht leisten.

Data Governance: Die strategische Antwort

„Data Governance" – ein Begriff, der allzu oft in Buzzwords versinkt. Lässt man das Jargon-Gestrüpp außer Acht, ist Data Governance schlicht das Betriebssystem für Ihre Informationen.

Was Data Governance konkret bringt

Die Einführung eines soliden Governance-Rahmens bedeutet nicht, neue Bürokratie aufzubauen. Es geht darum, die Hürden zu beseitigen, die Ihre Organisation bremsen.

„Wir wollen in einer besseren Position sein, wenn es um Daten und die Einführung neuer, KI-gestützter Technologien geht."

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Dann sind das die Gründe, warum Data Governance zu Ihrer strategischen Agenda gehört:

• Konsistenz. Dashboards, Modelle und Experimente basieren auf denselben Definitionen und derselben Logik. Kennzahlen stimmen zwischen Marketing, Vertrieb und Analytics überein – kein „Wessen-Zahl-stimmt?" mehr.
• Effizienz. Data Engineers, Data Scientists und Analyst:innen müssen keine Pipelines neu aufbauen oder undokumentierte Tabellen suchen. Sie können sich auf Erkenntnisse und Features konzentrieren.
• Vertrauen. Wenn Anwender:innen verstehen, woher Zahlen stammen und was sie bedeuten, verlagern sich Diskussionen weg von „Welche Zahl ist richtig?" hin zu „Was sagt uns das?". Zahlen, denen man vertraut, stärken auch das Vertrauen in die Teams dahinter und das wiederum fördert die Zusammenarbeit zwischen Business und Analytics, die echten Mehrwert schafft.
• Compliance. Mit klarer Dateneigentümerschaft, Datenherkunft und Dokumentation erfüllen Sie Anforderungen wie die Transparenzvorgaben des EU AI Acts und entsprechende Datenschutzframeworks.
• Innovationsbereitschaft. Mit vertrauenswürdigen, gut dokumentierten Daten können Teams neue Technologien schneller einführen, sicher experimentieren und neue Produkte zuverlässig auf den Markt bringen.

Wie Data Governance in der Praxis aussieht

Data Governance ist weder ein einzelnes Tool noch eine große Reorganisation. Es ist ein Rahmenwerk, das auf einigen zentralen Säulen aufbaut:

• Klare Verantwortlichkeiten. Jeder Datensatz hat eine verantwortliche Person. Diese Person kennt den Inhalt, die Grenzen und kann Fragen dazu beantworten. Keine Slack-Nachrichten mehr à la „Ist das noch aktuell?" und keine Phantomtabellen, die niemand anfasst oder löscht.
• Gemeinsame Definitionen. Ihre Organisation einigt sich darauf, was „Kunde", „Conversion" oder „aktiver User" bedeutet. Diese Definitionen sind zentral zugänglich. Wenn Marketing und Produkt über Retention-Raten sprechen, meinen sie dasselbe.
• Dokumentation, die mit Ihren Daten reist. Metadaten sind keine Nebensache, die irgendwo in einem vergessenen Wiki verstaubt. Sie leben direkt bei den Daten: Woher stammen sie? Wie wurden sie transformiert? Wann wurden sie zuletzt aktualisiert? Wer nutzt sie nachgelagert?
• Qualitätsstandards mit Wirkung. Sie legen fest, was für verschiedene Anwendungsfälle „gut genug" bedeutet, und bauen Prüfmechanismen ein, die Probleme frühzeitig erkennen. Nicht jeder Datensatz muss perfekt sein – aber jeder Datensatz braucht eine Qualität, die seinem Zweck entspricht.
• Zugang, der Sicherheit und Geschwindigkeit vereint. Mitarbeitende finden und nutzen die Daten, die sie brauchen – ohne wochenlange Freigabeprozesse. Sensible Informationen bleiben geschützt. Intelligente Leitplanken statt Hindernisse – das gilt übrigens auch für unser AI-Literacy-Training.

Fazit

Viele Organisationen stehen „Gesamtlösungen" skeptisch gegenüber – besonders wenn die Praxis selten das hält, was die Präsentation verspricht. Das verstehen wir.

Data Governance ist kein einmaliges Projekt. Es ist ein grundlegender Wandel im Umgang mit der wertvollsten Ressource Ihres Unternehmens – und einer der seltenen Multiplikatoreffekte, der jede zukünftige Entscheidung verbessert.

Veränderungen brauchen Zeit. Das Ergebnis ist wiederhergestelltes Vertrauen, bessere Entscheidungen, echte Innovationsfähigkeit – und die Gewissheit, dass Ihr Unternehmen für das gerüstet ist, was als Nächstes kommt.

Wenn Sie sehen möchten, wie das in der Praxis aussieht: Ein konkretes Beispiel ist unsere Zusammenarbeit mit JobCloud, der führenden digitalen Recruitingplattform der Schweiz.

Angesichts wachsender Datenkomplexität und steigender Nachfrage nach neuen Use Cases hat JobCloud gemeinsam mit FELD M eine ganzheitliche Datenstrategie entwickelt – abgestimmt auf Unternehmensziele und mit klarem Fokus auf Governance, Architektur sowie Enablement und Data Literacy.

Die vollständige Case Study können Sie hier lesen:

• Effiziente Use-Case-Implementierung mit FELD M's Datenstrategie