Warum Daten überhaupt wichtig sind

Ohne Daten navigiert man im Nebel. Mit ihnen lässt sich auf verschiedenen Ebenen etwas anfangen: Man versteht erst einmal überhaupt, wovon man spricht – also das bloße Beschreiben eines Zustands. Man kann Organisationsprozesse optimieren, weil man sieht, wo es hakt. Man kann Voraussagen treffen, weil sich aus Mustern Wahrscheinlichkeiten ableiten lassen. Und man kann diese Wahrscheinlichkeiten mit der Zeit verbessern, je mehr und bessere Daten vorhanden sind.

Kurz gesagt: Daten ermöglichen informierte Handlungsfähigkeit. Das klingt selbstverständlich – ist es in der Praxis aber keineswegs.

Das eigentliche Problem: Daten sammeln ist aufwendig – oder?

Wenn Organisationen erkennen, dass sie bestimmte Prozesse besser verstehen oder messen wollen, lautet die erste Reaktion häufig: „Dann müssen wir Daten erheben." Das stimmt manchmal. Neue Messmechanismen einzurichten – Befragungen, Tracking-Systeme, manuelle Protokolle – kann zeitintensiv, teuer und organisatorisch anspruchsvoll sein.

Aber hier liegt ein häufiger Denkfehler: Der Impuls, sofort Neues zu schaffen, übersieht das, was bereits vorhanden ist.

Die unentdeckten Schätze: Daten, die schon da sind

Viele Unternehmen verfügen über erstaunlich viele strukturierte Daten – sie wissen es nur nicht. Diese Daten schlummern in Schnittstellen und Systemen, die täglich genutzt werden, ohne dass jemand ernsthaft auswertet, was sie liefern.

Ein paar Beispiele aus der Praxis:

Die Homepage liefert über Analytics-Tools detaillierte Informationen darüber, welche Seiten wie oft besucht werden, wo Nutzer abspringen und woher sie kommen. Das ist mehr als nur Webstatistik – es ist ein Abbild von Interessen, Verhalten und Bedarf.

Darüber hinaus enthalten viele Homepages vollständige Einrichtungsverzeichnisse und Kontaktdatenbanken – oft ohne dass sich jemand darüber im Klaren ist, welches Datenpotenzial darin steckt. Für das Thema Daten hat das gleich zwei Implikationen: Zum einen sind diese Bestände häufig als Excel-Export verfügbar und damit sofort auswertbar – ohne jeden technischen Aufwand. Zum anderen stellt sich spätestens hier eine grundlegendere Frage: Wenn dieselben Kontakte und Einträge an mehreren Stellen gepflegt werden – im CMS der Homepage, im internen Verzeichnis, vielleicht noch in einer weiteren Datenbank – entstehen zwangsläufig Inkonsistenzen, Pflegeaufwand und Vertrauensverlust in die Daten. Das ist der Moment, an dem man sich fragen sollte, ob es nicht sinnvoller wäre, auf eine Single Source of Truth umzustellen: eine einzige, zentral gepflegte Quelle, aus der alle anderen Systeme gespeist werden. Das löst nicht nur das Datenproblem – es reduziert auch dauerhaft den Aufwand.

Softwaretools – ob HR-System, CRM, Projektmanagement-Tool oder Bewerbermanagementsystem – protokollieren kontinuierlich. Wie lange dauern bestimmte Prozesse? Wo entstehen Engpässe? Wie entwickelt sich die Fluktuation? All das steckt oft bereits im System, wartet aber auf Auswertung.

Externe Stellenbörsen und Plattformen bieten über APIs Daten zu Bewerberzahlen, Reichweiten, Klickverhalten oder Verweildauer auf Anzeigen. Wer diese Informationen systematisch abgreift und auswertet, versteht seinen Arbeitsmarktauftritt ganz anders.

Das Schöne an diesen Quellen: Um sie zu nutzen, muss man nichts Neues einrichten. Es braucht lediglich eine Auswertung des bereits Vorhandenen. Das ist der eigentliche Schatz – und er wird erstaunlich selten gehoben.

Eine systemische Perspektive: Beobachten, strukturieren, kommunizieren

Hinter der Frage „Welche Daten brauchen wir?" steckt eine tiefere Frage: Wie beobachtet unsere Organisation sich selbst?

Aus einer kybernetischen Perspektive – konkret der Kybernetik zweiter Ordnung – geht es nicht nur darum, Daten zu erheben, sondern darum, wie ein System seine eigenen Beobachtungen strukturiert und kommuniziert. Eine Organisation, die lernen will, muss wissen, worauf sie schaut, wie sie das Beobachtete beschreibt und wer diese Beschreibungen wie verwendet.

Das bedeutet praktisch: Daten allein reichen nicht. Sie müssen in angemessener Form kommuniziert werden – für die Menschen, die damit arbeiten und Entscheidungen treffen. Ein Dashboard, das niemand liest, ist keine Information. Eine Zahl ohne Kontext ist kein Wissen.

Der erste Schritt ist daher nicht die technische Einrichtung neuer Systeme, sondern eine ehrliche Bestandsaufnahme: Was beobachten wir bereits? Was davon ist strukturiert und zugänglich? Und wie nutzen wir diese Beobachtungen, um als Organisation klüger zu werden?

Empfehlung: Erst suchen, dann sammeln

Mein Rat für Organisationen, die mit Daten beginnen wollen:

Bevor neue Erhebungssysteme geplant werden, lohnt sich ein Blick auf das bereits Vorhandene. Welche APIs liefern bereits Daten? Welche Tools protokollieren täglich, ohne dass jemand die Protokolle liest? Welche Berichte werden automatisch generiert und landen ungeöffnet im Postfach?

Oft reicht eine erste strukturierte Auswertung dieser Quellen, um überraschend gute Einblicke zu gewinnen – und zu entscheiden, welche Lücken wirklich durch neue Datenerhebung geschlossen werden müssen.

Daten sammeln kann aufwendig sein. Aber die Schätze heben, die schon da sind – das ist oft der klügere erste Schritt.