Drei Arten wie Analytics scheitert – und eine die funktioniert

vom 29.06.2026

Unternehmen investieren viel in Analytics. Und trotzdem entsteht am Ende oft nicht das, was eigentlich versprochen wurde: Entscheidungen, die auf verlässlichen Daten basieren.

Das liegt meistens daran, dass zwei Dimensionen auseinanderfallen, die zusammengehören: analytische Qualität und Business-Relevanz.

Analytische Qualität meint: Sind die Daten verlässlich? Ist die Berechnungslogik sauber? Werden die richtigen Kennzahlen gemessen, mit den richtigen Methoden, auf einer soliden Datenbasis?

Business-Relevanz meint: Werden diese Daten tatsächlich genutzt? Beantworten sie die Fragen, die im Arbeitsalltag gestellt werden? Helfen sie, konkrete Entscheidungen zu treffen?

In der Praxis wird fast immer nur eine Achse optimiert. Das hat Konsequenzen.