Potenzial verschenkt: Deutsche Digitalunternehmen lassen wertvolle Daten ungenutzt

Daten gelten als „Rohstoff des digitalen Handels“, doch die meisten Unternehmen schöpfen dieses Potenzial längst nicht aus – die Ursache ist oft in einer instabilen oder sogar fehlenden Struktur aus ungenauen Kennzahlen und Verantwortlichkeiten zu finden

[datensicherheit.de, 31.07.2026] Die dotSource SE geht in einer aktuellen Stellungnahme auf den Umstand ein, dass Daten zwar als „Rohstoff des digitalen Handels“ gelten, doch die meisten der Unternehmen demnach dieses Potenzial nicht ausschöpfen. Die Ursache liege häufig an einer instabilen oder sogar fehlenden Struktur aus ungenauen Kennzahlen und Verantwortlichkeiten. Besonders in Zeiten, in denen schwer absehbar sei, wohin Trends der Künstlichen Intelligenz (KI) das eigene Unternehmen tragen, brauche es ein solides Fundament. Ein neues „Whitepaper“ der Digitalagentur beschreibt nun, wie Unternehmen Schritt für Schritt zu einem funktionierenden KPI-System gelangen könnten. Viele Digitalunternehmen verfügen über umfangreiche Datenbestände aus Onlineshops, „Social Media“, Kundenservice oder internen Prozessen. Dennoch blieben diese Informationsquellen häufig ungenutzt oder würden nur isoliert betrachtet: 67 Prozent der deutschen Unternehmen gäben an, dass Daten schneller wüchsen als sie damit umgehen könnten. Dabei wollten bereits 76 Prozent der Unternehmen in die Datenkompetenz investieren, um ihre Daten besser auswerten zu können.

Abbildung: dotSource SE

Whitepaper „»KPIs im Digital Business« – Datengestütztes Arbeiten für digitalen Erfolg“

Oftmals keine einheitliche Definition relevanter Kennzahlen der Unternehmen

„In den Unternehmen werden zahlreiche Systeme wie CRM, Tracking-Tools oder BI-Lösungen zur Datenerhebung eingesetzt, aber ein klares und einheitliches Verständnis für die Nutzung fehlt.“ Mitarbeiter wüssten häufig nicht, welche Kennzahlen für ihre Arbeit wirklich relevant sind, welche „Tools“ zur Analyse geeignet sind und wie sie Zahlen richtig interpretieren und in konkrete Maßnahmen übersetzen können.

• Oftmals herrsche in vielen Unternehmen keine einheitliche Definition relevanter Kennzahlen. So werde beispielsweise der Begriff „Umsatz“ je nach Abteilung unterschiedlich interpretiert: Der Vertrieb verstehe unter „Umsatz“ die Bestellungen und Auftragseingänge. Das Controlling messe mit dem Umsatz die wirtschaftliche Leistung in einer bestimmten Periode. Die Logistik fokussiere sich beim „Umsatz“ auf den physischen Warenfluss, sprich den Versand und die Auslieferung.

Solche Abweichungen könnten zu Missverständnissen und widersprüchlichen Entscheidungen führen. Hierbei könnten indes unternehmensweit definierte „Key Performance Indicators“ (KPIs) Abhilfe schaffen.

Transformation der Kennzahlensammlung zum KPI-System als Herausforderung

Nicht jede verfügbare Zahl sei strategisch relevant. Eine wirksame KPI-Strategie basiere vielmehr auf wenigen, präzise definierten Kennzahlen, welche an klaren Zielen ausgerichtet seiend und aus denen sich konkrete Maßnahmen ableiten ließen.

Unternehmen könnten Schritt für Schritt von den isolierten Kennzahlen zu einem unternehmensweiten KPI-System gelangen. Anhand dieses KPI-Systems ließen sich Aussagen zur Leistungsfähigkeit des Unternehmens treffen. Zudem könnten Maßnahmen zur Effizienzsteigerung gezielter eingesetzt werden. KPI-Sets seien so individuell wie Unternehmen selbst und vor allem von deren Zielen und digitalen Reifegraden abhängig. Dennoch hätten sich im „Digital Business“ KPIs etabliert, welche für viele Unternehmen eine zentrale Rolle spielten, beispielsweise:

• Return on Investment (ROI) in Prozent -> »Wie rentabel ist eine bestimmte Investition?«
  ROI = Gewinn ÷ investiertes Kapital x 100
• Click-Through-Rate (CTR) in Prozent -> »Wie viele Nutzer haben auf einen bestimmten Link geklickt?«
  CTR = Klicks ÷ Impressionen x 100
• Cart-Abandonment-Rate (CAR) in Prozent -> »In welchem Verhältnis stehen Warenkorbabbrüche zu Kaufabschlüssen?«
  CAR = Warenkorbabbrüche ÷ angelegte Warenkörbe x 100

4 Anregungen von dotSource zur erfolgreichen Transformation

• Transparente Verantwortlichkeiten empfohlen: „Verantwortlichkeiten sorgen dafür, dass Kennzahlen nicht in der Analysephase versanden! Wenn niemand weiß, wer für eine Metrik verantwortlich ist, wird sie weder hinterfragt noch verbessert. In der Praxis heißt das: Für jede relevante Kennzahl gibt es eine verantwortliche Person, die die Zahl kennt, interpretieren kann und bei Abweichungen Maßnahmen anstößt.“

• Zudem machten realistische Zielwerte Entwicklungen nachvollziehbar. Ohne diese bleibe eine Kennzahl nur eine Momentaufnahme. Mit Zielwerten lasse sich hingegen erkennen, „ob eine Maßnahme wirkt oder ob nachjustiert werden muss“. Der häufige Fehler: Ziele würden entweder zu hoch gesetzt und frustrierten das Team, oder so niedrig, dass sie keine Motivation erzeugten.
• Ferner habe Datenkompetenz quasi eine Doppelrolle: Ein weiterer Schwerpunkt liege auf dem Aufbau von Datenkompetenz in den Teams. Mitarbeiter sollten nicht nur Zugriff auf Daten erhalten, sondern Zusammenhänge verstehen: „Welche Stellschrauben beeinflussen welche Kennzahlen und welche Maßnahmen lassen sich daraus ableiten?“ Wenn klar sei, welche Hebel welche KPIs bewegten, werde aus der reinen Beobachtung eine aktive Steuerung des Geschäftserfolgs.
• Technologie sollte als „Enabler“ verstanden werden, nicht jedoch als Ersatz für kompetente Analysen. Moderne Technologien seien zwar Voraussetzung für verlässliche Kennzahlen, aber deren Wirkung entstehe erst im Zusammenspiel mit Strategie und Datenverständnis. Integrierte Systeme, saubere Datenflüsse und konsistente Reporting-Strukturen sorgten dafür, dass KPIs vergleichbar und belastbar würden. Die eigentliche Steuerungswirkung entfalte sich dort, wo ein klares Zielbild, ein unternehmensweites Kennzahlenverständnis und eine geeignete „Tool-Landschaft“ zusammenkämen.

Wettbewerbsvorteil Datenaffinität bei fehlenden Grundlagen gefährdet

Aktuelle Studien belegten, dass Unternehmen mit hoher Datenaffinität ihren Umsatz um bis zu 9,5 Prozent steigern können und eine fast dreifach höhere Wahrscheinlichkeit hätten, sich erfolgreich gegenüber Wettbewerbern zu behaupten. Dies zeige, dass es sich rein finanziell für die Unternehmen lohne, in die Verwertung der eigenen Daten zu investieren.

• Die größte Hürde für eine bessere Datennutzung seien dabei nicht die Daten selbst. 68 Prozent der Unternehmen sähen sogenannte Datensilos als größtes Problem – mithin die Isolation der Daten in deren Abteilung oder System. Die daraus resultierende schlechte Datenqualität verursache im Schnitt Kosten von bis zu 12,9 Millionen US-Dollar pro Jahr.

Wer also datengetriebene Entscheidungen treffen und damit finanzielle Erfolge erzielen möchte, sollte zunächst in den Abbau dieser „Datensilos“ investieren. „Unternehmen, die entweder eine unzureichende Datenqualität in ihren Entscheidungsprozessen tolerieren oder über qualitativ hochwertige Datenbestände verfügen, diese jedoch nicht systematisch für analytische und operative Zwecke nutzen, erleiden einen messbaren Wettbewerbsnachteil und verschwenden Ressourcen.“

Weitere Informationen zum Thema:

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Digitalagentur dotSource: Wir sind Ihr Spezialist für digitale und agentische Transformation.

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