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Die Datenmengen in Unternehmen wachsen exponentiell. Doch das Motto „je mehr Daten, desto besser“ führt nicht zwangsläufig auch zu optimalen Managemententscheidungen auf Basis der vorhandenen Informationen. Vor allem dann nicht, wenn Analyse-Werkzeuge veraltet oder so komplex sind, dass FachanwenderInnen nicht damit arbeiten. Eine neue oder passgenaue Lösung zu finden, setzt Detailarbeit bei der Ermittlung des Reifegrads voraus, die sich dann jedoch schnell auszahlt. Denn das Ergebnis ist eine individuell auf das jeweilige Unternehmen zugeschnittene Lösung, deren Effizienz konkret messbar ist.

Lösungen zur Datenanalyse wachsen mit der Zeit und mit der Zahl der AnwenderInnen. Wird dieses Wachstum nur unzulänglich kontrolliert, kommt es zum Wildwuchs. Zudem altern Analyse-Lösungen, was sich unter anderem in der Usability oder der Dauer zur Analyseerstellung äußert. Die Breite des Angebots an Methoden und Werkzeugen macht Entscheidungen für oder gegen Lösungen jedoch zu einem Problem und führt in vielen Fällen zu Fehlinvestitionen. Denn „viel hilft viel“ ist nicht für jedes Unternehmen der richtige Weg. Es muss nicht gleich ein neues Data Warehouse, Machine Learning und Data Science sein. Was aber sein muss: Das Unternehmen muss die richtige Balance zwischen Technologiekomplexität und konkretem Nutzen finden, und dieser Vorteil kann in vielen vor allem kleinen und mittelständischen Unternehmen schon im Aufbau eines aussagekräftigen Reportings liegen.