Wie verschiedene Unternehmensgrößen die Datenanalyse prägen

Datenanalyse ist kein Luxus für große Unternehmen – sie ist für jede Unternehmensgröße ein bedeutsames Instrument, um den Überblick zu behalten, schneller Entscheidungen zu treffen und im Tagesgeschäft zu steuern.

Ob Einzelunternehmen, kleine Unternehmen, Mittelstand oder Konzern: die Herausforderungen sind unterschiedlich, doch der Nutzen, den eine durchdachte Datenanalyse-Landschaft bringt, dient allen.

Einzelunternehmen: Ob sich Datenanalyse lohnt

Lohnt sich Datenanalyse überhaupt, wenn ein Unternehmen gerade erst startet und kaum Daten vorhanden sind?

Gerade kurz nach der Gründung stellt sich oft die Frage, ob sich Datenanalyse überhaupt lohnt. Zwar werden in der Gründungsphase meist Umsätze, Kosten, Liquidität und Rentabilität geplant, Ist-Zahlen sind allerdings kaum vorhanden, sodass die erste Analyse oft ausbleibt.

Sobald Zahlen gefragt sind, wird dann erst einmal auf manuelle Methoden zurückgegriffen. Excel-Tools, Dashboards oder tiefere Analysen für echte Erkenntnisse und Ableitung von Maßnahmen sind meist noch nicht vorhanden. Viele Einzelunternehmen erreichen diesen Punkt allerdings nie, überlassen Zahlen ihrer Steuerberatung, auch wenn sie Risiken selbst frühzeitig erkennen sollten.

Nur ein Beispiel: eine Gegenüberstellung von Planzahlen und Ist-Zahlen ist hilfreich – allerdings auch nur, wenn sich auch Erkenntnisse und Maßnahmen ableiten lassen.

Ein häufiger Grund, sich mit den eigenen Zahlen nicht auseinanderzusetzen, ist, dass sie mit unangenehmen Emotionen verbunden sind. Gerade dann, wenn es nicht wie gewünscht läuft, ist es allerdings umso wichtiger, den Überblick zu behalten.

Kleine Unternehmen: Wenn Strukturen teamfähig werden müssen

Was verändert sich, wenn Mitarbeitende dazukommen?

Sobald erste Mitarbeitende dazukommen, verändert sich der Umgang mit Daten und Informationen grundlegend. Es reicht nicht mehr, wenn nur eine Person weiß, wo was steht. Informationen müssen für alle Beteiligten auffindbar, verständlich und aktuell sein, sonst klappt nichts ohne ständige Rücksprache.

Datenanalyse hilft dabei, Transparenz zu schaffen. Dabei ist sie am besten mit einem Selbstverständnis und mit wenigen Erklärungen auskommend aufgebaut.

Bestehende Excel-Dateien lassen sich teamfähig machen. Oft investieren Unternehmen an diesem Punkt jedoch direkt in individuell erstellte und automatisierte Excel-Tools.

Mittelstand: Wenn Struktur und Automatisierung nachzuziehen sind

Wie kann Datenanalyse im Mittelstand sinnvoll ausgebaut und glattgezogen werden, ohne alles über den Haufen zu werfen?

Im Mittelstand gibt es meist schon Reporting, Dashboards, Detailauswertungen – oft sogar zu viel davon, verteilt auf viele Personen. Das kostet unzählige Stunden, die in Summe meist nicht bekannt sind. Denn während das Unternehmen wächst, entstehen viele Lösungen und die Komplexität nimmt stark zu. Mehr Mitarbeitende, Kunden, Lieferanten und Prozesse bedeuten auch mehr Daten und Steuerungsbedarf, jedoch im Gesamtzusammenhang und nicht in Einzellösungen.

Früher oder später fehlt es also an Struktur. Insellösungen und Excel-Dateien gibt es an jeder Stelle, Informationen sind verstreut, statt schlüssig ineinanderzugreifen.

Hier helfen Tools, die Bestehendes komprimieren. Und das müssen nicht immer neue Tools sein. Bestehende als Grundlage zu verwenden, zu kombinieren, zusammenzuführen, Dashboards einzufügen und natürlich zu automatisieren, macht oft mehr Sinn. Zudem würdigt dieses Vorgehen bereits bestehenden Lösungen und erhöht damit die Akzeptanz in der Tool-Nutzung.

Konzerne: Wenn’s trotz umfassender Möglichkeiten manuell läuft

Warum funktioniert Datenanalyse in großen Unternehmen oft weiterhin nicht reibungslos?

Mit Blick auf Konzerne wirkt es oft verwunderlich, dass Datenanalyse trotz technischer Möglichkeiten und einer Vielzahl an Ressourcen nicht reibungslos funktioniert.

In der Praxis ziehen sich viele Mitarbeitende die benötigten Informationen manuell, weil die Systeme nicht das liefern, was sie im Tagesgeschäft brauchen. Gründe sind:

• Unklare Zuständigkeiten in genau diesen Themen,
• ausbremsende interne Politik,
• verschobene Prioritäten weg vom Tagesgeschäft hin zum Management und
• verlorengegangener Anwenderfokus durch längere Wege.

Während also das Management automatisierte Dashboards nutzt, kämpfen operative Teams mit Datenqualitätsproblemen, umständlichen Zugriffen und manuellen Prozessen. Sie suchen sich Informationen oft selbst zusammen, um den eigenen Job überhaupt machen zu können.

Das kostet Zeit, Geld und Produktivität, die jedoch in den Kennzahlen-Systemen nicht auftauchen.

Der gemeinsame Nenner aller Unternehmensgrößen

Was verbindet alle Unternehmen im Thema Datenanalyse?

Was alle Unternehmensgrößen gemeinsam haben, ist der Wunsch nach Überblick und Steuerbarkeit. Gefragt sind datengestützte Entscheidungshilfen, die ohne Excel-Gewusel und am besten jederzeit und auf Knopfdruck verfügbar sind.

Dafür braucht es Tools, die unternehmensspezifische Rahmenbedingungen und Daten berücksichtigen, passende Kennzahlen und Themenzusammenhang. Eine Datenanalyse, die bei Entscheidungen unterstützt, Risiken frühzeitig erkennen lässt und hilft, Prozesse zu verbessern.

Dafür sind keine speziellen BI-Tools oder eine Analyse-Software nötig, Excel bietet mehr als in Unternehmen meist genutzt wird und bringt zeitnahe Entlastung.

Beliebte Beispiele sind automatisierte Dashboards, die sich mit wenigen Klicks aktualisieren lassen, Detailansichten per Klick bieten und mit Notizen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Checklisten kombiniert werden können. Ob zu grundlegenden Themen wie Kundenübersichten, Finanzdetails wie BWA und Cashflow, KPIs für Logistik und Vertrieb oder spezifischen Inhalten wie der anstehenden Preiserhöhung bei einer komplexen Pricing-Struktur.

Von der ersten Excel-Datei bis zur integrierten Analyselandschaft

Läuft es in Unternehmen gleich ab?

Es gibt bestimmte Grundstrukturen wie im Finanzbereich die Zahlungsflüsse und BWA, aber auch diese sind abhängig von der Datenquelle, den Systemen etc. Es gibt jedoch typische Muster in der Entwicklung und die zeigen: Datenanalyse beginnt selten mit einer fertigen Struktur. Sie wächst mit dem Unternehmen und mit den Anforderungen.

Was anfangs eine einfache Excel-Tabelle ist, wird mit der Zeit oft zu einem ziemlich chaotischen Tool. Strukturierung und Automatisierung bleiben häufig so lange aus, bis ein BI– oder Analyse-Tool eingeführt wird.

Und selbst dann verläuft die Einführung oft sehr mühsam und so, dass nicht alle im Abteilungen davon profitieren. Obwohl Datenanalyse von operativer bis strategischer Ebene, themen- und abteilungsübergreifend nahezu über das gesamte Unternehmen hinweg Sinn macht.

Schlussfolgerung

Datenanalyse ist kein Luxus, sondern entwickelt sich mit dem Unternehmen. Je früher Strukturen geschaffen werden, desto leichter lassen sich Transparenz und Steuerbarkeit erreichen – unabhängig von der Unternehmensgröße.

Im nächsten Beitrag zeige ich die typischen Level der Datenanalyse und wie Sie erkennen, wo Ihr Unternehmen steht. Tragen Sie sich im folgenden Formular ein und erfahren zuerst von neuen Inhalten.