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The Data Economist | Establishing sustainable "Data Inspired & Digital Culture"

Die neue Wertschöpfungslogik im Datenzeitalter: Wie Data Governance den Weg von Aufwand zu Wirkung radikal verändert

Eine provokante Ausgangsthese: Wert entsteht nicht durch Technologie, sondern durch strukturierte Datenarbeit

Die zentrale These lautet: Unternehmen schöpfen den Wert ihrer Daten nicht aus technischen Gründen unzureichend aus, sondern aufgrund eines strukturellen Fehlers in ihrer Wertschöpfungslogik. Erst eine konsequente Neuausrichtung durch Data Governance und die Industrialisierung der Datenarbeit kehrt das geltende 80-zu-20-Verhältnis von Aufwand zu Wertbeitrag in ein Modell, in dem Daten als strategischer Produktionsfaktor wirken und KI ihr Potenzial zuverlässig entfalten kann. Diese These fordert die verbreitete Annahme heraus, dass neue Plattformen oder zusätzliche Analysten den Engpass lösen könnten. Tatsächlich entsteht Fortschritt dort, wo Unternehmen bereit sind, den unsichtbaren Aufwand vor der Analyse systematisch zu eliminieren.

Die stille Vollbremsung: Weshalb fehlende Datendurchgängigkeit die Wertschöpfung gefährdet

Während in Führungsetagen über KI Strategien debattiert wird, kämpft das operative Geschäft mit einem unsichtbaren Gegner. Fragmentierte Datenströme fungieren als massive Engpässe. Wer Data Availability mit echter Durchgängigkeit verwechselt, zahlt den Preis in Form von stagnierender Innovation und explodierenden Kosten.

Es ist ein Paradoxon der modernen Wirtschaft. Unternehmen investieren Milliarden in digitale Transformation, Analytics und Künstliche Intelligenz, doch die erwarteten Produktivitätssprünge bleiben oft aus. Wenn eine KI Strategie so wirkt, als könnte sie auf jedes andere Unternehmen angewendet werden, indem einfach das Logo auf dem Foliendeck geändert wird, handelt es sich nicht um eine Strategie. Es ist vielmehr eine Reihe taktischer Maßnahmen. Der wahre Grund für die Stagnation liegt tiefer und ist oft schmerzhaft banal. Die Daten fließen nicht, sondern sie stocken.