Warum Datenprojekte im Mittelstand scheitern und wie eine pragmatische Datenstrategie hilft
Montagmorgen, 9:00 Uhr, Steuerungskreis in einem typischen deutschen Industrieunternehmen.
Auf der Leinwand flimmern bunte Dashboards. Die IT präsentiert stolz die neue „Data Platform“. Der Geschäftsführer nickt höflich, der Vertriebsleiter scrollt nebenbei durch sein Postfach, die Produktionsleiterin fragt leise: „Und was heißt das jetzt für meine Schichtplanung?“
Kommt dir das bekannt vor?
In vielen Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz ist genau das der Alltag. Datenprojekte im Mittelstand laufen, Budgets werden freigegeben, doch die Wirkung im Geschäft bleibt aus. Studien schätzen, dass je nach Definition 50–80 % aller Datenprojekte nicht den erwarteten Nutzen bringen.10,11 Eine aktuelle Bitkom-Umfrage zeigt außerdem, dass nur ein kleiner Teil der Unternehmen das Potenzial ihrer Daten wirklich ausschöpft.5–7
In diesem Artikel schauen wir stärker auf die organisatorischen und kulturellen Ursachen und darauf, wie du als Geschäftsführerin, Bereichsleiter oder Projektverantwortlicher die Weichen anders stellen kannst.
Warum Datenprojekte im Mittelstand so häufig scheitern
1. Kein gemeinsames Bild von „datengetrieben“ (jeder meint etwas anderes)
Wenn ich in Workshops im Mittelstand frage: „Was bedeutet für euch datengetrieben arbeiten?“, bekomme ich fast immer sehr ähnliche, aber vage Antworten. Die einen sprechen von „mehr Transparenz“, andere von „besseren Entscheidungen“, wieder andere wollen „endlich KI nutzen“. Alle haben irgendwie recht, aber jede Abteilung versteht etwas völlig anderes darunter.
Genau hier liegt ein zentraler Grund, warum Datenprojekte im Mittelstand scheitern: Es gibt kein gemeinsames, greifbares Bild, wohin die Reise gehen soll. Bitkom-Studien zeigen seit Jahren, dass die meisten Unternehmen Daten und Digitalisierung als wettbewerbskritisch betrachten, gleichzeitig aber nur ein kleiner Teil eine wirklich durchdachte Datenstrategie besitzt. Die Hürden liegen laut Führungskräften weniger in der Technik, sondern vor allem bei Menschen, Prozessen und Kultur.5–7
Unter Datenstrategie solltest du kein 80-seitiges PowerPoint verstehen, sondern eine bewusst formulierte Antwort auf ein paar einfache Fragen:
- Welche Geschäftsziele willst du mit Daten konkret unterstützen?
- Welche Use Cases haben Priorität?
- Wer übernimmt Verantwortung für welche Daten?
- Und nach welchen Prinzipien trefft ihr Entscheidungen, wenn Zahlen widersprüchlich sind?
Solange diese Fragen offen bleiben, starten Datenprojekte „ins Blaue“. Das Ergebnis kennst du vielleicht aus eigener Erfahrung: Die IT baut eine Plattform, der Vertrieb erwartet eine bessere Pipeline-Steuerung, die Produktion hätte gern eine verlässlichere Schichtplanung und am Ende fühlt sich niemand so richtig abgeholt.
2. Entscheidungsrituale bleiben analog, das Dashboard ist nur Kulisse
Die meisten Unternehmen investieren zuerst in Tools: ein neues BI-Frontend, eine moderne Datenplattform, vielleicht sogar einen schicken Self-Service-Ansatz. Auf dem Papier sieht das beeindruckend aus. In den Meetings selbst ändert sich aber erstaunlich wenig.5–7
Das typische Muster: Die Agenda des Management-Meetings ist noch dieselbe wie vor fünf Jahren. Die neue BI-Lösung wird irgendwo zwischen Punkt 3 und 4 vorgestellt, ein paar Screens werden gezeigt, man scrollt kurz durch die Dashboards, und danach wird wieder so entschieden wie immer: nach Bauchgefühl, nach Lautstärke, nach Hierarchie. Die Daten sind vorhanden, aber sie sind nicht mehr als eine hübsche Kulisse.
Daten alleine verändern nichts. Wichtig ist, dass du sie in eure Entscheidungsprozesse integrierst. Wenn ein Investitionsantrag über 200.000 Euro genauso diskutiert wird wie vor zehn Jahren, nur mit ein paar zusätzlichen Charts, dann ist dein Unternehmen nicht datengetrieben, sondern nur optisch datengetrieben.
Ein einfaches Gegenmodell sieht so aus: Für bestimmte Entscheidungen gibt es ein schlankes Template, in dem klar steht, welche Kennzahlen und Szenarien unbedingt betrachtet werden müssen. Jedes wichtige Meeting beginnt mit ein paar Minuten Fakten. Erst danach kommen Meinungen und Erfahrung. Und es gibt eine Person im Raum, die ausdrücklich die Rolle hat, die Datenperspektive zu vertreten und hartnäckig nachzufragen, wenn Argumente nicht zu den Zahlen passen.
Sobald du eure Meetings so aufbaust, fallen zwei Dinge sehr schnell auf: welche Daten wirklich fehlen und welche Reports ihr heute produziert, die niemand braucht.
3. Daten gehören niemandem und damit allen
Ein weiterer Klassiker im Mittelstand: Daten sind überall verteilt, doch gleichzeitig fühlt sich niemand wirklich verantwortlich. Kundendaten liegen im ERP, im CRM, in Excel-Listen und vielleicht noch in einem alten Access-System. Produktstammdaten werden von verschiedenen Abteilungen gepflegt, immer mit leicht anderen Regeln. „Umsatz“ bedeutet im Controlling etwas anderes als im Vertrieb. Und wenn zwei Kennzahlen nicht zusammenpassen, führt das eher zu Schulterzucken als zu klaren Entscheidungen.
Genau hier kommt der oft ungeliebte Begriff Data Governance ins Spiel. Im Kern ist er viel weniger bürokratisch, als er klingt. Governance beantwortet nur ein paar zentrale Fragen: Wer definiert, was ein bestimmter Datentyp genau bedeutet? Wer sorgt für Qualität? Wo liegt die „Single Source of Truth“? Und wer entscheidet im Zweifel, welche Zahl gilt?
Viele BI- und Datenprojekte scheitern daran, dass diese Fragen nie ausdrücklich geklärt werden. Dann versucht jedes Projektteam, seine eigene Logik durchzusetzen. Der Vertrieb möchte „seine“ Kundensegmente, das Controlling „seine“ Buchungskreise, die Produktion „ihre“ Stücklistenstrukturen. Ohne eine Instanz, die bewusst abwägt und entscheidet, landen deine Datenprojekte in einem permanenten Kleinkrieg.10–12
Für den Mittelstand reicht meist ein schlanker Ansatz: Du benennst für die wichtigsten Objekte wie z. B. Kunden, Produkte, Anlagen usw. eine:n Data Owner aus dem Business. Diese Person entscheidet im Zweifel, wie eine Kennzahl definiert ist und welche Quelle maßgeblich ist.
Das bedeutet nicht mehr Meetings, sondern klarere Verantwortlichkeit. Und plötzlich wird aus abstrakter „Data Governance“ ein sehr greifbares Instrument, damit Datenprojekte nicht an Definitionsstreitigkeiten verhungern.
4. Datenprojekte laufen „nebenbei“ und am Ende ist die IT schuld
In vielen mittelständischen Unternehmen gibt es ein, maximal zwei Personen, die „irgendetwas mit Daten“ machen. Ein BI-Entwickler in der IT, eine Controllerin, die unglaubliche Excel-Skills hat, oder ein engagierter Mitarbeiter im Vertrieb, der „mal schnell“ Auswertungen baut. Alle sind dauerhaft am Limit, und wenn dann noch ein großes Datenprojekt dazu kommt, läuft es zwangsläufig neben dem Tagesgeschäft.
Studien und Praxisberichte sind sich einig: Der Mangel an Data- und Analytics-Talenten ist einer der wichtigsten Gründe, weshalb BI- und KI-Projekte ins Stocken geraten oder nie über den Piloten hinauskommen.10–12 Und selbst wenn du Talente findest, fehlt oft genau die Rolle, die Fachbereich und Datenwelt miteinander verbindet.
Die Folge: Fachbereiche liefern nur vage Anforderungen, die Datenexpert:innen entwickeln in ihrer eigenen Logik und am Ende ist niemand wirklich zufrieden. Das Projekt gilt als „technisch erfolgreich“, aber die gewünschten Veränderungen im Business bleiben aus. In der Rückschau heißt es dann häufig: „Das Tool war nicht das Richtige“ oder „Wir brauchen doch eine andere Plattform“. Die eigentliche Ursache, unzureichende Kapazitäten oder eine fehlende Brückenrolle, bleibt unadressiert.
Ein pragmatischer Gegenansatz ist die Einführung einer hybriden Rolle, zum Beispiel eines „Data Product Owner“ für Vertrieb, Service oder Produktion. Diese Person versteht die Prozesse im Fachbereich und kann gleichzeitig mit Daten arbeiten, mitreden, priorisieren. Sie übersetzt Business-Ziele in Use Cases und Datenanforderungen und schützt das Team vor Pilotprojekten, die niemand braucht. Ergänzt du diese Rolle punktuell durch externe Expertise, muss dein Mittelstand nicht plötzlich ein Data-Konzern werden, aber deine Projekte bekommen eine realistische Chance.
5. Erfolg wird an Aktivität gemessen und nicht an Wirkung
Der wahrscheinlich gefährlichste Grund, warum Datenprojekte im Mittelstand scheitern, ist einer, der auf den ersten Blick gar nicht wie ein Problem wirkt: Projekte gelten als erfolgreich, obwohl sie keinen erkennbaren Geschäftsnutzen bringen.
Vielleicht kennst du solche Situationen: Das Projekt war „on time, on budget“, die Plattform ist produktiv, das Dashboard wurde feierlich vorgestellt, und es gab sogar Schulungen. Auf allen Statusfolien sind viele grüne Häkchen zu sehen. Doch wenn du ein paar Monate später fragst, ob sich die Reklamationsquote, der Umsatz pro Kunden oder die Liefertreue sichtbar verbessert haben, wird es still im Raum.
International und auch in DACH zeigen Untersuchungen, dass ein Großteil der Unternehmen, die KI oder fortgeschrittene Analytics nutzen, keine klaren Business-KPIs für ihre Projekte definiert.12,13 Ein aktueller Überblick dazu findet sich im BCG-Artikel „From Potential to Profit: Closing the AI Impact Gap“ . Gemessen wird, was am leichtesten verfügbar ist: Anzahl Dashboards, Performance von Modellen, Nutzerlogins. All das ist nett, doch es sagt nichts darüber aus, ob sich das Geschäft tatsächlich verbessert.
Wenn du das ändern willst, musst du Datenprojekte von Anfang an wie Investitionen mit Rendite-Erwartung behandeln. Das bedeutet nicht, dass du jeden Use Case auf den Euro genau durchrechnest. Aber es braucht eine grobe Logik: Welche Kennzahl soll sich verändern? In welcher Größenordnung? In welchem Zeitraum? Und wie stellen wir sicher, dass wir diese Veränderung auch wirklich messen?
Erst wenn du diese Fragen beantwortest, wird aus einem „BI-Projekt“ ein geschäftliches Vorhaben mit messbarer Wirkung. Und erst dann kannst du konsequent entscheiden, welche Datenprojekte ihr weiter ausbaut und welche ihr bewusst stoppt, weil sie nicht liefern, was versprochen wurde.
6. Wie eine pragmatische Datenstrategie im Mittelstand wirklich hilft
Wenn du dir diese fünf Muster anschaust, wird deutlich: Die meisten Probleme, warum Datenprojekte im Mittelstand scheitern, haben weniger mit Technologie zu tun, sondern mit Fokus, Klarheit und Entscheidungsregeln. Genau da setzt eine pragmatische Datenstrategie an. Sie dient nicht als theoretisches Konzept, sondern als Arbeitsrahmen für die nächsten 12 bis 24 Monate.5–7,12
Ein guter Einstieg ist eine einfache Frage: „Welche drei geschäftskritischen Entscheidungen wollen wir in den nächsten zwölf Monaten datenbasiert verbessern?“1,5–7
Vielleicht ist es die Frage, welche Kunden du mit deinem Außendienst zuerst besuchst. Vielleicht die Planung deiner Serviceeinsätze. Vielleicht die Steuerung der Preise in einem volatilen Markt. Wenn du diese Entscheidungen klar benennst, hast du automatisch erste Use Cases, um die du deine Datenstrategie bauen kannst.
Rund um diese Entscheidungen klärst du dann Schritt für Schritt fünf Dinge:
- Welche Daten brauchst du wirklich, um diese Entscheidungen besser zu treffen?
- Wo liegen diese Daten heute und in welcher Qualität?
- Wer im Unternehmen übernimmt fachlich die Verantwortung für diese Entscheidung – und damit auch für den Use Case?
- Wer kümmert sich um die Datenbasis, um Definitionen, um technische Umsetzung?
- Und wie wollt ihr in drei, sechs oder zwölf Monaten messen, ob der Use Case tatsächlich wirkt?
Das Ergebnis ist kein dicker Strategieordner oder eine wahnsinnig tolle Präsentation, sondern ein schlankes Dokument, das du im Führungskreis in einer Stunde erklären kannst. Und genau das ist der Punkt: Eine pragmatische Datenstrategie im Mittelstand ist dann gut, wenn sie Entscheidungen erleichtert, Prioritäten klärt und hilft, „Nein“ zu sagen – zu all den Projekten, die technisch spannend, aber geschäftlich irrelevant sind.1,5–7
Fazit: Datenprojekte scheitern nicht an der Technik, sondern an Prioritäten
Wenn du ehrlich auf eure bisherigen Datenprojekte im Mittelstand schaust, wirst du wahrscheinlich einige dieser Muster wiedererkennen: vage Vorstellungen von „datengetrieben“, schöne Dashboards ohne echte Veränderung in Meetings, Daten, die überall und doch nirgends verlässlich gepflegt werden, überlastete Einzelpersonen und Projekte, deren Erfolg an Aktivität statt an Wirkung gemessen wird.
Das ist kein individuelles Scheitern, sondern ein strukturelles Thema im deutschsprachigen Raum, in dem Datenprojekte im Mittelstand oft an denselben Mustern zerbrechen.5–7,10–13 Die gute Nachricht: Du musst dafür weder die komplette Organisation umbauen noch ein Millionenbudget freigeben. Du musst anfangen, Datenprojekte als Business- und Organisationsprojekte zu behandeln, also: mit klaren Zielen, Rollen, Entscheidungsritualen und einer messbaren Erwartung an Wirkung.
Eine pragmatische Datenstrategie ist dabei kein „Nice-to-have“, sondern dein Navigationssystem. Sie sorgt dafür, dass ihr euch nicht im Technik-Dschungel verirrt, sondern Schritt für Schritt genau die Use Cases baut, die für euren Markt, eure Kunden und eure Mitarbeitenden wirklich zählen.
FAQ – Datenprojekte & Datenstrategie im Mittelstand
1. Ab welcher Unternehmensgröße lohnt sich eine Datenstrategie?
Sobald dein Unternehmen regelmäßig komplexe Entscheidungen trifft, etwa weil ihr mehrere Standorte, Produktlinien oder Länder habt, lohnt sich eine bewusst formulierte Datenstrategie. Das ist bei den meisten mittelständischen B2B-Unternehmen längst der Fall. Es geht nicht darum, Konzernstrukturen zu kopieren, sondern Klarheit für eure wichtigsten Entscheidungen zu schaffen
2. Wie viel Budget sollte ich für Datenprojekte einplanen?
Statt pauschal eine Summe zu nennen, ist es wichtiger, dass du mit einem klar priorisierten Use Case startest und ihm ein realistisches, begrenztes Budget zuweist. Wenn dieser Use Case nachweislich wirkt, entsteht ein viel besseres Argument, das Budget auszuweiten. Ohne Wirkung bleibt jedoch die Nennung einer Zahl aus dem Bauch heraus
3. Wie finde ich die richtigen Use Cases für den Einstieg?
Gute Einstiege für einen Use Case finden sich dort, wo Schmerz, Daten und Einfluss zusammenkommen. Typisch sind Themen wie Ausschuss, Liefertermine, Serviceeinsätze, Angebotserstellung oder Preisentscheidungen. Frag dich: Wo tut es gerade weh, haben wir schon Daten und können wir mit besserer Transparenz oder Prognose tatsächlich handeln?
4. Was mache ich, wenn mir Data- oder KI-Talente fehlen?
Du musst nicht sofort ein ganzes Data-Science-Team aufbauen. Starte mit Menschen, die eure Fachprozesse verstehen und Lust haben, mit Daten zu arbeiten, und gib ihnen Zeit und Verantwortung. Ergänze sie gezielt durch externe Unterstützung für Architektur, Tool-Auswahl oder komplexere Analysen. Entscheidend ist, dass du eine interne Rolle hast, die den Überblick behält
5. Wie gehe ich mit Widerstand im Unternehmen um?
Widerstand bei Datenprojekten im Mittelstand ist normal und oft ein Signal dafür, dass Nutzen und Auswirkungen nicht klar sind. Nimm ihn ernst. Involviere kritische Personen früh, arbeite mit kleinen Prototypen und zeige im Alltag, wie Daten ihre Arbeit erleichtern. Wenn jemand nach dem ersten Pilot sagt: „Das spart mir jeden Monat zwei Stunden“, verändert das mehr als jede Präsentation
Wenn du beim Lesen gedacht hast: „Genau so läuft es bei uns“, dann ist jetzt ein guter Zeitpunkt, die Richtung zu korrigieren – bevor das nächste Datenprojekt wieder nur bunte Dashboards produziert.
Ich unterstütze mittelständische B2B-Unternehmen in der DACH-Region dabei,
eine pragmatische Datenstrategie zu entwickeln, die ins Tagesgeschäft passt,
die richtigen Use Cases zu priorisieren und
Datenprojekte so aufzusetzen, dass sie nach einigen Monaten messbare Wirkung zeigen – statt nur technische Erfolge
👉 Wenn du einen ehrlichen, praxisnahen Blick von außen auf eure Datenprojekte willst, lass uns sprechen. In einem unverbindlichen Erstgespräch schauen wir, wo ihr steht und welche zwei nächsten Schritte euch wirklich voranbringen.
Quellen
Interne weiterführende Artikel
-
Clever Data Consulting: „Die 10 häufigsten Ursachen für gescheiterte Datenstrategien“ – Blogartikel, abgerufen am [Datum].
URL:Datenstrategie im Mittelstand: 10 entscheidende Fehler, die den Erfolg gefährden
Externe Quellen
- Bitkom (2024): „Deutsche Unternehmen nutzen ihre Daten kaum“ – Presseinformation vom 11.06.2024.
- Bitkom (2021): „Digital Analytics & Optimization – Strategische, kulturell-personelle und organisatorische Aspekte“ – Praxishilfe und Studie.
- Bitkom Research (2024): „Data Economy – Wo steht die deutsche Wirtschaft?“ – Studie / Chartband.
- DATAVERSITY (2024) / Gartner-Zitat: „Putting a Number on Bad Data“ – Artikel mit Verweis auf Gartner-Schätzung zu Kosten schlechter Datenqualität.
- Dun & Bradstreet Schweiz (2025): „Financial Services & Insurance Pulse Survey 2025“ – Berichte u. a. bei punkt4.info und Netzwoche.
- Boston Consulting Group (2025): „From Potential to Profit: Closing the AI Impact Gap“ – Analyse zum „AI Impact Gap“ und zur Messung von KI-Wertbeiträgen.
- BCG & MIT Sloan Management Review (2024): „AI-Powered KPIs Measure Success Better. They Also Redefine It.“ – Bericht über KI-gestützte KPIs und Erfolgsmessung.