Warum 90 % der Business-Analytics-Projekte scheitern

Schockierende Statistik: Die meisten BI-Projekte erreichen kein Ergebnis

Unternehmen investieren jedes Jahr Milliarden Dollar in Business Intelligence, doch in der Praxis wird sie nur selten zum Treiber echter Veränderungen. Berichte veralten, Dashboards werden nur ein paar Mal im Jahr geöffnet, und zentrale Entscheidungen werden weiterhin intuitiv und aus Gewohnheit getroffen.

Laut Prognose von Gartner werden bis 2027 acht von zehn Analyseprojekten scheitern. In den meisten Fällen liegt der Grund in einer unklar formulierten Geschäftsziele und im fehlenden Verständnis dafür, welche konkreten Entscheidungen durch die Analytik verändert werden sollen.

BI beeinflusst die eigentliche Logik der Unternehmensführung: Sie bestimmt, wie ein Unternehmen mit Informationen arbeitet, wie schnell es auf Abweichungen reagiert und worauf es seine Maßnahmen stützt. Genau dieser systemische Ansatz fehlt vielen Organisationen, die ein Analysesystem als isolierte technologische Initiative und nicht als Teil ihres Geschäftsmodells betrachten.

In diesem Artikel analysieren wir, warum Business Intelligence scheitert, welche Warnsignale bereits zu Beginn auftreten, wie jene Unternehmen handeln, denen es gelingt, Wirkung zu erzielen. Und wie man eine BI-Lösung aufbaut, die tatsächlich funktioniert.

7 Hauptgründe, warum BI-Projekte scheitern

Betrachten wir die zentralen Herausforderungen bei der Einführung von BI, mit denen selbst erfahrene Teams konfrontiert sind.

Fehlende klare Vision und Strategie

Unter den Gründen für das Scheitern von BI-Projekten steht der Start ohne klaren Managementauftrag an erster Stelle. Die Entscheidung, Analytik einzuführen, wird häufig aus dem Wunsch heraus getroffen, Zahlen zu sehen – doch dahinter steht selten ein Verständnis dafür, was sich durch das Vorhandensein dieser Zahlen konkret ändern soll.

Wenn zu Beginn nicht definiert wird, was genau verbessert werden soll und wer für die Nutzung der Analytik verantwortlich ist, wird BI zu einem technischen Projekt ohne geschäftliche Konsequenzen. Infolgedessen beginnt das Analysesystem ein Eigenleben zu führen: Teams sammeln Daten, erstellen Berichte, visualisieren Kennzahlen – doch all das ist nicht in Entscheidungsprozesse integriert.

Geringe Einbindung der Stakeholder

Die Entwicklung eines BI-Systems erfolgt häufig zu technisch: Analysten integrieren Datenquellen, Dashboards werden erstellt, während das eigentliche Business weiterhin im gewohnten Modus arbeitet und sich kaum am Prozess beteiligt.

Das Problem liegt darin, dass effektive Analytik mit richtig formulierten Fragen beginnt. Wenn Stakeholder zu spät eingebunden werden oder ganz außen vor bleiben, beantwortet BI abstrakte oder zweitrangige Fragestellungen. Die Daten wirken korrekt, die Berichte logisch aufgebaut, doch sie für reale Managemententscheidungen zu nutzen, ist schwierig.

Ignorieren von Change Management

Jede Einführung neuer Ansätze stößt unweigerlich auf Widerstand oder Unverständnis innerhalb der Teams. Ein Teil der Mitarbeitenden arbeitet weiterhin nach gewohnten Mustern, andere verstehen nicht vollständig, wie sich das neue System auf ihre tägliche Arbeit auswirkt. Ohne ein vorbereitetes Umfeld bleibt Business Intelligence leicht ein formaler Aufsatz auf alten Prozessen.

Veränderungen verankern sich nicht automatisch. Fehlen klare Kommunikation, Schulungen und aktualisierte Regeln zur Datennutzung, integriert sich das Analysesystem nicht in den Alltag. In diesem Fall existiert BI isoliert: Berichte sind verfügbar, haben jedoch keinen Einfluss.

Fokus auf Technologie statt auf Menschen

Wenn sich der Fokus eines BI-Projekts ausschließlich auf Tools richtet, entsteht schnell eine Lücke zwischen System und Nutzern. Daten wirken überladen, die Benutzeroberfläche komplex, und die Logik der Kennzahlenbildung ist nur einem engen Expertenkreis verständlich. In einer solchen Situation wird Analytik zu einer abgeschlossenen Expertenzone.

Der Wert von BI bemisst sich an ihrer Fähigkeit, tägliche Managemententscheidungen zu unterstützen. Wenn Nutzer nicht verstehen, was die Zahlen konkret zeigen und wie darauf reagiert werden soll, integriert sich das System nicht in Arbeitsprozesse. Analytische Werkzeuge müssen unter Berücksichtigung der realen Bedürfnisse ihrer Anwender konzipiert werden.

Schwache Kommunikation und fehlende Zusammenarbeit

Eine effektive Einführung von Business Intelligence erfordert abgestimmte Zusammenarbeit zwischen Teams. Wenn jede Abteilung mit eigenen Berichts­versionen in unterschiedliche Richtungen arbeitet, zerfällt das analytische Gesamtbild.

Die Situation verschärft sich, wenn im Unternehmen kein gemeinsames Verständnis zentraler Kennzahlen besteht: Dieselbe Kennzahl kann je nach Abteilung unterschiedlich interpretiert werden, was das Vertrauen in die Daten untergräbt und Analytik unbrauchbar macht. Ohne einheitliche Sicht auf Zahlen kann Business Intelligence zwar überzeugend wirken, verstärkt jedoch in Wirklichkeit die Verwirrung.

Unzureichendes Budget und Ressourcenmangel

BI wird oft unterschätzt, obwohl es sich um tiefgehende Datenarbeit auf allen Ebenen handelt. Wenn ein Unternehmen erwartet, dies in wenigen Wochen mit einer einzigen Person umzusetzen, ist das Ergebnis meist vorhersehbar schwach.

Solche Projekte können zu Beginn durchaus funktionsfähig erscheinen: Daten werden angebunden, Dashboards öffnen sich, manches wird sogar genutzt. Doch sobald komplexere Anforderungen entstehen oder die Belastung steigt, beginnt das System zu zerfallen.

Unterfinanzierte BI-Projekte lassen sich mit einem Haus aus billigen Materialien vergleichen: Es sieht akzeptabel aus – bis es beim ersten starken Regen an allen Ecken zu reißen beginnt.

Schneller Start ohne umfassende Planung

Es besteht die Versuchung, zumindest mit etwas zu beginnen und den Rest unterwegs zu klären – doch ein solcher Start führt selten zu einem tragfähigen Ergebnis.

Fehlt ein ganzheitliches Datenmodell, ein Verständnis der zukünftigen Nutzer und eine Abhängigkeitskarte zwischen Kennzahlen, hält das System einer Weiterentwicklung nicht stand. Kleinste Änderungen brechen schnell die Logik von Berichten, und jede zusätzliche Komplexität führt zu manuellen Korrekturen. Unter solchen Bedingungen ist BI nicht skalierbar und verliert schrittweise an Wert.

Warnsignale: Woran man erkennt, dass Ihr BI-Projekt gefährdet ist

Die meisten BI-Projekte verlieren ihren Wert schleichend, doch erste Signale sind meist sichtbar, bevor ein Projekt offiziell als problematisch gilt.

Beispielsweise werden regelmäßig neue Berichte erstellt, jedoch selten in realen Situationen genutzt. Mit anderen Worten: Analytik existiert, beeinflusst aber keine Handlungen. Das bedeutet häufig, dass sich BI vom Geschäftskontext gelöst hat und ein Eigenleben führt.

Ein weiteres Signal sind ständige Diskussionen über Zahlen. Wenn unterschiedliche Teams unterschiedliche Werte derselben Kennzahlen erhalten, fehlt Vertrauen ins System. Unter solchen Bedingungen ist BI keine verlässliche „Single Source of Truth“, sondern Gegenstand von Debatten.

Auch sollte man aufmerksam werden, wenn jede neue Anfrage manuelle Anpassungen oder temporäre Lösungen erfordert. Das deutet darauf hin, dass das grundlegende Datenmodell keine Skalierung unterstützt und die Migration lediglich alte Probleme auf eine neue Plattform übertragen hat.

Schließlich ist ein ernstzunehmender Indikator das nachlassende Interesse der Geschäftsführung – wenn Business Intelligence nicht mehr Grundlage strategischer Planung ist, sondern nur noch operativ genutzt wird.

BI, die nichts verändert, lässt sich mit einem Bild im Büro vergleichen, das längst mit dem Interieur verschmolzen ist. Formal ist es da, es wurde einst ausgewählt, bezahlt, und man hat sogar über die Farbe des Rahmens diskutiert. Und dann hat man sich daran gewöhnt, nimmt es nicht mehr wahr – und alles, was es nun noch tut, ist Staub zu sammeln.

Wie sehen die 10 % aus, denen es gelungen ist: zentrale Erfolgsfaktoren von BI

Ein BI-Projekt überlebt nicht durch Intuition oder Enthusiasmus. Wenn es funktioniert hat, bedeutet das, dass das Unternehmen eine Reihe grundsätzlich richtiger Entscheidungen getroffen hat. Interessanterweise haben die meisten davon nichts mit Technologie zu tun.

Hier sind vier Faktoren, die als Best Practices der Business Intelligence gelten können:

1. Starke Führung und klare Steuerung

Erfolgreiche BI-Projekte haben immer einen oder mehrere Verantwortliche, die nicht alles vollständig an die IT delegieren, sondern klar formulieren, warum das Projekt gestartet wird, und es nicht nur zu Beginn, sondern täglich im Fokus halten.

Es handelt sich um persönliche Verantwortung für den Erfolg. Dort, wo BI Priorität des Managements ist, überlebt und entwickelt sie sich weiter. Wo sie ohne Kontrolle zur Umsetzung freigegeben wird, kommt das Projekt schrittweise zum Stillstand – selbst wenn es formal weiter existiert.

2. Flexibler, iterativer Ansatz

Probleme mit BI beginnen oft mit dem Wunsch, alles auf einmal abzudecken. Das System wird als große, universelle Lösung konzipiert, die alle Geschäftsfragen beantworten soll. In der Realität führt das fast immer zu langen Laufzeiten und Fokusverlust noch vor dem ersten spürbaren Ergebnis.

Projekte, die überleben, gehen anders vor. Sie starten mit einem konkreten Szenario – dort, wo etwas nicht stimmt, Geld verloren geht oder Transparenz fehlt.

Dieser Ansatz erzeugt schnelle und sichtbare Effekte. Teams sehen, dass das System funktioniert, Skepsis verschwindet allmählich. Erst danach wird BI schrittweise erweitert – vorsichtig, ohne das zu zerstören, was bereits funktioniert. Genau diese Iterationen bilden die Grundlage für Skalierung.

3. Fokus auf Quick Wins

Wenn der erste spürbare Nutzen von BI erst nach einem Jahr eintritt, ist der Moment bereits verpasst. In dieser Zeit schwindet das Interesse, und das System wird als weiteres langwieriges Projekt ohne klaren Effekt wahrgenommen. Teams, in denen BI Fuß fasst, handeln anders: Sie zeigen innerhalb der ersten 30–60 Tage ein erstes Ergebnis.

Dabei geht es nicht um ein vollständiges System oder die Abdeckung aller Prozesse. Es reicht eine konkrete Verbesserung, die manuelle Arbeit reduziert, eine Kennzahl klärt oder eine tägliche Handlung vereinfacht. In diesem Moment entsteht das entscheidende Gefühl von Nutzen. Menschen sehen, dass Analytik funktioniert – und beginnen selbst, neue Fragen zu stellen.

4. Kontinuierliche Messung und Anpassung

Erfolgreiche Business Intelligence verändert sich ständig mit dem Unternehmen: Sie wird präzisiert, angepasst und korrigiert eigene Fehler. Was vor einem Monat nützlich war, kann heute an Relevanz verlieren – und das ist ein normaler Zustand für ein Analysesystem.

Analytik wird regelmäßig in der Praxis überprüft. Teams kehren zu den Nutzern zurück, analysieren, was tatsächlich verwendet und was ignoriert wird, überprüfen Kennzahlen und entfernen Überflüssiges. Wenn sich Prozesse ändern oder neue Prioritäten entstehen, wird das Datenmodell angepasst.

Wichtig ist auch, dass sich die Aufmerksamkeit nicht nur auf Geschäftsmetriken, sondern auch auf das System selbst richtet. Wenn BI nicht mehr aktualisiert wird, sich verlangsamt oder Vertrauen verliert, wird das sofort sichtbar. Genau dieses kontinuierliche Feedback ermöglicht es der Analytik, Teil der operativen Arbeit zu bleiben.

Wie man Fehler vermeidet: Schritt-für-Schritt-Maßnahmen

Es gibt keinen magischen Knopf, um BI perfekt zu machen. Doch es gibt eine klare Abfolge von Entscheidungen, die hilft, zentrale Herausforderungen der Business Intelligence zu überwinden.

Schritt 1. Konkretes Geschäftsproblem definieren

BI muss mit einer klaren Fragestellung beginnen. Eine konkrete Verlustquelle, eine Blindstelle oder Ineffizienz identifizieren. Ein Problem – ein BI-Szenario – eine reale Veränderung.

Schritt 2. Verantwortlichen aus dem Business benennen

Das Projekt braucht einen Eigentümer mit Einfluss im Team und klarem Verständnis, warum BI eingeführt wird.

Schritt 3. MVP rund um eine Mikrounteraufgabe aufbauen

Der erste funktionierende Use Case sollte schnell entstehen, idealerweise innerhalb von 30 Tagen. Das kann eine einzelne Handlung oder Kennzahl sein, die einfacher oder schneller wird. Das ist der erste Sieg, aus dem Vertrauen entsteht.

Schritt 4. Endnutzer vor dem Go-Live einbinden

Nutzer müssen Teil des Prozesses sein, sonst ist das Risiko hoch, Dashboards zu erhalten, die nicht verwendet werden.

Schritt 5. Definieren, wie BI Verhalten verändert

Jeder Bericht sollte eine praktische Fortsetzung haben und die Frage beantworten, was nun konkret anders gemacht wird. Fehlt dies, hat der Bericht keinen Wert.

Schritt 6. Feedback und Anpassung etablieren

Der Start ist der Anfang, nicht das Ende. Die regelmäßige Überprüfung dessen, was funktioniert und was nicht, hält Business Intelligence lebendig und relevant.

Cases: Von gescheiterter Analytik zum Erfolg

Betrachten wir reale Beispiele. Welche Ergebnisse liefert Business Intelligence, wenn sie korrekt in Geschäftsprozesse integriert wird?

Coca-Cola Bottling Company: Datenstrukturierung und handlungsfähige Entscheidungen

Das Unternehmen operiert in einem Umfeld, in dem Verzögerungen schnell zu Verlusten führen. Produktion, Logistik, Bestände und Vertrieb sind regional verteilt, Entscheidungen müssen auf Basis aktueller Informationen und nicht veralteter Berichte getroffen werden.

Vor der Einführung von BI stützte sich Coca-Cola auf manuelle Berichterstattung und Tabellen. Daten kamen aus unterschiedlichen Systemen, wurden verspätet aktualisiert und lieferten kein ganzheitliches Bild. Probleme in Produktion oder Lieferung wurden erst sichtbar, nachdem sie das Ergebnis beeinflusst hatten.

Das Analysesystem ermöglichte die Bündelung zentraler Daten in einer einheitlichen Plattform und den Übergang von statischen Berichten zu Echtzeitkennzahlen. Manager erhielten direkten Zugriff auf Informationen ohne permanente IT-Abhängigkeit.

Infolgedessen verkürzte das Unternehmen Reaktionszeiten, präzisierte die Planung und erhöhte die operative Stabilität. BI wurde vom Reporting-Tool zum Bestandteil des täglichen Betriebs.

Den größten Wert entfaltet Business Intelligence, wenn sie in Prozesse integriert ist und hilft, hier und jetzt zu handeln – statt nur zu erklären, was bereits geschehen ist.

Wie NYSHEX Entscheidungen mit BI beschleunigte

New York Shipping Exchange ist im internationalen Transport tätig, wo Geschwindigkeit des Informationszugangs direkten Einfluss auf die Geschäftseffizienz hat. 2019 wuchs das Unternehmen schnell – und mit ihm die Datenprobleme.

Damals war Analytik langsam und abgeschottet. Produkt- und Cloud-Daten wurden manuell in Excel zusammengeführt, die meisten Anfragen landeten beim Engineering-Team. Informationen existierten, doch der Zugang war begrenzt und bremste Entscheidungen.

Die Antwort war die Einführung von BI mit Fokus auf Zugänglichkeit: Daten wurden zentralisiert, das Tool benutzerfreundlich für Mitarbeitende ohne technischen Hintergrund gestaltet. Teams konnten eigenständig mit Kennzahlen arbeiten und schnell Antworten finden.

Infolgedessen waren Daten kein exklusiver Expertenressource mehr. Entscheidungen wurden schneller getroffen, das Engineering-Team konnte sich auf Produktentwicklung konzentrieren. BI wurde zur Grundlage operativer Geschwindigkeit.

Business Intelligence erzielt den größten Effekt, wenn sie Barrieren zwischen Daten und Menschen abbaut und zum täglichen Arbeitsinstrument des gesamten Teams wird.

Starbucks: BI zum Verständnis des Kunden

Starbucks betrachtet Business Intelligence seit Langem als Bestandteil täglicher Entscheidungen. Selbst die Standortwahl neuer Filialen basiert nicht auf Intuition: Das Unternehmen analysiert Demografie, Bevölkerungsdichte, Einkommensniveau, Verkehrsströme, Nähe zu öffentlichen Verkehrsmitteln und umliegende Geschäftsarten – um das tatsächliche Potenzial eines Standorts zu bewerten.

Doch BI bei Starbucks wirkt nicht nur auf strategischer Ebene. Obwohl das Kernmenü standardisiert ist, unterscheiden sich lokale Angebote und Marketingkampagnen je nach Region erheblich. Während einer Hitzewelle in Memphis wurden Aktionen für Kaltgetränke gestartet; in Regionen mit höherem Alkoholkonsum wurde das Format „Starbucks Evenings“ getestet – angepasst an lokale Gewohnheiten.

Eine Schlüsselrolle spielt das Loyalitätsprogramm. Verhaltensdaten ermöglichen Prognosen, wann ein Kunde mit höchster Wahrscheinlichkeit ein Getränk kauft – und personalisierte Angebote genau im richtigen Moment zu platzieren. So entsteht das Gefühl, dass die Marke den Kunden versteht und rechtzeitig reagiert.

American Express: Tiefes Verhaltensverständnis durch Daten

AMEX agiert in einer anderen Branche, nutzt BI jedoch ebenfalls, um Kunden besser zu verstehen. Dank eines geschlossenen Zahlungssystems erhält das Unternehmen Daten sowohl von Händlern als auch von Karteninhabern. Das ermöglicht eine einzigartige, ganzheitliche Sicht auf Kaufverhalten und dessen Veränderungen.

Diese Analytik dient nicht nur finanzieller Kontrolle oder Betrugserkennung. BI bildet die Grundlage personalisierter Vorteilsprogramme, bei denen Angebote auf Gewohnheiten, Interessen und Ausgabestile zugeschnitten sind. AMEX geht noch weiter und empfiehlt Restaurants, Events und Services, die mit hoher Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Person relevant sind.

Auch im digitalen Marketing spielt BI eine zentrale Rolle. American Express konnte die Kundenbindung über Online-Kanäle deutlich steigern und die Abhängigkeit von teuren Offline-Kampagnen reduzieren. Daten ermöglichten präzisere Zielgruppenansprache, Kostenoptimierung und zugleich eine Verbesserung des Kundenerlebnisses.

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Wie der Artikel zeigt, durchlaufen die meisten BI-Projekte ähnliche Probleme – nur nicht alle erkennen sie rechtzeitig. Es kommt vor, dass ein Business-Analytics-System formal funktioniert, aber im Alltag kaum genutzt wird. Nicht wegen des falschen Tools, sondern wegen der Art und Weise, wie Analytik in Prozesse eingebettet und wofür sie tatsächlich eingesetzt wird.

In solchen Situationen ist nicht immer eine Neuimplementierung oder vollständige Neustrukturierung erforderlich. Oft reicht es, zu analysieren, was im System wertvoll ist und wo unnötige Komplexität entsteht – und welche Veränderungen im konkreten Kontext spürbare Effekte bringen können.

Wenn Sie verstehen möchten, womit Sie beginnen oder was in Ihrem bestehenden BI überprüft werden sollte, können Sie bei uns ein unabhängiges Feedback erhalten, indem Sie einen kostenlosen Workshop von IWIS buchen.