Warum 90 % der Business-Analytics-Projekte scheitern

Schockierende Statistik: Die meisten BI-Projekte erreichen kein Ergebnis

Unternehmen investieren jedes Jahr Milliarden von Dollar in Business Intelligence, doch in der Praxis wird sie nur selten zu einem Treiber realer Veränderungen. Berichte veralten, Dashboards werden nur wenige Male im Jahr geöffnet, und zentrale Entscheidungen werden weiterhin intuitiv und aus Gewohnheit getroffen.

Laut Prognosen von Gartner werden bis zum Jahr 2027 acht von zehn analytischen Projekten scheitern. In den meisten Fällen liegt die Ursache in einer unklar formulierten Geschäfts­zielsetzung und im fehlenden Verständnis darüber, 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 Handlungen stützt. Genau dieser systemische Ansatz fehlt vielen Organisationen, die analytische Systeme als isolierte technologische Initiative betrachten und nicht als Teil ihres Geschäftsmodells.

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

Sieben 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

An erster Stelle der Gründe für das Scheitern von BI-Projekten steht der Start ohne einen klaren Management-Use-Case. Die Entscheidung zur Einführung von Analytik wird häufig aus dem Wunsch heraus getroffen, Zahlen zu sehen. Doch selten ist klar definiert, was sich nach dem Erscheinen dieser Zahlen konkret verändern soll.

Wenn zu Beginn nicht festgelegt wird, was genau verbessert werden muss und wer für die Nutzung der Analytik verantwortlich ist, wird BI zu einem technischen Projekt ohne geschäftliche Auswirkungen. In der Folge beginnt das analytische System ein Eigenleben zu führen: Teams sammeln Daten, erstellen Berichte und visualisieren Kennzahlen, doch all dies ist nicht in die Entscheidungsprozesse integriert.

Geringe Einbindung der Stakeholder

Die Entwicklung eines BI-Systems erfolgt häufig zu technisch: Analysten integrieren Datenquellen, bauen Dashboards, während das eigentliche Business in dieser Zeit im gewohnten Modus weiterarbeitet und kaum in den Prozess eingebunden ist.

Das Problem besteht darin, dass effektive Analytik mit den richtigen Fragestellungen beginnt. Wenn Stakeholder zu spät eingebunden werden oder ganz außen vor bleiben, beginnt BI, abstrakte oder zweitrangige Fragen zu beantworten. Die Daten mögen korrekt aussehen und die Berichte logisch aufgebaut sein, doch für reale Managemententscheidungen sind sie nur schwer nutzbar.

Ignorieren des Change-Managements

Jede Einführung neuer Ansätze stößt zwangsläufig auf Widerstand oder Unverständnis seitens der Teams. Ein Teil der Mitarbeitenden arbeitet weiterhin nach alten Mustern, andere verstehen nicht vollständig, wie das neue System ihre tägliche Arbeit beeinflusst. Ohne ein vorbereitetes Umfeld bleibt Business Intelligence leicht eine formale Ergänzung bestehender Prozesse.

Veränderungen verankern sich nicht automatisch. Wenn es keine klare Kommunikation, keine Schulungen und keine aktualisierten Regeln für den Umgang mit Daten gibt, integriert sich das analytische System nicht in den Alltag. In solchen Fällen existiert BI isoliert: Berichte sind verfügbar, beeinflussen jedoch nichts.

Fokus auf Technologie statt auf Menschen

Wenn sich der Fokus eines BI-Projekts ausschließlich auf Werkzeuge richtet, entsteht schnell eine Kluft zwischen System und Nutzern. Die Daten wirken überladen, die Benutzeroberfläche komplex, und die Logik der Kennzahlen ist nur einem kleinen Kreis von Fachleuten 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 es für Nutzer schwierig ist zu verstehen, was die Zahlen bedeuten und wie darauf reagiert werden soll, wird das System nicht in die Arbeitsprozesse integriert. Analytische Werkzeuge müssen unter Berücksichtigung der realen Bedürfnisse der Menschen entwickelt werden, die sie nutzen.

Schwache Kommunikation und fehlende Zusammenarbeit

Eine erfolgreiche Einführung von Business Intelligence erfordert eine abgestimmte Zusammenarbeit zwischen den Teams. Wenn jede Abteilung ihren eigenen Weg geht und mit eigenen Versionen von Berichten arbeitet, beginnt das analytische Gesamtbild zu zerfallen.

Die Situation verschärft sich, wenn es im Unternehmen kein gemeinsames Verständnis zentraler Kennzahlen gibt. Dieselbe Kennzahl kann je nach Abteilung unterschiedlich interpretiert werden, was das Vertrauen in die Daten untergräbt und Analytik unbrauchbar macht. Ohne ein einheitliches Zahlenverständnis kann BI zwar überzeugend wirken, verstärkt in Wirklichkeit jedoch die Verwirrung.

Unzureichendes Budget und Ressourcenmangel

BI wird häufig unterschätzt, obwohl es sich um tiefgreifende Datenarbeit auf allen Ebenen handelt. Wenn ein Unternehmen davon ausgeht, ein solches Projekt in wenigen Wochen mit einer einzelnen Person umsetzen zu können, ist das Ergebnis meist vorhersehbar schlecht.

Solche Projekte können zu Beginn durchaus funktionsfähig erscheinen: Daten werden geladen, 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 vollständige Planung

Es besteht die Versuchung, zumindest mit etwas zu beginnen und die Details später zu klären. Ein solcher Start führt jedoch selten zu einem belastbaren Ergebnis.

Fehlt ein ganzheitliches Datenmodell, ein Verständnis der zukünftigen Nutzer und eine Abhängigkeitsmatrix der Kennzahlen, hält das System der Weiterentwicklung nicht stand. Schon kleine Änderungen brechen die Logik der Berichte, und jede Erweiterung wird zu manueller Nacharbeit. Unter solchen Bedingungen ist BI nicht skalierbar und verliert nach und nach ihren Wert.

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

Die meisten BI-Projekte verlieren ihren Wert schleichend. Erste Warnsignale lassen sich jedoch meist erkennen, bevor das Projekt offiziell als problematisch gilt.

Ein typisches Beispiel: Neue Berichte werden regelmäßig erstellt, aber kaum in realen Situationen genutzt. Mit anderen Worten: Analytik existiert, beeinflusst jedoch keine Handlungen. Das deutet häufig darauf hin, dass sich BI vom Geschäftskontext gelöst hat und ein Eigenleben führt.

Ein weiteres Warnsignal sind dauerhafte Diskussionen über Zahlen. Wenn unterschiedliche Teams unterschiedliche Werte für dieselben Kennzahlen erhalten, fehlt das Vertrauen in das System. In solchen Fällen ist BI keine verlässliche „Single Source of Truth“ mehr, sondern wird zum Diskussionsgegenstand.

Alarmierend ist auch, wenn jede neue Anfrage manuelle Anpassungen oder provisorische Lösungen erfordert. Das weist darauf hin, dass das zugrunde liegende Datenmodell nicht skalierbar ist und eine Migration lediglich alte Probleme auf eine neue Plattform übertragen hat.

Ein besonders ernstzunehmender Indikator ist schließlich das sinkende Interesse des Managements. Wenn Business Intelligence nicht mehr die Grundlage strategischer Planung bildet und nur noch operativ genutzt wird.

BI, die nichts verändert, lässt sich mit einem Bild im Büro vergleichen, das mit der Einrichtung verschmolzen ist. Formal existiert es, man hat es einst ausgewählt, dafür bezahlt und sogar über die Rahmenfarbe diskutiert. Doch irgendwann gewöhnt man sich daran, bemerkt es nicht mehr – und alles, was es noch tut, ist Staub anzusammeln.

Wie sehen die erfolgreichen zehn Prozent aus? Zentrale Erfolgsfaktoren von BI

Ein BI-Projekt überlebt nicht durch Intuition oder Enthusiasmus. Wenn es funktioniert, bedeutet das, dass das Unternehmen eine Reihe grundlegend 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. Starkes Leadership 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 behalten.

Es handelt sich um persönliche Verantwortung für den Erfolg. Dort, wo BI Priorität der Führungsebene ist, überlebt und entwickelt sie sich weiter. Dort, wo sie ohne Kontrolle umgesetzt wird, kommt das Projekt langsam zum Stillstand – selbst wenn es formal weiterbesteht.

2. Flexibler, iterativer Ansatz

Probleme mit BI beginnen häufig 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 zum Verlust des Fokus, noch bevor erste greifbare Ergebnisse entstehen.

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

Dieser Ansatz liefert schnelle, sichtbare Effekte. Teams erkennen, dass das System funktioniert, und Skepsis nimmt ab. Erst danach wird BI vorsichtig erweitert – Schritt für Schritt, ohne das bereits Funktionierende zu zerstören. Genau diese Iterationen bilden die Grundlage für Skalierung, nicht umgekehrt.

3. Fokus auf schnelle Erfolge

Wenn der erste spürbare Nutzen von BI erst nach einem Jahr sichtbar wird, ist der Moment bereits verpasst. In dieser Zeit lässt das Interesse nach, und das System wird als weiteres langwieriges Projekt ohne klaren Effekt wahrgenommen. Teams, bei denen BI erfolgreich Fuß fasst, handeln anders: Sie liefern das erste Ergebnis innerhalb der ersten 30 bis 60 Tage.

Dabei geht es nicht um ein vollständiges System oder die Abdeckung aller Prozesse. Ein konkreter Fortschritt genügt – etwa die Abschaffung manueller Arbeit, die Klärung einer Kennzahl oder die Vereinfachung einer täglichen Handlung. In diesem Moment entsteht das entscheidende Gefühl von Nutzen. Die Menschen sehen, dass Analytik funktioniert, und beginnen selbst, neue Fragen zu stellen.

4. Kontinuierliche Messung und Anpassung

Erfolgreiche Business Intelligence verändert sich kontinuierlich 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 analytisches System.

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

Wichtig ist auch, dass der Fokus nicht nur auf Geschäftskennzahlen liegt, sondern auf dem System selbst. Wenn BI nicht mehr aktualisiert wird, langsamer wird oder Vertrauen verliert, fällt das sofort auf. Genau dieses kontinuierliche Feedback ermöglicht es, dass Analytik ein Teil der operativen Arbeit bleibt.

Wie man fremde Fehler vermeidet: Schritt-für-Schritt-Vorgehen

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

Schritt 1. Eine konkrete Geschäftsproblematik definieren
BI muss mit einer klaren Fragestellung beginnen. Eine konkrete Verlustquelle, einen blinden Fleck oder eine Ineffizienz identifizieren. Ein Problem – ein BI-Szenario – eine reale Veränderung.

Schritt 2. Einen Verantwortlichen aus dem Business benennen
Das Projekt braucht einen Eigentümer mit Einfluss auf das Team und klarem Verständnis darüber, warum BI eingeführt wird.

Schritt 3. Ein MVP rund um eine Mikrounteraufgabe aufbauen
Der erste funktionierende Anwendungsfall sollte schnell entstehen, idealerweise innerhalb von 30 Tagen. Das kann eine einzelne Handlung oder Kennzahl sein, die einfacher oder schneller wird. Dies ist der erste Sieg, aus dem Vertrauen entsteht.

Schritt 4. Endnutzer bereits vor dem Go-Live einbinden
Nutzer müssen Teil des Prozesses sein, sonst besteht ein hohes Risiko, Dashboards zu erhalten, die nicht verwendet werden.

Schritt 5. Definieren, wie BI Verhalten verändern soll
Jeder Bericht muss eine praktische Konsequenz haben und beantworten, was nun anders gemacht wird. Gibt es diese nicht, hat der Bericht keinen Wert.

Schritt 6. Feedback und Anpassung etablieren
Der Go-Live ist der Anfang, nicht das Ende. Eine regelmäßige Überprüfung dessen, was funktioniert und was nicht, hält Business Intelligence lebendig und nützlich.

Fallbeispiele: 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: Strukturierte Daten und wirksame Entscheidungen

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

Vor der Einführung von Business Intelligence stützte sich Coca-Cola auf manuelle Berichte und Tabellen. Daten kamen aus unterschiedlichen Systemen, wurden zeitverzögert aktualisiert und lieferten kein ganzheitliches Bild. Probleme in Produktion oder Lieferung wurden erst sichtbar, nachdem sie das Ergebnis bereits beeinflusst hatten, und die Planung hinkte der Nachfrage hinterher.

Das analytische System ermöglichte es, zentrale Daten in einer einzigen Plattform zu bündeln und von statischen Berichten zu Echtzeitkennzahlen überzugehen. Manager erhielten direkten Zugang zu Informationen, ohne ständig von der IT abhängig zu sein.

Infolgedessen verkürzte das Unternehmen die Reaktionszeiten, verbesserte die Planungsgenauigkeit und erhöhte die operative Stabilität. BI wurde vom reinen Reporting-Werkzeug zu einem festen Bestandteil der täglichen operativen Arbeit.

Den größten Wert entfaltet Business Intelligence dann, wenn sie in Prozesse eingebettet ist und hilft, hier und jetzt zu handeln – und nicht nur erklärt, was bereits passiert ist.

Wie NYSHEX Entscheidungen mithilfe von BI beschleunigte

Die New York Shipping Exchange ist im internationalen Transportwesen tätig, wo die Geschwindigkeit des Informationszugangs direkten Einfluss auf die Geschäftseffizienz hat. Im Jahr 2019 wuchs das Unternehmen stark, und damit verschärften sich die Probleme im Umgang mit Daten erheblich.

Zu diesem Zeitpunkt war die Analytik langsam und abgeschottet. Produkt- und Cloud-Daten wurden manuell in Excel zusammengeführt, und die meisten Anfragen landeten beim Engineering-Team. Informationen existierten zwar, waren jedoch schwer zugänglich, was Entscheidungsprozesse verlangsamte.

Die Lösung war die Einführung von BI mit Fokus auf Zugänglichkeit: Daten wurden zentralisiert, und das analytische Tool wurde so gestaltet, dass auch Mitarbeitende ohne technischen Hintergrund es nutzen konnten. Teams konnten selbstständig mit Kennzahlen arbeiten und schnell Antworten auf ihre Fragen finden.

Infolgedessen waren Daten nicht länger eine Ressource für einen kleinen Expertenkreis. Entscheidungen wurden schneller getroffen, und das Engineering-Team konnte sich auf die Produktentwicklung konzentrieren. BI wurde zur Grundlage der operativen Geschwindigkeit des Unternehmens.

Business Intelligence entfaltet den größten Effekt, wenn sie Barrieren zwischen Daten und Menschen abbaut und zu einem täglichen Arbeitsinstrument für das gesamte Team wird.

Starbucks: BI zum Verständnis des Kunden

Starbucks betrachtet Business Intelligence seit Langem als Teil täglicher Entscheidungen. Selbst die Wahl eines neuen Café-Standorts basiert hier nicht auf Intuition: Das Unternehmen analysiert Demografie, Bevölkerungsdichte, durchschnittliches Einkommensniveau, Verkehrsströme, die Nähe zu öffentlichen Verkehrsmitteln und die Art der umliegenden Geschäfte – um zu verstehen, ob ein Standort tatsächlich Potenzial hat.

BI wirkt bei Starbucks jedoch nicht nur auf strategischer Ebene. Obwohl das Kernmenü standardisiert ist, unterscheiden sich lokale Angebote und Marketingkampagnen stark je nach Region. Während Hitzewellen in Memphis wurden Aktionen für kalte Getränke gestartet, und in Gegenden mit höherem Alkoholkonsum testete das Unternehmen das Format „Starbucks Evenings“, angepasst an die lokalen Gewohnheiten.

Eine Schlüsselrolle spielt auch das Loyalitätsprogramm. Daten über das Kundenverhalten ermöglichen Prognosen darüber, wann eine Person mit hoher Wahrscheinlichkeit ein Getränk kauft, und erlauben personalisierte Angebote zum richtigen Zeitpunkt. BI erzeugt so das Gefühl, dass die Marke den Kunden versteht und rechtzeitig auf seine Bedürfnisse reagiert.

American Express: Tiefes Verständnis von Verhalten durch Daten

American Express ist in einer anderen Branche tätig, nutzt BI jedoch ebenfalls, um seine Kunden besser zu verstehen. Dank des geschlossenen Zahlungssystems erhält das Unternehmen Daten sowohl von Händlern als auch von Karteninhabern. Dies ermöglicht ein einzigartiges, ganzheitliches Bild darüber, wie Käufe erfolgen und wie sich das Konsumverhalten verändert.

Diese Analytik dient nicht nur der finanziellen Kontrolle oder Betrugserkennung. BI bildet die Grundlage personalisierter Vorteilsprogramme, bei denen Angebote auf Gewohnheiten, Interessen und Ausgabeverhalten der Kunden abgestimmt werden. AMEX geht noch weiter und empfiehlt Restaurants, Veranstaltungen und Services, die mit hoher Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Person relevant sind.

Eine besondere Rolle spielt BI auch im digitalen Marketing. American Express konnte die Kundenbindung über Online-Kanäle deutlich steigern und gleichzeitig die Abhängigkeit von teuren Offline-Kampagnen reduzieren. Daten ermöglichten eine präzisere Zielgruppenansprache, optimierten Ausgaben und verbesserten zugleich das Kundenerlebnis.

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Wie aus diesem Artikel hervorgeht, durchlaufen die meisten BI-Projekte dieselben Probleme – nur nicht alle erkennen sie rechtzeitig. Es kommt vor, dass ein Business-Intelligence-System formal funktioniert, jedoch im Alltag kaum genutzt wird. Nicht, weil das falsche Tool gewählt wurde, sondern aufgrund der Art und Weise, wie Analytik in Prozesse eingebettet ist und wofür sie tatsächlich eingesetzt wird.

In solchen Situationen ist nicht immer eine neue Implementierung oder ein kompletter Neuaufbau erforderlich. Oft reicht es aus zu verstehen, was im bestehenden System nützlich ist, wo unnötige Komplexität entsteht und welche Veränderungen im konkreten Kontext den größten Effekt erzielen können.

Wenn Sie verstehen möchten, womit Sie beginnen sollten oder was in Ihrem bestehenden BI überprüft werden sollte, können Sie bei uns unabhängiges Feedback erhalten – durch die Buchung eines kostenlosen Workshops von IWIS.