{"id":5027,"date":"2026-02-02T14:57:24","date_gmt":"2026-02-02T14:57:24","guid":{"rendered":"https:\/\/iwis.io\/?p=5027"},"modified":"2026-02-20T12:09:19","modified_gmt":"2026-02-20T12:09:19","slug":"why-bi-projects-fail","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/why-bi-projects-fail\/","title":{"rendered":"Warum 90 % der Business-Analytics-Projekte scheitern"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-5027","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"acf":{"blog_custom_title":"Warum 90 % der Business-Analytics-Projekte scheitern","blog_featured_image":4935,"blog_custom_excerpt":"","blog_external_url":"","blog_categories":false,"blog_tags":false,"blog_featured_post":false,"blog_content_blocks":[{"acf_fc_layout":"text_block","text_content":"<h2>Schockierende Statistik: Die meisten BI-Projekte erreichen kein Ergebnis<\/h2>\r\nUnternehmen investieren jedes Jahr Milliarden Dollar in Business Intelligence, doch in der Praxis wird sie nur selten zum Treiber echter Ver\u00e4nderungen. Berichte veralten, Dashboards werden nur ein paar Mal im Jahr ge\u00f6ffnet, und zentrale Entscheidungen werden weiterhin intuitiv und aus Gewohnheit getroffen.\r\n\r\nLaut Prognose von Gartner werden bis 2027 acht von zehn Analyseprojekten scheitern. In den meisten F\u00e4llen liegt der Grund in einer unklar formulierten Gesch\u00e4ftsziele und im fehlenden Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, welche konkreten Entscheidungen durch die Analytik ver\u00e4ndert werden sollen.\r\n\r\nBI beeinflusst die eigentliche Logik der Unternehmensf\u00fchrung: Sie bestimmt, wie ein Unternehmen mit Informationen arbeitet, wie schnell es auf Abweichungen reagiert und worauf es seine Ma\u00dfnahmen st\u00fctzt. Genau dieser systemische Ansatz fehlt vielen Organisationen, die ein Analysesystem als isolierte technologische Initiative und nicht als Teil ihres Gesch\u00e4ftsmodells betrachten.\r\n\r\nIn 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-L\u00f6sung aufbaut, die tats\u00e4chlich funktioniert.\r\n<h2>7 Hauptgr\u00fcnde, warum BI-Projekte scheitern<\/h2>\r\nBetrachten wir die zentralen Herausforderungen bei der Einf\u00fchrung von BI, mit denen selbst erfahrene Teams konfrontiert sind.\r\n<h3>Fehlende klare Vision und Strategie<\/h3>\r\nUnter den Gr\u00fcnden f\u00fcr das Scheitern von BI-Projekten steht der Start ohne klaren Managementauftrag an erster Stelle. Die Entscheidung, Analytik einzuf\u00fchren, wird h\u00e4ufig aus dem Wunsch heraus getroffen, Zahlen zu sehen \u2013 doch dahinter steht selten ein Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, was sich durch das Vorhandensein dieser Zahlen konkret \u00e4ndern soll.\r\n\r\nWenn zu Beginn nicht definiert wird, was genau verbessert werden soll und wer f\u00fcr die Nutzung der Analytik verantwortlich ist, wird BI zu einem technischen Projekt ohne gesch\u00e4ftliche Konsequenzen. Infolgedessen beginnt das Analysesystem ein Eigenleben zu f\u00fchren: Teams sammeln Daten, erstellen Berichte, visualisieren Kennzahlen \u2013 doch all das ist nicht in Entscheidungsprozesse integriert.\r\n<h3>Geringe Einbindung der Stakeholder<\/h3>\r\nDie Entwicklung eines BI-Systems erfolgt h\u00e4ufig zu technisch: Analysten integrieren Datenquellen, Dashboards werden erstellt, w\u00e4hrend das eigentliche Business weiterhin im gewohnten Modus arbeitet und sich kaum am Prozess beteiligt.\r\n\r\nDas Problem liegt darin, dass effektive Analytik mit richtig formulierten Fragen beginnt. Wenn Stakeholder zu sp\u00e4t eingebunden werden oder ganz au\u00dfen vor bleiben, beantwortet BI abstrakte oder zweitrangige Fragestellungen. Die Daten wirken korrekt, die Berichte logisch aufgebaut, doch sie f\u00fcr reale Managemententscheidungen zu nutzen, ist schwierig.\r\n<h3>Ignorieren von Change Management<\/h3>\r\nJede Einf\u00fchrung neuer Ans\u00e4tze st\u00f6\u00dft unweigerlich auf Widerstand oder Unverst\u00e4ndnis innerhalb der Teams. Ein Teil der Mitarbeitenden arbeitet weiterhin nach gewohnten Mustern, andere verstehen nicht vollst\u00e4ndig, wie sich das neue System auf ihre t\u00e4gliche Arbeit auswirkt. Ohne ein vorbereitetes Umfeld bleibt Business Intelligence leicht ein formaler Aufsatz auf alten Prozessen.\r\n\r\nVer\u00e4nderungen 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 verf\u00fcgbar, haben jedoch keinen Einfluss.\r\n<h3>Fokus auf Technologie statt auf Menschen<\/h3>\r\nWenn sich der Fokus eines BI-Projekts ausschlie\u00dflich auf Tools richtet, entsteht schnell eine L\u00fccke zwischen System und Nutzern. Daten wirken \u00fcberladen, die Benutzeroberfl\u00e4che komplex, und die Logik der Kennzahlenbildung ist nur einem engen Expertenkreis verst\u00e4ndlich. In einer solchen Situation wird Analytik zu einer abgeschlossenen Expertenzone.\r\n\r\nDer Wert von BI bemisst sich an ihrer F\u00e4higkeit, t\u00e4gliche Managemententscheidungen zu unterst\u00fctzen. Wenn Nutzer nicht verstehen, was die Zahlen konkret zeigen und wie darauf reagiert werden soll, integriert sich das System nicht in Arbeitsprozesse. Analytische Werkzeuge m\u00fcssen unter Ber\u00fccksichtigung der realen Bed\u00fcrfnisse ihrer Anwender konzipiert werden.\r\n<h3>Schwache Kommunikation und fehlende Zusammenarbeit<\/h3>\r\nEine effektive Einf\u00fchrung von Business Intelligence erfordert abgestimmte Zusammenarbeit zwischen Teams. Wenn jede Abteilung mit eigenen Berichts\u00adversionen in unterschiedliche Richtungen arbeitet, zerf\u00e4llt das analytische Gesamtbild.\r\n\r\nDie Situation versch\u00e4rft sich, wenn im Unternehmen kein gemeinsames Verst\u00e4ndnis zentraler Kennzahlen besteht: Dieselbe Kennzahl kann je nach Abteilung unterschiedlich interpretiert werden, was das Vertrauen in die Daten untergr\u00e4bt und Analytik unbrauchbar macht. Ohne einheitliche Sicht auf Zahlen kann Business Intelligence zwar \u00fcberzeugend wirken, verst\u00e4rkt jedoch in Wirklichkeit die Verwirrung.\r\n<h3>Unzureichendes Budget und Ressourcenmangel<\/h3>\r\nBI wird oft untersch\u00e4tzt, 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.\r\n\r\nSolche Projekte k\u00f6nnen zu Beginn durchaus funktionsf\u00e4hig erscheinen: Daten werden angebunden, Dashboards \u00f6ffnen sich, manches wird sogar genutzt. Doch sobald komplexere Anforderungen entstehen oder die Belastung steigt, beginnt das System zu zerfallen.\r\n\r\nUnterfinanzierte BI-Projekte lassen sich mit einem Haus aus billigen Materialien vergleichen: Es sieht akzeptabel aus \u2013 bis es beim ersten starken Regen an allen Ecken zu rei\u00dfen beginnt.\r\n<h3>Schneller Start ohne umfassende Planung<\/h3>\r\nEs besteht die Versuchung, zumindest mit etwas zu beginnen und den Rest unterwegs zu kl\u00e4ren \u2013 doch ein solcher Start f\u00fchrt selten zu einem tragf\u00e4higen Ergebnis.\r\n\r\nFehlt ein ganzheitliches Datenmodell, ein Verst\u00e4ndnis der zuk\u00fcnftigen Nutzer und eine Abh\u00e4ngigkeitskarte zwischen Kennzahlen, h\u00e4lt das System einer Weiterentwicklung nicht stand. Kleinste \u00c4nderungen brechen schnell die Logik von Berichten, und jede zus\u00e4tzliche Komplexit\u00e4t f\u00fchrt zu manuellen Korrekturen. Unter solchen Bedingungen ist BI nicht skalierbar und verliert schrittweise an Wert.\r\n<h3>Warnsignale: Woran man erkennt, dass Ihr BI-Projekt gef\u00e4hrdet ist<\/h3>\r\nDie meisten BI-Projekte verlieren ihren Wert schleichend, doch erste Signale sind meist sichtbar, bevor ein Projekt offiziell als problematisch gilt.\r\n\r\nBeispielsweise werden regelm\u00e4\u00dfig neue Berichte erstellt, jedoch selten in realen Situationen genutzt. Mit anderen Worten: Analytik existiert, beeinflusst aber keine Handlungen. Das bedeutet h\u00e4ufig, dass sich BI vom Gesch\u00e4ftskontext gel\u00f6st hat und ein Eigenleben f\u00fchrt.\r\n\r\nEin weiteres Signal sind st\u00e4ndige Diskussionen \u00fcber Zahlen. Wenn unterschiedliche Teams unterschiedliche Werte derselben Kennzahlen erhalten, fehlt Vertrauen ins System. Unter solchen Bedingungen ist BI keine verl\u00e4ssliche \u201eSingle Source of Truth\u201c, sondern Gegenstand von Debatten.\r\n\r\nAuch sollte man aufmerksam werden, wenn jede neue Anfrage manuelle Anpassungen oder tempor\u00e4re L\u00f6sungen erfordert. Das deutet darauf hin, dass das grundlegende Datenmodell keine Skalierung unterst\u00fctzt und die Migration lediglich alte Probleme auf eine neue Plattform \u00fcbertragen hat.\r\n\r\nSchlie\u00dflich ist ein ernstzunehmender Indikator das nachlassende Interesse der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung \u2013 wenn Business Intelligence nicht mehr Grundlage strategischer Planung ist, sondern nur noch operativ genutzt wird.\r\n\r\nBI, die nichts ver\u00e4ndert, l\u00e4sst sich mit einem Bild im B\u00fcro vergleichen, das l\u00e4ngst mit dem Interieur verschmolzen ist. Formal ist es da, es wurde einst ausgew\u00e4hlt, bezahlt, und man hat sogar \u00fcber die Farbe des Rahmens diskutiert. Und dann hat man sich daran gew\u00f6hnt, nimmt es nicht mehr wahr \u2013 und alles, was es nun noch tut, ist Staub zu sammeln.\r\n<h2>Wie sehen die 10 % aus, denen es gelungen ist: zentrale Erfolgsfaktoren von BI<\/h2>\r\nEin BI-Projekt \u00fcberlebt nicht durch Intuition oder Enthusiasmus. Wenn es funktioniert hat, bedeutet das, dass das Unternehmen eine Reihe grunds\u00e4tzlich richtiger Entscheidungen getroffen hat. Interessanterweise haben die meisten davon nichts mit Technologie zu tun.\r\n\r\nHier sind vier Faktoren, die als Best Practices der Business Intelligence gelten k\u00f6nnen:\r\n<ol>\r\n \t<li>\r\n<h3>Starke F\u00fchrung und klare Steuerung<\/h3>\r\n<\/li>\r\n<\/ol>\r\nErfolgreiche BI-Projekte haben immer einen oder mehrere Verantwortliche, die nicht alles vollst\u00e4ndig an die IT delegieren, sondern klar formulieren, warum das Projekt gestartet wird, und es nicht nur zu Beginn, sondern t\u00e4glich im Fokus halten.\r\n\r\nEs handelt sich um pers\u00f6nliche Verantwortung f\u00fcr den Erfolg. Dort, wo BI Priorit\u00e4t des Managements ist, \u00fcberlebt und entwickelt sie sich weiter. Wo sie ohne Kontrolle zur Umsetzung freigegeben wird, kommt das Projekt schrittweise zum Stillstand \u2013 selbst wenn es formal weiter existiert.\r\n<ol start=\"2\">\r\n \t<li>\r\n<h3>Flexibler, iterativer Ansatz<\/h3>\r\n<\/li>\r\n<\/ol>\r\nProbleme mit BI beginnen oft mit dem Wunsch, alles auf einmal abzudecken. Das System wird als gro\u00dfe, universelle L\u00f6sung konzipiert, die alle Gesch\u00e4ftsfragen beantworten soll. In der Realit\u00e4t f\u00fchrt das fast immer zu langen Laufzeiten und Fokusverlust noch vor dem ersten sp\u00fcrbaren Ergebnis.\r\n\r\nProjekte, die \u00fcberleben, gehen anders vor. Sie starten mit einem konkreten Szenario \u2013 dort, wo etwas nicht stimmt, Geld verloren geht oder Transparenz fehlt.\r\n\r\nDieser Ansatz erzeugt schnelle und sichtbare Effekte. Teams sehen, dass das System funktioniert, Skepsis verschwindet allm\u00e4hlich. Erst danach wird BI schrittweise erweitert \u2013 vorsichtig, ohne das zu zerst\u00f6ren, was bereits funktioniert. Genau diese Iterationen bilden die Grundlage f\u00fcr Skalierung.\r\n<ol start=\"3\">\r\n \t<li>\r\n<h3>Fokus auf Quick Wins<\/h3>\r\n<\/li>\r\n<\/ol>\r\nWenn der erste sp\u00fcrbare 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 Fu\u00df fasst, handeln anders: Sie zeigen innerhalb der ersten 30\u201360 Tage ein erstes Ergebnis.\r\n\r\nDabei geht es nicht um ein vollst\u00e4ndiges System oder die Abdeckung aller Prozesse. Es reicht eine konkrete Verbesserung, die manuelle Arbeit reduziert, eine Kennzahl kl\u00e4rt oder eine t\u00e4gliche Handlung vereinfacht. In diesem Moment entsteht das entscheidende Gef\u00fchl von Nutzen. Menschen sehen, dass Analytik funktioniert \u2013 und beginnen selbst, neue Fragen zu stellen.\r\n<ol start=\"4\">\r\n \t<li>\r\n<h3>Kontinuierliche Messung und Anpassung<\/h3>\r\n<\/li>\r\n<\/ol>\r\nErfolgreiche Business Intelligence ver\u00e4ndert sich st\u00e4ndig mit dem Unternehmen: Sie wird pr\u00e4zisiert, angepasst und korrigiert eigene Fehler. Was vor einem Monat n\u00fctzlich war, kann heute an Relevanz verlieren \u2013 und das ist ein normaler Zustand f\u00fcr ein Analysesystem.\r\n\r\nAnalytik wird regelm\u00e4\u00dfig in der Praxis \u00fcberpr\u00fcft. Teams kehren zu den Nutzern zur\u00fcck, analysieren, was tats\u00e4chlich verwendet und was ignoriert wird, \u00fcberpr\u00fcfen Kennzahlen und entfernen \u00dcberfl\u00fcssiges. Wenn sich Prozesse \u00e4ndern oder neue Priorit\u00e4ten entstehen, wird das Datenmodell angepasst.\r\n\r\nWichtig ist auch, dass sich die Aufmerksamkeit nicht nur auf Gesch\u00e4ftsmetriken, 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 erm\u00f6glicht es der Analytik, Teil der operativen Arbeit zu bleiben.\r\n<h2>Wie man Fehler vermeidet: Schritt-f\u00fcr-Schritt-Ma\u00dfnahmen<\/h2>\r\nEs 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 \u00fcberwinden.\r\n<h3>Schritt 1. Konkretes Gesch\u00e4ftsproblem definieren<\/h3>\r\nBI muss mit einer klaren Fragestellung beginnen. Eine konkrete Verlustquelle, eine Blindstelle oder Ineffizienz identifizieren. Ein Problem \u2013 ein BI-Szenario \u2013 eine reale Ver\u00e4nderung.\r\n<h3>Schritt 2. Verantwortlichen aus dem Business benennen<\/h3>\r\nDas Projekt braucht einen Eigent\u00fcmer mit Einfluss im Team und klarem Verst\u00e4ndnis, warum BI eingef\u00fchrt wird.\r\n<h3>Schritt 3. MVP rund um eine Mikrounteraufgabe aufbauen<\/h3>\r\nDer 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.\r\n<h3>Schritt 4. Endnutzer vor dem Go-Live einbinden<\/h3>\r\nNutzer m\u00fcssen Teil des Prozesses sein, sonst ist das Risiko hoch, Dashboards zu erhalten, die nicht verwendet werden.\r\n<h3>Schritt 5. Definieren, wie BI Verhalten ver\u00e4ndert<\/h3>\r\nJeder Bericht sollte eine praktische Fortsetzung haben und die Frage beantworten, was nun konkret anders gemacht wird. Fehlt dies, hat der Bericht keinen Wert.\r\n<h3>Schritt 6. Feedback und Anpassung etablieren<\/h3>\r\nDer Start ist der Anfang, nicht das Ende. Die regelm\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfung dessen, was funktioniert und was nicht, h\u00e4lt Business Intelligence lebendig und relevant.\r\n<h2>Cases: Von gescheiterter Analytik zum Erfolg<\/h2>\r\nBetrachten wir reale Beispiele. Welche Ergebnisse liefert Business Intelligence, wenn sie korrekt in Gesch\u00e4ftsprozesse integriert wird?\r\n<h3>Coca-Cola Bottling Company: Datenstrukturierung und handlungsf\u00e4hige Entscheidungen<\/h3>\r\nDas Unternehmen operiert in einem Umfeld, in dem Verz\u00f6gerungen schnell zu Verlusten f\u00fchren. Produktion, Logistik, Best\u00e4nde und Vertrieb sind regional verteilt, Entscheidungen m\u00fcssen auf Basis aktueller Informationen und nicht veralteter Berichte getroffen werden.\r\n\r\nVor der Einf\u00fchrung von BI st\u00fctzte sich Coca-Cola auf manuelle Berichterstattung und Tabellen. Daten kamen aus unterschiedlichen Systemen, wurden versp\u00e4tet aktualisiert und lieferten kein ganzheitliches Bild. Probleme in Produktion oder Lieferung wurden erst sichtbar, nachdem sie das Ergebnis beeinflusst hatten.\r\n\r\nDas Analysesystem erm\u00f6glichte die B\u00fcndelung zentraler Daten in einer einheitlichen Plattform und den \u00dcbergang von statischen Berichten zu Echtzeitkennzahlen. Manager erhielten direkten Zugriff auf Informationen ohne permanente IT-Abh\u00e4ngigkeit.\r\n\r\nInfolgedessen verk\u00fcrzte das Unternehmen Reaktionszeiten, pr\u00e4zisierte die Planung und erh\u00f6hte die operative Stabilit\u00e4t. BI wurde vom Reporting-Tool zum Bestandteil des t\u00e4glichen Betriebs.\r\n\r\nDen gr\u00f6\u00dften Wert entfaltet Business Intelligence, wenn sie in Prozesse integriert ist und hilft, hier und jetzt zu handeln \u2013 statt nur zu erkl\u00e4ren, was bereits geschehen ist.\r\n<h3>Wie NYSHEX Entscheidungen mit BI beschleunigte<\/h3>\r\nNew York Shipping Exchange ist im internationalen Transport t\u00e4tig, wo Geschwindigkeit des Informationszugangs direkten Einfluss auf die Gesch\u00e4ftseffizienz hat. 2019 wuchs das Unternehmen schnell \u2013 und mit ihm die Datenprobleme.\r\n\r\nDamals war Analytik langsam und abgeschottet. Produkt- und Cloud-Daten wurden manuell in Excel zusammengef\u00fchrt, die meisten Anfragen landeten beim Engineering-Team. Informationen existierten, doch der Zugang war begrenzt und bremste Entscheidungen.\r\n\r\nDie Antwort war die Einf\u00fchrung von BI mit Fokus auf Zug\u00e4nglichkeit: Daten wurden zentralisiert, das Tool benutzerfreundlich f\u00fcr Mitarbeitende ohne technischen Hintergrund gestaltet. Teams konnten eigenst\u00e4ndig mit Kennzahlen arbeiten und schnell Antworten finden.\r\n\r\nInfolgedessen waren Daten kein exklusiver Expertenressource mehr. Entscheidungen wurden schneller getroffen, das Engineering-Team konnte sich auf Produktentwicklung konzentrieren. BI wurde zur Grundlage operativer Geschwindigkeit.\r\n\r\nBusiness Intelligence erzielt den gr\u00f6\u00dften Effekt, wenn sie Barrieren zwischen Daten und Menschen abbaut und zum t\u00e4glichen Arbeitsinstrument des gesamten Teams wird.\r\n<h3>Starbucks: BI zum Verst\u00e4ndnis des Kunden<\/h3>\r\nStarbucks betrachtet Business Intelligence seit Langem als Bestandteil t\u00e4glicher Entscheidungen. Selbst die Standortwahl neuer Filialen basiert nicht auf Intuition: Das Unternehmen analysiert Demografie, Bev\u00f6lkerungsdichte, Einkommensniveau, Verkehrsstr\u00f6me, N\u00e4he zu \u00f6ffentlichen Verkehrsmitteln und umliegende Gesch\u00e4ftsarten \u2013 um das tats\u00e4chliche Potenzial eines Standorts zu bewerten.\r\n\r\nDoch BI bei Starbucks wirkt nicht nur auf strategischer Ebene. Obwohl das Kernmen\u00fc standardisiert ist, unterscheiden sich lokale Angebote und Marketingkampagnen je nach Region erheblich. W\u00e4hrend einer Hitzewelle in Memphis wurden Aktionen f\u00fcr Kaltgetr\u00e4nke gestartet; in Regionen mit h\u00f6herem Alkoholkonsum wurde das Format \u201eStarbucks Evenings\u201c getestet \u2013 angepasst an lokale Gewohnheiten.\r\n\r\nEine Schl\u00fcsselrolle spielt das Loyalit\u00e4tsprogramm. Verhaltensdaten erm\u00f6glichen Prognosen, wann ein Kunde mit h\u00f6chster Wahrscheinlichkeit ein Getr\u00e4nk kauft \u2013 und personalisierte Angebote genau im richtigen Moment zu platzieren. So entsteht das Gef\u00fchl, dass die Marke den Kunden versteht und rechtzeitig reagiert.\r\n<h3>American Express: Tiefes Verhaltensverst\u00e4ndnis durch Daten<\/h3>\r\nAMEX agiert in einer anderen Branche, nutzt BI jedoch ebenfalls, um Kunden besser zu verstehen. Dank eines geschlossenen Zahlungssystems erh\u00e4lt das Unternehmen Daten sowohl von H\u00e4ndlern als auch von Karteninhabern. Das erm\u00f6glicht eine einzigartige, ganzheitliche Sicht auf Kaufverhalten und dessen Ver\u00e4nderungen.\r\n\r\nDiese 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 f\u00fcr eine bestimmte Person relevant sind.\r\n\r\nAuch im digitalen Marketing spielt BI eine zentrale Rolle. American Express konnte die Kundenbindung \u00fcber Online-Kan\u00e4le deutlich steigern und die Abh\u00e4ngigkeit von teuren Offline-Kampagnen reduzieren. Daten erm\u00f6glichten pr\u00e4zisere Zielgruppenansprache, Kostenoptimierung und zugleich eine Verbesserung des Kundenerlebnisses.\r\n<h2>Erhalten Sie eine Expertenbewertung Ihres BI-Projekts<\/h2>\r\nWie der Artikel zeigt, durchlaufen die meisten BI-Projekte \u00e4hnliche Probleme \u2013 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 wof\u00fcr sie tats\u00e4chlich eingesetzt wird.\r\n\r\nIn solchen Situationen ist nicht immer eine Neuimplementierung oder vollst\u00e4ndige Neustrukturierung erforderlich. Oft reicht es, zu analysieren, was im System wertvoll ist und wo unn\u00f6tige Komplexit\u00e4t entsteht \u2013 und welche Ver\u00e4nderungen im konkreten Kontext sp\u00fcrbare Effekte bringen k\u00f6nnen.\r\n\r\nWenn Sie verstehen m\u00f6chten, womit Sie beginnen oder was in Ihrem bestehenden BI \u00fcberpr\u00fcft werden sollte, k\u00f6nnen Sie bei uns ein unabh\u00e4ngiges Feedback erhalten, indem Sie einen kostenlosen Workshop von IWIS buchen."}]},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Warum 90 % der Business-Analytics-Projekte scheitern - iwis<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/iwis.io\/de\/blog\/why-bi-projects-fail\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Warum 90 % der Business-Analytics-Projekte scheitern - 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