Diesen Satz höre ich in jedem zweiten Erstgespräch. „Unsere Daten sind nicht bereit.“ Manchmal kommt er vom IT-Leiter, der weiss, wie die Stammdaten aussehen. Manchmal von der Geschäftsführung, die ihn vom IT-Leiter gehört hat. Manchmal von einem Berater, der vor zwei Jahren ein Datenprojekt verkauft hat, das nie fertig wurde. Der Satz beendet mehr KI-Vorhaben als jedes Budget, weil er wie eine Tatsache klingt und nicht wie eine Meinung.
Feld 7 des KI-Zielbilds ist die Frage nach dem Womit, und der erste Teil davon sind Daten und Technologie. Meine These: Der Satz ist meistens falsch.
Für welches Vorhaben stimmt der Satz?
Für ein Datenprojekt über alle Systeme stimmt er. Wer ein zentrales Datenmodell über ERP, CRM, Ticketsystem und drei Laufwerke bauen will, bevor irgendein Use Case läuft, braucht bereinigte Stammdaten, einheitliche Schlüssel und ein Team, das das zwei Jahre lang pflegt. Das haben die wenigsten Mittelständler, und sie brauchen es für den Anfang auch nicht.
Für einen konkreten Hebel stimmt der Satz selten. Ein Assistent für den Vertriebsinnendienst braucht keine bereinigte Konzernwelt. Er braucht 200 gute Angebote aus den letzten zwei Jahren, eine aktuelle Preisliste und die Regeln, nach denen Rabatte und Lieferzeiten gesetzt werden. Diese drei Dinge gibt es in fast jedem Unternehmen, meistens in einem Ordner, den die erfahrenste Sachbearbeiterin kennt. Sie sind nicht perfekt. Sie sind gut genug, um in vier Wochen einen Entwurf zu produzieren, den ein Mensch prüft.
Der Unterschied liegt in der Richtung. Wer von den Daten aus denkt, sieht ein Gebirge. Wer vom Use Case aus denkt, sieht drei Dateien.
Vom Use Case zurück in die Daten
Deshalb gehen wir vom Use Case zurück in die Daten, nicht umgekehrt. Der Ablauf hat drei Fragen, die auf der Karte für Tag 7 stehen. Welche Daten braucht dieser Use Case, und zwar genau dieser, nicht ein hypothetischer nächster? Wo liegen sie, und wer besitzt sie, im Sinne von: wer darf entscheiden, dass sie benutzt werden? Und was macht sie zum eigenen Vorsprung?
Die ersten beiden Fragen sind Handwerk. Beim Handelsunternehmen aus Tag 6 lagen die 200 Angebote im ERP, die Preisliste in Excel, die Rabattregeln im Kopf der Vertriebsleitung. Zwei Tage Arbeit, um das zusammenzuziehen. Kein Datenprojekt, ein Datenzug.
Die dritte Frage ist die strategische, und sie wird fast nie gestellt. Welcher Datenbestand im Unternehmen ist ein Vorsprung, den ein Wettbewerber nicht einkaufen kann? Ein Sprachmodell kann jeder lizenzieren. Eine Preisliste hat jeder. Aber zwanzig Jahre Servicehistorie mit jedem Ausfall, jeder Reparatur und jedem Ersatzteil einer Anlage hat nur der Hersteller, der diese Anlagen seit zwanzig Jahren wartet. Das ist der Rohstoff für den Wartungsvertrag mit Vorhersage aus Tag 5. Diesen Bestand zu erkennen und zu schützen ist für mich auch eine Frage der digitalen Souveränität: Die Daten bleiben im Haus, das Modell kommt zu den Daten, nicht umgekehrt.
Technologie ist der kleinere Teil
Feld 7 heisst Daten und Technologie, und die Technologie steht bewusst an zweiter Stelle. Welches Modell, welche Plattform, welcher Anbieter: Das sind Fragen, die sich in Wochen beantworten und in Monaten ändern lassen. Ob die 200 Angebote auffindbar sind und ob jemand die Servicehistorie als Vermögenswert erkennt, ändert sich nicht mit dem nächsten Release.
Drei Fragen für das eigene Unternehmen: Welche drei Dateien oder Tabellen braucht der Use Case aus Tag 2 wirklich? Wer im Haus kennt sie und darf sie freigeben? Und welcher Datenbestand wäre für einen Wettbewerber unmöglich nachzukaufen?
Stück 7 von 10. Morgen der zweite Teil von Womit: Governance, sechs Seiten, und warum Leitplanken schneller machen.
Mehr zu Daten und digitaler Souveränität bei den Deutschen Digitalen Beiräten: deutsche-digitale-beiraete.de
