Eine effektive Datenanalyse geht weit über das bloße Auswerten von Zahlen hinaus. Richtig eingesetzt, schafft sie für Unternehmen im Mittelstand den strategischen Unterschied. Zum Start ist dafür die richtige Leitfrage entscheidend: Was soll diese Analyse konkret beantworten? Geht es zum Beispiel darum, gebundenes Kapital zu lösen, die Lieferketten zu stabilisieren oder Durchlaufzeiten zu verkürzen? Diese Klarheit schärft den Blick auf genau die Informationen, die zählen – und macht den Einstieg in jedem Unternehmensbereich möglich. Der große Vorteil: Die meisten Daten „lagern“ ohnehin bereits im Hintergrund – sie müssen nur gezielt ausgeschöpft werden.
Quick-Start: In sechs Schritten zur neuen Datendynamik
Mit einer klaren Leitfrage, zwei bis drei KPIs und einem fokussierten Datenausschnitt genügt zu Beginn ein Export und eine einfache Auswertung – in Excel oder in einem kompakten Dashboard. Entscheidend ist der rote Faden, nicht die Größe des Datensatzes. Mit den folgenden sechs Schritten gelingt auch in Ihrem Unternehmen die Datenanalyse:
- Leitfrage klären: Was wollen wir beantworten? Zum Beispiel Kapital freisetzen, die Lieferketten stärken oder die Kosten senken.
- Hypothesen bilden: Welche Annahmen lenken die Suche? Etwa, dass bestimmte Artikel (zu) viel Kapital binden oder Schwankungen in der Nachfrage vermeidbare Engpässe auslösen.
- KPIs festlegen: Woran messen wir Erfolg? Wenige, passende Kennzahlen übersetzen die Hypothesen in Ziele – zum Beispiel Bestandsreichweite, Lagerumschlag, Servicegrad, Kapitalbindung.
- Daten fokussieren & analysieren: Welche Informationen brauchen die KPIs wirklich? Wir ziehen nur relevante Daten heran, erkennen Muster wie Ladenhüter, Saisonalitäten oder Engpassrisiken und vermeiden Datenrauschen.
- Szenarien testen & Prognosen ableiten: „Was wäre, wenn“-Simulationen zu Absatzsprüngen oder Lieferverzug machen Auswirkungen sichtbar und verdichten die Analyse zu belastbaren Handlungsoptionen.
- Maßnahmen umsetzen & reviewen: Klare Verantwortlichkeiten, Termine und monatliche Reviews schließen den Kreislauf und schärfen Hypothesen und Steuerung nach. Das Schema bleibt dabei für alle Bereiche gleich – nur die Daten sind andere.
Datenpunkte in der Praxis: Logistik, Vertrieb und Einkauf
Wie gut dieser Leitfaden in der Praxis funktioniert, erleben wir regelmäßig bei unseren Kunden aus dem Mittelstand: Wie lösen wir gebundenes Kapital, ohne die Lieferfähigkeit zu gefährden? Bei einem Unternehmen begannen wir zusammen im Lager mit einem einfachen Daten-Export aus ERP und Warenwirtschaft. Bestände, Abverkauf, Lieferzeiten und Preise reichten vollkommen aus, um aus der Analyse folgende Ergebnisse zu bekommen:
- Die C-Artikel bewegten sich kaum aus dem Lager – unser Fokus lag daher auf dem Abverkauf sowie einem Bestellstopp. Dadurch bliebt der Servicegrad stabil und die Liquidität stieg um 25 Prozent. Dieses Vorgehen haben wir dann sukzessive auf andere Bereiche übertragen.
- Im Vertrieb arbeiteten wir mit vorhandenen CRM- und Auftragsdaten. Die anstehenden Aufträge machten früh sichtbar, wo A-Produkte knapp werden könnten. Das Team zog Nachbestellungen vor und sicherte somit planbare Umsätze.
- Im Einkauf führten wir die Bestellhistorien zusammen. So wurde klar, wo einzelne Mengen gebündelt werden können. Die Folge: bessere Konditionen und schlankere Abläufe.
Daten sammeln, Leitfrage stellen – und einfach loslegen
Unsere Erfahrung aus Projekten im Mittelstand zeigt: Der Mut zur Datennutzung und eine klare Leitfrage sind die Grundbestandteile für einen dynamischen Wandel. Aus dem ersten Piloten wächst Schritt für Schritt ein schlankes Management-Cockpit mit Liquiditätsplanung, automatisiertem Reporting und bereichsspezifischen KPIs auf verlässlicher Datenbasis.
Der Wirkungsnachweis tritt dabei schneller ein, als viele denken. Formulieren Sie also die Leitfrage, wählen Sie zwei bis drei KPIs, exportieren Sie einen exakten Datenausschnitt und setzen Sie einen zeitlich begrenzten Piloten auf. Prüfen, lernen, nachschärfen, ausrollen: so wird aus Datenarbeit ein verlässlicher Steuerungstakt – und aus einer guten Frage ein messbares Ergebnis.
