Erfolgsfaktoren datengetriebener Entscheidungsfindung

Datengetriebene Entscheidungsfindung gewinnt in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesundheitswesen zunehmend an Bedeutung. Unternehmen, Medizinerinnen und Mediziner sowie Forschende stehen heute vor der Herausforderung, Entscheidungen nicht nur auf Erfahrung oder Intuition zu stützen, sondern fundiert auf Basis valider Daten zu treffen. In diesem Artikel erfahren Sie, welche Erfolgsfaktoren datengetriebene Entscheidungsfindung auszeichnen, welche Stolpersteine lauern und wie sich dieser Prozess in der Praxis umsetzen lässt.

Der Beitrag ergänzt unseren bestehenden Artikel zur Decision Intelligence, der vor allem strategische und systematische Ansätze betont. Im Gegensatz dazu richtet sich dieser Artikel stärker auf die konkrete Umsetzung im Alltag und vermittelt einen praxisorientierten Überblick für alle, die datenbasiert handeln möchten.

Sie möchten datengetriebene Entscheidungen sicher und effizient treffen? Unser Statistik-Team unterstützt Sie gerne bei der Planung, Analyse und Interpretation Ihrer Daten – sprechen Sie uns an.

Die Bedeutung von Datenkultur und Strategie

Datengetriebene Entscheidungsfindung beginnt nicht mit der Analyse, sondern mit der Haltung: Unternehmen, Forschungsteams und medizinische Einrichtungen benötigen eine Datenkultur, die fundierte Entscheidungen auf Basis von Zahlen, nicht aus dem Bauch heraus, fördert. Doch was genau bedeutet das?

Was versteht man unter Datenkultur?

Eine datenorientierte Kultur beschreibt die gelebte Überzeugung, dass Entscheidungen besser sind, wenn sie auf nachvollziehbaren und qualitativ hochwertigen Daten basieren. Dies betrifft nicht nur die Führungsebene, sondern alle Mitarbeitenden – von der Laborassistentin über das Produktmanagement bis hin zur Klinikleitung.

Typische Merkmale einer ausgeprägten Datenkultur sind:

Datengetriebene Entscheidungsfindung setzt eine gewisse organisatorische Reife voraus; also die Fähigkeit, Daten nicht nur zu erheben, sondern sie in Kultur, Prozesse und Verantwortungssysteme systematisch einzubetten.

Die folgende Grafik zeigt ein vereinfachtes Modell zum Reifegrad von Organisationen im Umgang mit Daten, vom datenarmen zum datengetriebenen Umfeld.

Warum eine klare Strategie entscheidend ist

Eine datengetriebene Entscheidung setzt voraus, dass klar ist, welches Problem gelöst und welches Ziel erreicht werden soll. Ohne eine definierte Datenstrategie verläuft die Entscheidungsfindung schnell im Sand, etwa durch irrelevante Analysen, falsche Kennzahlen oder widersprüchliche Datenquellen.

Dazu gehören:

• Die Definition konkreter Entscheidungsfragen („Welche Patientengruppe profitiert am stärksten von Therapie X?“ / „Welches Produkt erzielt die höchste Kundenbindung?“)
• Die Auswahl geeigneter Datenquellen (intern vs. extern, qualitativ vs. quantitativ)
• Die Zuweisung von Verantwortlichkeiten: Wer sammelt, wer analysiert, wer entscheidet?

Ein häufiger Fehler besteht darin, sich zu früh auf bestimmte Tools oder Methoden zu stützen, ohne strategisch zu überlegen, welche Daten überhaupt benötigt werden. Die beste Statistik nützt wenig, wenn die zugrunde liegende Fragestellung unklar ist.

Fünf Schritte zur datengetriebenen Entscheidungsfindung

Datengetriebene Entscheidungsfindung ist kein einmaliger Akt, sondern ein strukturierter Prozess. In der Praxis hat es sich bewährt, den Ablauf in fünf klar abgegrenzte Schritte zu unterteilen. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf und trägt dazu bei, die Qualität der Entscheidungen systematisch zu verbessern.

1. Entscheidungsziel definieren

Am Anfang steht die Frage: Was genau soll entschieden werden und warum?
Nur wenn das Ziel klar formuliert ist, lassen sich relevante Daten identifizieren und passende Methoden auswählen. Gute Entscheidungsfragen sind spezifisch, messbar und ergebnisoffen. Statt „Wie können wir effizienter werden?“ könnte die Frage lauten: „Welche Prozessschritte verursachen die längsten Wartezeiten in der ambulanten Aufnahme?“

Praxis-Tipp:
Eine präzise Entscheidungsfrage wirkt wie ein Filter: Sie hilft, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und verhindert, dass irrelevante Daten verarbeitet werden.

2. Relevante Datenquellen identifizieren

Sind Ziel und Kontext definiert, folgt die Auswahl geeigneter Daten. Dabei ist zu prüfen:

• Welche internen Datenquellen stehen zur Verfügung (z. B. Patientenakten, Umsatzdaten, Befragungsergebnisse)?
• Gibt es externe Quellen, die ergänzend genutzt werden können (z. B. Marktstudien, Registerdaten, Open Data)?
• Wie ist es um die Datenqualität bestellt (Vollständigkeit, Aktualität, Formatkompatibilität)?

Fehlende oder unzuverlässige Daten können bereits an dieser Stelle zu einem Stolperstein werden. Eine einfache Übersichtstabelle kann hier helfen, die verschiedenen Quellen zu bewerten:

Hinweis:
Eine eingeschränkte Datenverfügbarkeit sollte nicht automatisch zum Ausschluss einer Quelle führen. Vielmehr lohnt es sich, nach Lösungen zu suchen – etwa durch Datenerhebungen, API-Zugriffe oder Kooperationen mit externen Partnern. Datenlücken zu schliessen, ist ein zentraler Bestandteil datengetriebener Entscheidungsprozesse.

3. Daten aufbereiten und analysieren

Bevor Analysen durchgeführt werden können, müssen die Daten bereinigt, strukturiert und zusammengeführt werden. In der Statistik spricht man hier oft von Datenaufbereitung oder Preprocessing. Typische Aufgaben in diesem Schritt:

• Entfernen fehlerhafter oder doppelter Einträge
• Vereinheitlichung von Formaten (z. B. Datumsangaben)
• Bildung abgeleiteter Variablen (z. B. Zeitdifferenzen, Indexwerte)

Anschliessend erfolgt die statistische Analyse. Je nach Fragestellung können deskriptive Verfahren, Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen oder explorative Methoden wie Clusteranalysen zum Einsatz kommen. Wichtig ist: Die gewählte Methode muss zur Art der Fragestellung und zum Datenumfang passen.

4. Ergebnisse interpretieren und Entscheidung ableiten

Daten allein treffen keine Entscheidungen, sie liefern Anhaltspunkte. In diesem Schritt werden die Analyseergebnisse mit dem ursprünglichen Ziel verknüpft und interpretiert. Hierbei gilt es:

• Statistische Signifikanz und praktische Relevanz zu unterscheiden
• Zusammenhänge richtig einzuordnen (z. B. Korrelation ≠ Kausalität)
• Unsicherheiten transparent zu kommunizieren

Beispiel:
Ein positiver Zusammenhang zwischen Fortbildungsstunden und Mitarbeiterzufriedenheit bedeutet nicht automatisch, dass Fortbildungen die Zufriedenheit erhöhen – es könnte auch umgekehrt sein.

5. Umsetzung planen und evaluieren

Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse wird nun entschieden und die Umsetzung geplant. Auch die Wirkung der getroffenen Entscheidung sollte messbar sein, beispielsweise durch definierte Erfolgsindikatoren oder Follow-up-Messungen.

Wer die Qualität sichern will, dokumentiert den gesamten Entscheidungsprozess: Welche Daten kamen zum Einsatz? Welche Annahmen flossen in die Analyse ein? Und wie fiel die Entscheidung?

Erfolgsfaktoren datengetriebener Entscheidungsfindung

Eine strukturierte Vorgehensweise ist die Grundlage datengetriebener Entscheidungsfindung – aber erst durch geeignete Rahmenbedingungen entfaltet sie ihr volles Potenzial. Im Folgenden werden vier zentrale Erfolgsfaktoren vorgestellt, die in vielen Projekten über Gelingen oder Scheitern entscheiden.

Datenqualität und Verlässlichkeit

Datengetriebene Entscheidungen sind nur so gut wie die zugrundeliegenden Daten. Qualität ist dabei kein abstrakter Begriff, sondern lässt sich an klaren Kriterien messen:

Hinweis:
In medizinischen oder unternehmensweiten Kontexten empfiehlt sich ein systematisches Datenqualitätsmanagement, z. B. mit automatisierten Plausibilitätsprüfungen oder Datenvalidierungen.

Klare Rollen und Verantwortlichkeiten

Datenbasierte Entscheidungen sind Teamarbeit. Eine klare Zuweisung von Aufgaben sorgt für Transparenz und vermeidet Missverständnisse. Typische Rollen im Entscheidungsprozess können sein:

• Fachverantwortliche (stellen die Entscheidungsfrage und beurteilen den Kontext)
• Datenanalysten (bereiten die Daten auf und führen Analysen durch)
• Entscheidungsträger (nutzen die Ergebnisse zur Handlungsableitung)
• IT- oder Datenmanagement-Teams (sichern Infrastruktur und Datenzugang)

Ein Rollenmodell wie RACI oder RAPID kann helfen, Verantwortlichkeiten in komplexeren Organisationen klar zu definieren.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit

Statistische Analysen entfalten ihren Wert erst dann, wenn sie in den fachlichen Kontext eingebettet werden. Besonders erfolgreich sind Entscheidungsprozesse, bei denen Fachwissen und Datenkompetenz zusammenwirken. So können beispielsweise:

• Ärzte klinische Relevanz einordnen,
• Statistiker methodische Validität sicherstellen,
• Projektverantwortliche Umsetzungshürden antizipieren.

Statt Silodenken braucht datengetriebene Entscheidungsfindung koordinierte Kommunikation zwischen Abteilungen – sei es in Workshops, regelmässigen Besprechungen oder durch gemeinsam gepflegte Analyse-Dashboards.

Datenkompetenz im Team fördern

Nicht jeder muss programmieren oder Hypothesentests interpretieren können, aber ein grundlegendes Verständnis für Daten, Unsicherheiten und Visualisierungen gehört heute in viele Berufsfelder. Der Aufbau sogenannter Data Literacy ist daher ein langfristiger Erfolgsfaktor.

Mögliche Massnahmen:

• Schulungen zu Statistikgrundlagen und Dateninterpretation
• interne Guidelines für saubere Datennutzung
• Förderung eines kritischen, reflektierten Umgangs mit Analyseergebnissen

Typische Stolpersteine in der datengetriebenen Entscheidungsfindung

Trotz guter Absichten scheitern viele datenbasierte Vorhaben an ganz praktischen Hürden. Diese lassen sich vermeiden, wenn man sie frühzeitig erkennt. Nachfolgend eine Auswahl häufig auftretender Probleme aus unterschiedlichen Kontexten und Fachbereichen.

Unklare Fragestellung

Oft wird zu schnell mit der Datensammlung oder Analyse begonnen, ohne sich auf eine konkrete Fragestellung zu verständigen. Die Folge: Unfokussierte Auswertungen, hohe Datenlast und geringe Entscheidungskraft.

Insbesondere bei sehr grossen Datenmengen (Stichwort Big Data) besteht die Gefahr, dass nach Mustern oder Korrelationen gesucht wird, ohne dass ein klarer theoretischer Bezug oder eine Hypothese vorliegt. Dies kann zu Scheinzusammenhängen führen, die zwar statistisch auffällig, aber praktisch bedeutungslos sind.

Beispiel:
Eine Klinik erhebt umfangreiche Verlaufsdaten zu tausenden Behandlungen, erkennt statistische Auffälligkeiten, kann sie aber nicht sinnvoll interpretieren, weil der klinische Bezug fehlt.

Empfehlung:
Auch bei datengetriebenem Arbeiten gilt: Die Theorie sollte die Analyse leiten – nicht umgekehrt. Ein datenbasierter Entscheidungsprozess braucht eine klare Fragestellung als Ausgangspunkt.

Schlechte Datenorganisation

Daten liegen verteilt in verschiedenen Systemen, sind schwer zugänglich oder widersprechen sich. Ohne klare Struktur, Standards und Datenpflege entsteht ein Flickenteppich, der Entscheidungen erschwert oder sogar verzerrt.

Ein zentrales Element ist hier ein funktionierendes Datenmanagement: Dazu gehört nicht nur die Pflege bestehender Daten, sondern auch die Festlegung von Zuständigkeiten, Definitionen und Zugriffsmöglichkeiten.

Besonders herausfordernd ist die Integration unterschiedlicher Datenquellen, insbesondere wenn strukturierte Daten (zum Beispiel aus Excel oder Datenbanken) mit unstrukturierten Informationen kombiniert werden sollen (z. B. Freitext, E-Mails, Sensor- oder Logdaten) kombiniert werden sollen. Ohne durchdachte Schnittstellen, Standards und einheitliche Identifier droht Datenverlust oder Fehlinterpretation.

Typisches Problem:
Unterschiedliche Abteilungen verwenden eigene Definitionen für dieselbe Kennzahl – ein Vergleich ist dadurch kaum möglich. Auch der Versuch, Patientendaten aus verschiedenen Standorten zusammenzuführen, scheitert oft an fehlender Kompatibilität.

Empfehlung:
Ein zentrales Datenmanagementsystem, abgestimmte Metadatenstrukturen und ein früher Fokus auf Datenintegration helfen, diese Stolperfalle zu vermeiden.

Fehlendes Vertrauen in die Daten

Selbst gute Analysen stossen auf Skepsis, wenn frühere Fehler oder Intransparenz den Ruf der Daten geschädigt haben. Datengetriebene Entscheidungsfindung lebt von Akzeptanz – Vertrauen entsteht durch Nachvollziehbarkeit, Kommunikation und Qualitätssicherung.

Kognitive Verzerrungen bei der Interpretation

Auch wenn Entscheidungen auf Daten beruhen, bleibt ihre Interpretation ein menschlicher Akt und damit anfällig für kognitive Verzerrungen. Diese psychologischen Effekte beeinflussen, wie Informationen wahrgenommen, gewichtet und bewertet werden. Zwei besonders häufige Verzerrungen sind:

Bestätigungsfehler (Confirmation Bias)

Menschen neigen dazu, Informationen so auszuwählen oder zu interpretieren, dass sie bestehende Überzeugungen bestätigen. In der Datenanalyse zeigt sich das beispielsweise, wenn nur jene Auswertungsergebnisse wahrgenommen werden, die die eigene Hypothese stützen, während widersprechende Befunde ignoriert oder abgewertet werden.

Beispiel:
Ein Produktentwicklungsteam erwartet, dass eine neue Funktion zu höherer Kundenzufriedenheit führt. Beim Auswerten der Feedbackdaten werden gezielt positive Rückmeldungen hervorgehoben – kritische Stimmen hingegen als „Ausreisser“ abgetan.

Rückschaufehler (Hindsight Bias)

Nach einer Entscheidung oder einem Ereignis erscheint deren Ausgang im Nachhinein oft „offensichtlich“. Diese rückwirkende Verzerrung führt dazu, dass Risiken unterschätzt und künftige Entscheidungen auf falschen Annahmen basieren.

Beispiel:
Nach dem Misserfolg eines Marketingprojekts wird gesagt: „Das hätte man kommen sehen müssen.“ Die tatsächlichen Unsicherheiten oder Datenlücken vor der Entscheidung werden ausgeblendet.

Verfügbarkeitsheuristik

Menschen überschätzen häufig Informationen, die besonders präsent, emotional oder aktuell sind, selbst wenn diese statistisch selten auftreten.

Beispiel:
Ein Krankenhausmanagement fokussiert sich bei der Ressourcenverteilung stark auf einen spektakulären, aber einmaligen Zwischenfall, obwohl die Routinedaten deutlich auf langfristig häufigere Engpässe hinweisen.

Entscheidungen ohne Evaluation

Viele Entscheidungsträger stützen sich auf Analysen, allerdings fehlt häufig eine systematische Evaluation der Auswirkungen. Ohne eine solche Rückkopplung lässt sich kaum beurteilen, ob die Massnahme tatsächlich wirksam war oder ob Anpassungen notwendig wären.

Empfehlung:
Definieren Sie vorab Kennzahlen für Erfolg und evaluieren Sie Entscheidungen regelmässig – auch im kleinen Rahmen.

Fazit: Mit datengetriebener Entscheidungsfindung zum Erfolg

Datengetriebene Entscheidungsfindung ist kein kurzfristiger Trend, sondern vielmehr eine grundlegende Kompetenz in einer zunehmend komplexen Welt. Insbesondere in der Medizin, in Unternehmen sowie in der Forschung lassen sich Entscheidungen fundierter, transparenter und nachhaltiger treffen – vorausgesetzt, sie beruhen auf strukturierten Daten und klaren Analyseprozessen.

Der Weg dorthin beginnt mit einer sauberen Fragestellung, einer passenden Datenbasis und einer systematischen Analyse. Ebenso wichtig sind weiche Faktoren wie Datenkultur, Rollenverständnis und der reflektierte Umgang mit Unsicherheiten.

Viele Stolpersteine lassen sich vermeiden, wenn datenbasierte Prozesse nicht als rein technisches Projekt verstanden werden, sondern als integrativer Bestandteil verantwortungsvoller Entscheidungsfindung.

Weiterführende Literatur:

Erickson, A., & Noonan, P. M. (2018). Data-driven decision making. In B. B. Frey (Ed.), The SAGE encyclopedia of educational research, measurement, and evaluation (pp. 447–451). SAGE Publications. https://doi.org/10.4135/9781506326139.n183

Kraus, M., Feuerriegel, S., & Saar‑Tsechansky, M. (2024). Data‑driven allocation of preventive care with application to diabetes mellitus type II. Manufacturing & Service Operations Management, 26(1), 137–153. https://doi.org/10.1287/msom.2021.0251