In vielen Organisationen fehlt es nicht an Kennzahlen. Dashboards sind gefüllt, Reports pünktlich, Ampeln eindeutig. Und trotzdem werden Entscheidungen nicht klarer. Der Grund liegt selten in mangelnder Transparenz. Sondern fast immer in fehlender Erklärbarkeit. Kennzahlen zeigen zuverlässig, dass etwas nicht läuft. Sie sagen aber nicht, warum.
Ohne dieses „Warum“ wird Steuerung zu Reaktion:
- Abweichungen werden eskaliert
- Maßnahmen beschlossen
- Verantwortung verteilt
Aber Ursachen bleiben diffus. Typisch ist die Situation, in der eine KPI „rot“ ist – aber niemand sicher sagen kann:
- Ist es ein Prozessproblem?
- Ein Partnerproblem?
- Ein Systemproblem?
Fehlt diese Trennschärfe, sind Entscheidungen zwangsläufig unscharf. Maßnahmen wirken dann eher wie Vermutungen als wie Steuerung. Das ist kein Analysefehler: es ist ein Strukturproblem der Datenbasis. Datenqualität wird häufig an IT oder operative Einheiten delegiert. Damit verschwindet sie aus dem Raum, in dem Entscheidungen getroffen werden.
Dabei ist Datenqualität ein Steuerungsthema. Sie entscheidet darüber,
- ob KPIs handlungsfähig sind.
- oder ob sie lediglich Diskussionen erzeugen.
Solange nicht klar ist, welche Daten tatsächlich belastbar sind, bleibt jede Steuerung ein Stück weit symbolisch. Bevor über neue Systeme, Reports oder KPIs gesprochen wird, sollte eine einfache Frage beantwortet werden können:
Welche Daten sind heute überhaupt steuerungsfähig – und welche nicht?
Diese Klarheit fehlt in vielen Organisationen. Und genau dort entstehen Eskalationen, die eigentlich vermeidbar wären. Steuerung beginnt nicht mit Kennzahlen. Sie beginnt mit der ehrlichen Bewertung der eigenen Entscheidungsgrundlagen.
