Daten sind die Grundlage für verlässliche Steuerung, effiziente Prozesse und den erfolgreichen Einsatz von Automatisierung und KI. Fehlen klare Verantwortlichkeiten, einheitliche Definitionen und führende Datenquellen, entstehen widersprüchliche Informationen, unabhängig davon, wie modern die eingesetzte Technologie ist. Professionelles Datenmanagement schafft hier die notwendige Ordnung. Die wesentlichen Schritte lassen sich häufig auf 4 Bausteine zusammenfassen: geschäftskritische Daten priorisieren, Verantwortlichkeiten eindeutig festlegen, führende Systeme definieren und Datenqualität messbar machen. Gerade im Mittelstand muss daraus kein Großprojekt entstehen. Ein fokussierter Einstieg bei wenigen relevanten Datenobjekten schafft schnell Transparenz und bildet die Grundlage für Reporting, Automatisierung, KI sowie weitere Digitalisierungsinitiativen. Zudem wird früh sichtbar, wie verlässliche Daten den Arbeitsalltag der Mitarbeitenden konkret erleichtern.
Gerade in mittelständischen Unternehmen sind Datenlandschaften über Jahre gewachsen. ERP, CRM, Produktionssysteme, Fachanwendungen und Excel-Lösungen erfüllen jeweils ihren Zweck, sind aber nicht zwangsläufig entlang einer gemeinsamen Datenlogik aufgebaut. Wie unterschiedlich Daten bereits genutzt werden, zeigt Statistik Austria: 2025 führten 68,8% der österreichischen Großunternehmen (ab 250 Beschäftigten) Data Analytics durch, bei Unternehmen mit 10 bis 49 Beschäftigten waren es lediglich 22,1%. Dabei ist Data Analytics längst ein wichtiger Wettbewerbsfaktor, der in österreichischen Unternehmen und dabei speziell in kleinen und mittleren Unternehmen derzeit nicht ausreichend genutzt wird1).
Je stärker Unternehmen Daten operativ und strategisch nutzen müssen, um im Wettbewerb zu bestehen, desto höher werden die Anforderungen an belastbare Datengrundlagen. Denn auch ein technisch korrektes Reporting kann keine eindeutige, belastbare Antwort liefern, wenn dieselbe Kennzahl in mehreren Systemen unterschiedlich definiert, gepflegt und verantwortet wird.
Ein typisches Beispiel: Eine größere Kund:innenanfrage geht kurzfristig ein. Der Vertrieb prüft die Lieferfähigkeit. Das ERP zeigt einen Bestand, die Produktionsplanung arbeitet mit einem anderen Wert und der Einkauf führt offene Bestellungen zusätzlich in einer Excel-Liste. 3 Informationsquellen liefern 3 unterschiedliche Antworten. Dabei muss keines der Systeme technisch fehlerhaft sein. Häufig ist vielmehr nicht eindeutig geregelt, welche Quelle für welchen Sachverhalt führend ist, wie Daten zwischen Systemen abgeglichen werden und wer Abweichungen fachlich klärt.
Ein ähnliches Bild zeigt sich im Management-Reporting: Vertrieb und Finance berichten über denselben Umsatz, greifen jedoch auf unterschiedliche Stichtage, Statusdefinitionen oder Datenquellen zurück. Die Diskussion dreht sich dann nicht mehr um die eigentliche Geschäftsentscheidung, sondern zunächst darum, welche Zahl überhaupt stimmt.
Solange Prozesse stark manuell geprägt sind, gleichen erfahrene Mitarbeitende viele Unstimmigkeiten implizit aus. Sie wissen, welche Excel-Datei aktuell ist, welche Buchung noch fehlt oder welches System im Zweifel heranzuziehen ist. Dieses Wissen funktioniert im Alltag, ist aber personengebunden, nur begrenzt skalierbar und nur selten transparent dokumentiert.
Mit zunehmender Digitalisierung werden diese Schwächen sichtbarer. Ein Dashboard kann technisch einwandfrei umgesetzt sein und trotzdem unterschiedliche Wahrheiten darstellen. Ein automatisierter Prozess verarbeitet Eingaben konsequent weiter, auch wenn sie unvollständig oder widersprüchlich sind. Und KI kann nur auf jener Datenbasis arbeiten, die ihr zur Verfügung steht. Technologie schafft fehlende Ordnung nicht von selbst und behebt bekannte Schwächen nicht automatisch.
Master Data Management spielt dabei eine zentrale Rolle. Kund:innen-, Artikel-, Lieferant:innen- oder andere Stammdaten werden über zahlreiche Prozesse und Systeme hinweg genutzt. Unterschiedliche Definitionen, Dubletten oder fehlerhafte Zuordnungen wirken deshalb nicht nur an einer Stelle, sondern können sich entlang ganzer Prozessketten fortsetzen.
Professionelles Datenmanagement bedeutet nicht, sämtliche Daten im Unternehmen vollständig zu katalogisieren oder sofort ein komplexes Governance-Modell aufzubauen, das ein Großteil der Mitarbeitenden von Beginn an eher mit Zusatzaufwand als mit Entlastung verbindet. Gerade für mittelständische Unternehmen ist ein pragmatischer Ansatz sinnvoll: bei den Daten beginnen, die für zentrale Prozesse, Entscheidungen und zukünftige digitale Anwendungen tatsächlich geschäftskritisch sind.
Im Kern geht es darum, eine verbindliche Datenlogik zu schaffen: Welche Datenobjekte sind relevant? Wer verantwortet ihre fachliche Definition und Qualität? Welches System ist die führende Quelle? Wie fließen Daten zwischen Systemen? Und anhand welcher Kriterien wird Datenqualität gemessen? Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, entsteht aus einzelnen Datenbeständen eine belastbare Informationsbasis.
Nicht jedes Datenfeld benötigt dieselbe Aufmerksamkeit. Entscheidend ist, jene Datenobjekte zu priorisieren, von denen wesentliche Geschäftsprozesse, Steuerungsinformationen oder Auswertungen abhängen. Im produzierenden Mittelstand können dies etwa Kund:innen-, Artikel-, Lieferant:innen-, Bestands- oder Auftragsdaten sein. Die Priorisierung verhindert, dass Datenmanagement zu einem theoretischen Großprojekt wird, und fokussiert den Aufwand auf konkrete Fälle mit tatsächlicher Geschäftswirkung.
Verantwortlichkeiten festlegen:
Für kritische Daten muss klar sein, wer fachlich über Definitionen, Qualitätsanforderungen und den Umgang mit Abweichungen entscheidet. Die konkreten Rollen können je nach Unternehmensgröße unterschiedlich benannt und ausgestaltet sein. Entscheidend ist, dass Zuständigkeiten eindeutig sind und Konflikte, Abweichungen und Unstimmigkeiten nicht zwischen mehreren Bereichen liegen bleiben.
Eine Single Source of Truth definieren:
Für zentrale Datenobjekte sollte eindeutig festgelegt sein, welches System die verbindliche Quelle darstellt. Das bedeutet nicht, dass Daten nur in einem System vorkommen dürfen; die Quelle darf jedoch nur in einem System verortet sein. Informationen zu Kund:innen werden beispielsweise im CRM, im ERP sowie in weiteren Systemen benötigt. Es muss jedoch klar geregelt sein, wo die relevante Information führend gepflegt wird und wie Änderungen in andere Systeme übertragen werden. Ist kein führendes System festgelegt, finden sich schon nach kurzer Zeit unterschiedliche Lieferadressen, Ansprechpersonen, Informationen zur Bankverbindung oder Bestellinformationen in diversen Systemen wieder.
Datenqualität messbar machen:
Aussagen wie „unsere Datenqualität ist gut“ reichen für eine belastbare Steuerung nicht aus. Qualität sollte anhand konkreter Kriterien wie Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz, Eindeutigkeit und Genauigkeit bewertet werden. ISO 8000 behandelt Datenqualität und Master Data ausdrücklich als mess- und steuerbare Managementthemen und umfasst unter anderem Konzepte zur Messung sowie spezifische Qualitätsaspekte wie Vollständigkeit und Genauigkeit2).
Wie verbreitet ist der Einsatz künstlicher Intelligenz in österreichischen Unternehmen?
KI verstärkt diese Entwicklung zusätzlich. 2025 nutzten 29,9% der österreichischen Unternehmen ab 10 Beschäftigten zumindest eine KI-Technologie; bei Unternehmen mit 50 bis 249 Beschäftigten lag der Anteil bei 44,6%3). Für bestimmte Hochrisiko-KI-Systeme verlangt der EU AI Act zudem geeignete Data-Governance- und Datenmanagementverfahren für Trainings-, Validierungs- und Testdaten. Die Regulierung ist damit ein zusätzlicher Treiber, aber nicht der Ausgangspunkt. Datenverfügbarkeit und Datenqualität sind bereits aus rein betriebswirtschaftlicher Sicht Voraussetzung für verlässliche strategische und operative Entscheidungen und Prozesse. KI ist lediglich das aktuelle Beispiel für den stetig wachsenden Stellenwert von Daten in Unternehmen jeder Größe4).
Phase 1: Datenlandschaft analysieren und Prioritäten setzen. Wir erfassen relevante Systeme, Datenflüsse, bestehende Verantwortlichkeiten und zentrale Datenprobleme. Gemeinsam identifizieren wir die geschäftskritischen Datenobjekte und klären, welche Fragestellungen die Daten künftig verlässlich beantworten sollen.
Phase 2: Data Governance und Zielarchitektur entwickeln. Wir definieren Verantwortlichkeiten, führende Systeme, Qualitätsanforderungen und notwendige Datenmodelle. Gleichzeitig bewerten wir technologieoffen, welche Architektur und welche Lösungen zur bestehenden Systemlandschaft und zu den Anforderungen des Unternehmens passen. Als anbieterunabhängiger Beratungspartner unterstützen wir bei der Auswahl geeigneter Technologien und Tools und stellen sicher, dass die Lösung fachlich, technisch und wirtschaftlich zum jeweiligen Unternehmen passt.
Phase 3: Datenmanagement Roadmap umsetzen. Aus den identifizierten Handlungsfeldern entsteht eine priorisierte Roadmap. Je nach Bedarf reicht die Umsetzung von der Bereinigung und Harmonisierung von Stammdaten über Datenintegration und den Aufbau eines Data Warehouse bis hin zu Management-Reporting, Business Intelligence und Power-BI-Lösungen. Ziel ist keine perfekte Datenwelt auf dem Papier, sondern eine belastbare Grundlage, die im operativen Alltag funktioniert und auch nach Abschluss eines Beratungsprojekts schrittweise intern weiterentwickelt und getragen werden kann.
Gerade im Mittelstand muss der Einstieg nicht groß sein. Entscheidend ist, mit den geschäftskritischen Daten zu beginnen, Verantwortlichkeiten zu klären, führende Quellen festzulegen und Qualität messbar zu machen. Auf dieser Basis können Datenmodelle, Reporting, Automatisierung und KI schrittweise weiterentwickelt und skaliert werden.
Der erste Schritt ist deshalb eine einfache Frage an das Führungsteam: Welche Daten sind für unser Geschäft wirklich kritisch? Und wissen wir, wer sie verantwortet, wo sie verbindlich geführt werden und wie gut ihre Qualität ist?
Denn nachhaltige Digitalisierung beginnt nicht beim nächsten Tool. It starts with data.
Quellen:
1) Statistik Austria, IKT-Einsatz in Unternehmen 2025, https://www.statistik.at/statistiken/forschung-innovation-digitalisierung/digitale-wirtschaft-und-gesellschaft/ikt-einsatz-in-unternehmen (abgefragt am 29.9.2026).
2) Statistik Austria, IKT-Einsatz in Unternehmen 2025, https://www.statistik.at/fileadmin/publications/IKT-Einsatz-in-Unternehmen-2025_barr_Web.pdf (abgefragt am 29.9.2026).
3) International Organization for Standardization (ISO), ISO 8000-8:2015 (Concepts and measuring), https://www.iso.org/standard/60805.html (abgefragt am 29.9.2026); ISO 8000-100:2016 (Master data quality overview), https://www.iso.org/standard/62392.html (abgefragt am 29.9.2026); ISO 8000-130:2016 (Accuracy), https://www.iso.org/standard/62394.html (abgefragt am 29.9.2026); ISO 8000-140:2016 (Completeness), https://www.iso.org/standard/62395.html (abgefragt am 29.9.2026).
4) VO (EU) 2024/1689 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 13.6.2024 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz und zur Änderung der Verordnungen (EG) Nr. 300/2008, (EU) Nr. 167/2013, (EU) Nr. 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 und (EU) 2019/2144 sowie der Richtlinien 2014/90/EU, (EU) 2016/797 und (EU) 2020/1828 (Verordnung über künstliche Intelligenz), ABl L 2024/1689, 1, Art. 10.
Was passiert, wenn Unternehmen in neue Technologie investieren, ohne ihre Daten zu klären?
Unternehmen investieren in neue ERP-Systeme, Business-Intelligence-Lösungen, Automatisierung und zunehmend auch in künstliche Intelligenz. Doch unabhängig von der Technologie gilt: Verlässliche Steuerung, effiziente Prozesse und skalierbare digitale Lösungen brauchen eine belastbare Datengrundlage. Fehlt diese, werden bestehende Unklarheiten nicht gelöst, sondern in Reports, Prozessen und Köpfen weitergetragen. Dies führt nicht selten zu suboptimalen Entscheidungen, Unzufriedenheit in der Belegschaft und langfristig zu sinkender Wettbewerbsfähigkeit.Das Kernproblem:
Gewachsene Datenlandschaften liefern nicht automatisch verlässliche InformationenGerade in mittelständischen Unternehmen sind Datenlandschaften über Jahre gewachsen. ERP, CRM, Produktionssysteme, Fachanwendungen und Excel-Lösungen erfüllen jeweils ihren Zweck, sind aber nicht zwangsläufig entlang einer gemeinsamen Datenlogik aufgebaut. Wie unterschiedlich Daten bereits genutzt werden, zeigt Statistik Austria: 2025 führten 68,8% der österreichischen Großunternehmen (ab 250 Beschäftigten) Data Analytics durch, bei Unternehmen mit 10 bis 49 Beschäftigten waren es lediglich 22,1%. Dabei ist Data Analytics längst ein wichtiger Wettbewerbsfaktor, der in österreichischen Unternehmen und dabei speziell in kleinen und mittleren Unternehmen derzeit nicht ausreichend genutzt wird1).
Je stärker Unternehmen Daten operativ und strategisch nutzen müssen, um im Wettbewerb zu bestehen, desto höher werden die Anforderungen an belastbare Datengrundlagen. Denn auch ein technisch korrektes Reporting kann keine eindeutige, belastbare Antwort liefern, wenn dieselbe Kennzahl in mehreren Systemen unterschiedlich definiert, gepflegt und verantwortet wird.
Ein typisches Beispiel: Eine größere Kund:innenanfrage geht kurzfristig ein. Der Vertrieb prüft die Lieferfähigkeit. Das ERP zeigt einen Bestand, die Produktionsplanung arbeitet mit einem anderen Wert und der Einkauf führt offene Bestellungen zusätzlich in einer Excel-Liste. 3 Informationsquellen liefern 3 unterschiedliche Antworten. Dabei muss keines der Systeme technisch fehlerhaft sein. Häufig ist vielmehr nicht eindeutig geregelt, welche Quelle für welchen Sachverhalt führend ist, wie Daten zwischen Systemen abgeglichen werden und wer Abweichungen fachlich klärt.
Ein ähnliches Bild zeigt sich im Management-Reporting: Vertrieb und Finance berichten über denselben Umsatz, greifen jedoch auf unterschiedliche Stichtage, Statusdefinitionen oder Datenquellen zurück. Die Diskussion dreht sich dann nicht mehr um die eigentliche Geschäftsentscheidung, sondern zunächst darum, welche Zahl überhaupt stimmt.
Die Konsequenz:
Bei steigenden Digitalisierungs- und Automatisierungsbestrebungen werden Datenprobleme schlichtweg mitdigitalisiert, anstatt wie erhofft gelöst zu werden.Solange Prozesse stark manuell geprägt sind, gleichen erfahrene Mitarbeitende viele Unstimmigkeiten implizit aus. Sie wissen, welche Excel-Datei aktuell ist, welche Buchung noch fehlt oder welches System im Zweifel heranzuziehen ist. Dieses Wissen funktioniert im Alltag, ist aber personengebunden, nur begrenzt skalierbar und nur selten transparent dokumentiert.
Mit zunehmender Digitalisierung werden diese Schwächen sichtbarer. Ein Dashboard kann technisch einwandfrei umgesetzt sein und trotzdem unterschiedliche Wahrheiten darstellen. Ein automatisierter Prozess verarbeitet Eingaben konsequent weiter, auch wenn sie unvollständig oder widersprüchlich sind. Und KI kann nur auf jener Datenbasis arbeiten, die ihr zur Verfügung steht. Technologie schafft fehlende Ordnung nicht von selbst und behebt bekannte Schwächen nicht automatisch.
Master Data Management spielt dabei eine zentrale Rolle. Kund:innen-, Artikel-, Lieferant:innen- oder andere Stammdaten werden über zahlreiche Prozesse und Systeme hinweg genutzt. Unterschiedliche Definitionen, Dubletten oder fehlerhafte Zuordnungen wirken deshalb nicht nur an einer Stelle, sondern können sich entlang ganzer Prozessketten fortsetzen.
Die Antwort:
Datenmanagement sollte von Anfang an professionell mitgedacht und aufgesetzt werdenProfessionelles Datenmanagement bedeutet nicht, sämtliche Daten im Unternehmen vollständig zu katalogisieren oder sofort ein komplexes Governance-Modell aufzubauen, das ein Großteil der Mitarbeitenden von Beginn an eher mit Zusatzaufwand als mit Entlastung verbindet. Gerade für mittelständische Unternehmen ist ein pragmatischer Ansatz sinnvoll: bei den Daten beginnen, die für zentrale Prozesse, Entscheidungen und zukünftige digitale Anwendungen tatsächlich geschäftskritisch sind.
Im Kern geht es darum, eine verbindliche Datenlogik zu schaffen: Welche Datenobjekte sind relevant? Wer verantwortet ihre fachliche Definition und Qualität? Welches System ist die führende Quelle? Wie fließen Daten zwischen Systemen? Und anhand welcher Kriterien wird Datenqualität gemessen? Erst wenn diese Fragen beantwortet sind, entsteht aus einzelnen Datenbeständen eine belastbare Informationsbasis.
Welche 4 Bausteine schaffen eine verlässliche Datengrundlage?
Geschäftskritische Daten identifizieren:Nicht jedes Datenfeld benötigt dieselbe Aufmerksamkeit. Entscheidend ist, jene Datenobjekte zu priorisieren, von denen wesentliche Geschäftsprozesse, Steuerungsinformationen oder Auswertungen abhängen. Im produzierenden Mittelstand können dies etwa Kund:innen-, Artikel-, Lieferant:innen-, Bestands- oder Auftragsdaten sein. Die Priorisierung verhindert, dass Datenmanagement zu einem theoretischen Großprojekt wird, und fokussiert den Aufwand auf konkrete Fälle mit tatsächlicher Geschäftswirkung.
Verantwortlichkeiten festlegen:
Für kritische Daten muss klar sein, wer fachlich über Definitionen, Qualitätsanforderungen und den Umgang mit Abweichungen entscheidet. Die konkreten Rollen können je nach Unternehmensgröße unterschiedlich benannt und ausgestaltet sein. Entscheidend ist, dass Zuständigkeiten eindeutig sind und Konflikte, Abweichungen und Unstimmigkeiten nicht zwischen mehreren Bereichen liegen bleiben.
Eine Single Source of Truth definieren:
Für zentrale Datenobjekte sollte eindeutig festgelegt sein, welches System die verbindliche Quelle darstellt. Das bedeutet nicht, dass Daten nur in einem System vorkommen dürfen; die Quelle darf jedoch nur in einem System verortet sein. Informationen zu Kund:innen werden beispielsweise im CRM, im ERP sowie in weiteren Systemen benötigt. Es muss jedoch klar geregelt sein, wo die relevante Information führend gepflegt wird und wie Änderungen in andere Systeme übertragen werden. Ist kein führendes System festgelegt, finden sich schon nach kurzer Zeit unterschiedliche Lieferadressen, Ansprechpersonen, Informationen zur Bankverbindung oder Bestellinformationen in diversen Systemen wieder.
Datenqualität messbar machen:
Aussagen wie „unsere Datenqualität ist gut“ reichen für eine belastbare Steuerung nicht aus. Qualität sollte anhand konkreter Kriterien wie Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz, Eindeutigkeit und Genauigkeit bewertet werden. ISO 8000 behandelt Datenqualität und Master Data ausdrücklich als mess- und steuerbare Managementthemen und umfasst unter anderem Konzepte zur Messung sowie spezifische Qualitätsaspekte wie Vollständigkeit und Genauigkeit2).
Warum Datenmanagement mehr ist als die Vorarbeit für ein KI-Projekt
Der Handlungsdruck entsteht nicht nur durch KI. Daten bilden die Grundlage für Management-Reporting, Forecasting, automatisierte Workflows, Planung, Kund:innenprozesse und operative Entscheidungen. Je stärker diese Anwendungen digitalisiert und miteinander verknüpft werden, desto wichtiger wird eine konsistente Datenbasis. Datenmanagement ist damit keine Vorarbeit für ein einzelnes Technologieprojekt, sondern eine Voraussetzung für weitere Digitalisierung des Unternehmens.Wie verbreitet ist der Einsatz künstlicher Intelligenz in österreichischen Unternehmen?
KI verstärkt diese Entwicklung zusätzlich. 2025 nutzten 29,9% der österreichischen Unternehmen ab 10 Beschäftigten zumindest eine KI-Technologie; bei Unternehmen mit 50 bis 249 Beschäftigten lag der Anteil bei 44,6%3). Für bestimmte Hochrisiko-KI-Systeme verlangt der EU AI Act zudem geeignete Data-Governance- und Datenmanagementverfahren für Trainings-, Validierungs- und Testdaten. Die Regulierung ist damit ein zusätzlicher Treiber, aber nicht der Ausgangspunkt. Datenverfügbarkeit und Datenqualität sind bereits aus rein betriebswirtschaftlicher Sicht Voraussetzung für verlässliche strategische und operative Entscheidungen und Prozesse. KI ist lediglich das aktuelle Beispiel für den stetig wachsenden Stellenwert von Daten in Unternehmen jeder Größe4).
Wie das Team Digital Advisory von BDO vorgeht: 3 Phasen mit einem klaren Ziel
Unsere Herangehensweise beginnt bewusst nicht bei einem Tool. Wir schaffen zuerst Transparenz über die bestehende Datenlandschaft und die fachlichen Anforderungen. Darauf aufbauend entwickeln wir eine umsetzbare Zielarchitektur und priorisieren jene Maßnahmen, die für das Unternehmen den größten Nutzen schaffen. Je nach Ausgangslage begleiten wir anschließend auch die technische Umsetzung, von Datenmodellen und Data Warehouses bis zu Business-Intelligence- und Power-BI-Lösungen.Phase 1: Datenlandschaft analysieren und Prioritäten setzen. Wir erfassen relevante Systeme, Datenflüsse, bestehende Verantwortlichkeiten und zentrale Datenprobleme. Gemeinsam identifizieren wir die geschäftskritischen Datenobjekte und klären, welche Fragestellungen die Daten künftig verlässlich beantworten sollen.
Phase 2: Data Governance und Zielarchitektur entwickeln. Wir definieren Verantwortlichkeiten, führende Systeme, Qualitätsanforderungen und notwendige Datenmodelle. Gleichzeitig bewerten wir technologieoffen, welche Architektur und welche Lösungen zur bestehenden Systemlandschaft und zu den Anforderungen des Unternehmens passen. Als anbieterunabhängiger Beratungspartner unterstützen wir bei der Auswahl geeigneter Technologien und Tools und stellen sicher, dass die Lösung fachlich, technisch und wirtschaftlich zum jeweiligen Unternehmen passt.
Phase 3: Datenmanagement Roadmap umsetzen. Aus den identifizierten Handlungsfeldern entsteht eine priorisierte Roadmap. Je nach Bedarf reicht die Umsetzung von der Bereinigung und Harmonisierung von Stammdaten über Datenintegration und den Aufbau eines Data Warehouse bis hin zu Management-Reporting, Business Intelligence und Power-BI-Lösungen. Ziel ist keine perfekte Datenwelt auf dem Papier, sondern eine belastbare Grundlage, die im operativen Alltag funktioniert und auch nach Abschluss eines Beratungsprojekts schrittweise intern weiterentwickelt und getragen werden kann.
Fazit: Datenmanagement als Grundlage für zukünftige Wettbewerbsfähigkeit
Gutes Datenmanagement ist kein Selbstzweck und kein reines IT-Thema. Es schafft die Grundlage dafür, dass Managementinformationen verlässlich sind, Prozesse effizient digitalisiert werden können und neue Technologien wie Automatisierung oder KI auf konsistenten Daten aufbauen. Erst dann lassen sie sich nutzenstiftend einsetzen. Der Nutzen entsteht damit nicht erst im nächsten Daten- oder KI-Projekt, sondern direkt im operativen Geschäft.Gerade im Mittelstand muss der Einstieg nicht groß sein. Entscheidend ist, mit den geschäftskritischen Daten zu beginnen, Verantwortlichkeiten zu klären, führende Quellen festzulegen und Qualität messbar zu machen. Auf dieser Basis können Datenmodelle, Reporting, Automatisierung und KI schrittweise weiterentwickelt und skaliert werden.
Der erste Schritt ist deshalb eine einfache Frage an das Führungsteam: Welche Daten sind für unser Geschäft wirklich kritisch? Und wissen wir, wer sie verantwortet, wo sie verbindlich geführt werden und wie gut ihre Qualität ist?
Denn nachhaltige Digitalisierung beginnt nicht beim nächsten Tool. It starts with data.
Quellen:
1) Statistik Austria, IKT-Einsatz in Unternehmen 2025, https://www.statistik.at/statistiken/forschung-innovation-digitalisierung/digitale-wirtschaft-und-gesellschaft/ikt-einsatz-in-unternehmen (abgefragt am 29.9.2026).
2) Statistik Austria, IKT-Einsatz in Unternehmen 2025, https://www.statistik.at/fileadmin/publications/IKT-Einsatz-in-Unternehmen-2025_barr_Web.pdf (abgefragt am 29.9.2026).
3) International Organization for Standardization (ISO), ISO 8000-8:2015 (Concepts and measuring), https://www.iso.org/standard/60805.html (abgefragt am 29.9.2026); ISO 8000-100:2016 (Master data quality overview), https://www.iso.org/standard/62392.html (abgefragt am 29.9.2026); ISO 8000-130:2016 (Accuracy), https://www.iso.org/standard/62394.html (abgefragt am 29.9.2026); ISO 8000-140:2016 (Completeness), https://www.iso.org/standard/62395.html (abgefragt am 29.9.2026).
4) VO (EU) 2024/1689 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 13.6.2024 zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für künstliche Intelligenz und zur Änderung der Verordnungen (EG) Nr. 300/2008, (EU) Nr. 167/2013, (EU) Nr. 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 und (EU) 2019/2144 sowie der Richtlinien 2014/90/EU, (EU) 2016/797 und (EU) 2020/1828 (Verordnung über künstliche Intelligenz), ABl L 2024/1689, 1, Art. 10.
