Data Culture: Warum Daten ohne den Faktor Mensch keinen Wert schaffen

Daten gehören heute zu den wichtigsten Ressourcen eines Unternehmens. Doch selbst eine moderne Datenplattform, hohe Datenqualität und umfassende Analytics- oder KI-Funktionen schaffen noch keinen Business Impact. Erst wenn Mitarbeitende die vorhandenen Daten verstehen, ihnen vertrauen und sie in ihren täglichen Entscheidungen und Prozessen tatsächlich nutzen, kann echter Mehrwert für Unternehmen entstehen.

Wie wichtig dieser Faktor ist, zeigt eine aktuelle Gartner-Erhebung: 60 Prozent der im März 2026 befragten Data-&-Analytics-Verantwortlichen nannten kulturellen Widerstand als Hauptgrund für das Scheitern von Data-Governance-Initiativen. Fehlende Finanzierung wurde dagegen von lediglich 21 Prozent als grösstes Hindernis genannt. Technologie und Budgets allein reichen also nicht aus, wenn Datenverantwortung und datengetriebenes Arbeiten nicht in der Organisation verankert sind.

Und genau das ist das Ziel einer echten Data Culture. Eine starke Datenkultur entsteht, wenn der Umgang mit Daten nicht allein Aufgabe von IT, Data Teams oder einzelnen Spezialisten ist, sondern selbstverständlich zum Arbeitsalltag der gesamten Organisation gehört. Mit dem zunehmenden Einsatz von generativer und agentischer KI gewinnt dieser Faktor zusätzlich an Bedeutung. Denn auch KI benötigt nicht nur zuverlässige Daten. Unternehmen brauchen Menschen, die Daten und KI-Ergebnisse richtig einordnen, Verantwortung übernehmen und wissen, wann sie diesen Ergebnissen vertrauen können – und wann nicht.

Was ist Data Culture?

Data Culture beschreibt die gemeinsamen Verhaltensweisen, Kompetenzen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsprinzipien einer Organisation im Umgang mit Daten. Eine ausgeprägte Datenkultur besteht dann, wenn Mitarbeitende Daten nicht nur lesen und interpretieren können, sondern sie selbstverständlich einsetzen, um Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu verbessern und Ergebnisse zu messen. Gleichzeitig verstehen sie, woher Daten stammen, wie zuverlässig sie sind und welche Grenzen ihre Interpretation hat.

Eine zentrale Voraussetzung dafür ist Data Literacy. Sie beschreibt die Fähigkeit, Daten im jeweiligen Kontext zu verstehen, zu interpretieren, kritisch zu hinterfragen, zu kommunizieren und für konkrete Aufgaben zu nutzen.

Im Zeitalter der KI kommt eine weitere Kompetenz hinzu: AI Literacy. Mitarbeitende müssen verstehen, wie KI Daten verwendet, wie Ergebnisse entstehen, welche Unsicherheiten bestehen und für welche Entscheidungen menschliche Kontrolle erforderlich bleibt.

Data Culture umfasst damit heute drei eng miteinander verbundene Ebenen:

• Data Literacy: Menschen können Daten verstehen, interpretieren und nutzen.
• AI Literacy: Menschen können KI-Ergebnisse verstehen, bewerten und verantwortungsvoll einsetzen.
• Data Ownership: Verantwortlichkeiten für Datenqualität, Definitionen, Nutzung und Governance sind klar geregelt.

Erst wenn diese Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten zusammenkommen, kann aus verfügbaren Daten tatsächlich Geschäftswert entstehen.

Warum ist eine Datenkultur wichtig?

Eine datengetriebene Organisation zeichnet sich nicht dadurch aus, dass sie besonders viele Daten sammelt oder besonders viele Dashboards bereitstellt. Viel wichtiger ist, ob Daten tatsächlich Bestandteil von Entscheidungen und Geschäftsprozessen sind. Technologie schafft dafür die Voraussetzungen. Die Organisation entscheidet jedoch darüber, ob diese Möglichkeiten genutzt werden.

Das betrifft beispielsweise die Frage, ob Mitarbeitende auf eine zentrale Datenquelle vertrauen oder weiterhin eigene Excel-Listen führen, ob Verantwortliche Entscheidungen anhand transparenter Kennzahlen überprüfen oder primär auf Erfahrungswerte zurückgreifen und ob Datenqualitätsprobleme aktiv adressiert oder einfach an andere Abteilungen weitergegeben werden.

Daher ist Data Culture kein isoliertes Change-Thema, sondern sie verbindet Technologie, Datenmanagement, Governance, Prozesse und Menschen miteinander.

Kontext herstellen und Daten richtig verstehen

Ein sinkender Umsatz eines Produktsegments ist zunächst lediglich eine Beobachtung. Um daraus eine Entscheidung abzuleiten, müssen unterschiedliche Zusammenhänge verstanden werden: Hat sich die Nachfrage verändert? Ist das Produkt verfügbar? Sind Preise gestiegen? Haben Wettbewerber neue Produkte eingeführt? Gibt es Probleme mit Product Content, Lieferfähigkeit oder Customer Service?

Die relevanten Informationen können dabei aus völlig unterschiedlichen Datendomänen und Systemen stammen. Eine ausgeprägte Datenkultur sorgt dafür, dass Mitarbeitende diese Zusammenhänge verstehen und Daten nicht isoliert betrachten. Fachwissen und Datenkompetenz ergänzen sich dabei: Die Daten liefern Transparenz, während Menschen den geschäftlichen Kontext herstellen und daraus Handlungen ableiten.

Das wird durch KI nicht überflüssig. Im Gegenteil: Je stärker KI Informationen automatisch analysiert und Empfehlungen generiert, desto wichtiger wird die Fähigkeit, Ergebnisse fachlich einzuordnen.

Erkenntnisse ableiten und kommunizieren

Daten entfalten ihren Wert erst dann, wenn Erkenntnisse in Entscheidungen und Handlungen übersetzt werden. Dafür müssen relevante Informationen über Abteilungs- und Systemgrenzen hinweg zugänglich sein. Werden beispielsweise Produkt-, Kunden-, Marketing-, Sales- und Commerce-Daten miteinander verbunden, entsteht ein wesentlich umfassenderes Bild als bei der isolierten Betrachtung einzelner Kennzahlen.

Gleichzeitig müssen Mitarbeitende in der Lage sein, Erkenntnisse verständlich zu kommunizieren. Data Literacy bedeutet deshalb nicht nur, Daten lesen zu können. Es geht auch darum, ihre Bedeutung für andere Personen und Geschäftsbereiche verständlich zu machen.

Eine datengetriebene Organisation schafft dafür gemeinsame Definitionen, transparente Kennzahlen und geeignete Kommunikationswege. So entsteht eine gemeinsame Informationsbasis, auf deren Grundlage unterschiedliche Bereiche Entscheidungen treffen können.

Verantwortung für Daten schaffen

Eine moderne Datenkultur benötigt neben Kompetenzen auch klare Verantwortlichkeiten. Wenn niemand für die Qualität, Definition oder Nutzung bestimmter Daten verantwortlich ist, helfen selbst moderne Datenplattformen und Governance-Tools nur begrenzt weiter. Unternehmen müssen deshalb festlegen, wer Daten fachlich verantwortet, wer Qualitätsstandards definiert und wer bei Problemen Entscheidungen trifft.

Neue Rollen wie Data Owner und Data Steward helfen dabei, diese Verantwortlichkeiten organisatorisch zu verankern. Wie wichtig die enge Verbindung zwischen Data Governance und Data Culture ist, zeigt auch die eingangs erwähnte Gartner-Erhebung. Regeln, Rollen und Technologien funktionieren nur dann, wenn sie in der Organisation akzeptiert und tatsächlich gelebt werden. Data Governance muss deshalb Teil der täglichen Geschäftsprozesse werden. Mitarbeitende müssen verstehen, warum bestimmte Regeln existieren und welchen Beitrag sie selbst zur Qualität und Verlässlichkeit der Unternehmensdaten leisten.

Innovation und Kreativität fördern

Eine starke Datenkultur dient nicht nur dazu, bestehende Prozesse effizienter zu gestalten. Sie schafft auch die Grundlage für Innovation. Wenn unterschiedliche Datenkontexte und fachliche Perspektiven zusammengebracht werden, können neue Zusammenhänge sichtbar werden. Mitarbeitende können Hypothesen überprüfen, Ursachen schneller identifizieren und neue Lösungen entwickeln.

Nehmen wir erneut einen Umsatzrückgang in einer bestimmten Produktsparte. Dafür kann es zahlreiche Gründe geben: saisonale Schwankungen, die Markteinführung eines Wettbewerbsproduktes, Probleme in der Produktkommunikation, fehlende Warenverfügbarkeit, Lieferprobleme, negative Kundenerfahrungen oder veränderte Kundenbedürfnisse.

Erst die Verbindung relevanter Daten aus Produktentwicklung, Customer Service, Marketing, Sales, Supply Chain und E-Commerce schafft eine Informationsbasis, auf deren Grundlage Verantwortliche mögliche Ursachen systematisch überprüfen können.

KI kann diesen Prozess zusätzlich unterstützen, indem sie grosse Datenmengen analysiert, Muster identifiziert oder Hypothesen vorschlägt. Die Bewertung dieser Erkenntnisse und die Entscheidung über geeignete Massnahmen bleiben jedoch in den geschäftlichen Kontext eingebettet.

Data Culture als Grundlage für AI Readiness

Mit der zunehmenden Bedeutung von generativer und agentischer KI erhält Data Culture eine zusätzliche Dimension. Viele Unternehmen investieren bereits erheblich in AI Readiness – und konzentrieren sich dabei häufig allein auf Technologie, Datenplattformen, Modelle und Datenqualität.

Doch auch die Mitarbeitenden müssen verstehen, welche Daten eine KI verwendet, welche Qualität diese Daten besitzen und wie zuverlässig ein Ergebnis für den jeweiligen Use Case ist. Sie müssen unterscheiden können, wann KI eigenständig Aufgaben übernehmen kann und wann menschliche Prüfung, Freigabe oder Entscheidung notwendig ist.

Gleichzeitig verändern sich Rollen. Menschen werden weniger Zeit mit der manuellen Suche, Aufbereitung und Analyse von Informationen verbringen und stärker Ergebnisse bewerten, Zusammenhänge herstellen und Entscheidungen treffen. Data Literacy und AI Literacy wachsen dadurch zunehmend zusammen. Eine starke Datenkultur schafft die Grundlage dafür, dass Menschen und KI nicht unabhängig voneinander arbeiten, sondern sich sinnvoll ergänzen.

Wie lässt sich eine starke Datenkultur aufbauen?

Eine echte Data Culture entsteht nicht nur isolierte Schulungsprogramme, sondern sie entsteht durch das Zusammenspiel von Kompetenzen, Verantwortlichkeiten, Technologie und täglicher Praxis. Unternehmen sollten zunächst verstehen, wie Daten heute tatsächlich genutzt werden. Welche Entscheidungen basieren auf Daten? Wo fehlen Informationen? Wo entstehen parallele Excel-Strukturen? Welche Daten werden nicht vertraut? Und welche Fähigkeiten fehlen den jeweiligen Rollen?

Darauf aufbauend können konkrete Massnahmen entwickelt werden. Dazu gehören rollenbasierte Data- und AI-Literacy-Programme, klar definierte Data Ownership, verständliche Governance-Regeln und ein einfacher Zugang zu relevanten Daten.

Ebenso wichtig ist das Verhalten der Führungskräfte. Wenn Entscheidungen transparent mit Daten begründet, Kennzahlen konsequent genutzt und Datenqualitätsprobleme ernst genommen werden, wird datengetriebenes Arbeiten Teil der täglichen Organisation.

Um zu messen, inwiefern sich die Datenkultur im eigenen Unternehmen etabliert, sollte nicht allein auf absolvierte Data-Literacy-Trainings geschaut werden. Viel wichtiger ist, ob sich Verhalten und Geschäftsergebnisse verändern: Werden Daten häufiger genutzt? Werden Entscheidungen schneller getroffen? Verbessert sich die Datenqualität? Werden Probleme früher erkannt? Und entstehen aus Daten und KI messbare Verbesserungen in Geschäftsprozessen?

Fazit: Technologie macht Daten verfügbar – Menschen schaffen den Wert

Eine moderne Datenplattform kann Informationen bereitstellen. Ein Data Catalog kann sie auffindbar machen. Data Governance kann Regeln definieren. Analytics kann Zusammenhänge sichtbar machen und KI kann Daten analysieren, Inhalte generieren und zunehmend selbstständig Aufgaben übernehmen.

Entscheidend dafür, ob Daten tatsächlich Geschäftswert schaffen, ist und bleibt der Faktor Mensch: Es braucht Mitarbeitende, die Daten verstehen, Verantwortung übernehmen und Erkenntnisse in den richtigen geschäftlichen Kontext setzen. Data Culture ist deshalb keine Ergänzung einer modernen Datenstrategie, sondern eine ihrer zentralen Voraussetzungen.

Gerade im Zeitalter der KI verändert sich die Rolle des Menschen immer schneller: vom manuellen Verarbeiten von Daten hin zum Bewerten, Kontextualisieren, Steuern und verantwortungsvollen Nutzen von Daten und KI.

Unsere Expertinnen und Experten betrachten daher in jedem Projekt Datenstrategie, Data Governance, Datenqualität, Technologie, Prozesse und Organisation gemeinsam und schaffen damit die Voraussetzungen dafür, dass Daten und KI im täglichen Geschäft tatsächlich Wirkung entfalten.

Häufige Fragen zu Data Culture

Was bedeutet Data Culture?

Data Culture beschreibt die gemeinsamen Verhaltensweisen, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten einer Organisation im Umgang mit Daten. In einer starken Datenkultur werden Daten selbstverständlich genutzt, um Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu verbessern und Geschäftsergebnisse zu messen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Culture und Data Literacy?

Data Literacy bezeichnet die Fähigkeit einzelner Personen, Daten zu verstehen, zu interpretieren, zu kommunizieren und anzuwenden. Data Culture beschreibt dagegen das organisatorische Umfeld, in dem diese Fähigkeiten gefördert und im täglichen Arbeiten tatsächlich eingesetzt werden.

Was hat Data Culture mit Data Governance zu tun?

Data Governance definiert unter anderem Verantwortlichkeiten, Regeln und Standards für den Umgang mit Daten. Eine starke Datenkultur sorgt dafür, dass diese Regeln von Mitarbeitenden verstanden, akzeptiert und im Arbeitsalltag umgesetzt werden. Governance benötigt deshalb neben Technologie und Prozessen auch die entsprechende Kultur.

Warum ist Data Culture für KI wichtig?

KI benötigt zuverlässige und kontextualisierte Daten. Gleichzeitig müssen Mitarbeitende KI-Ergebnisse verstehen, kritisch bewerten und verantwortungsvoll nutzen können. Data Culture sowie Data und AI Literacy sind deshalb wichtige organisatorische Voraussetzungen für eine erfolgreiche Nutzung von KI.

Wie kann ein Unternehmen eine Data Culture entwickeln?

Eine Data Culture entsteht durch das Zusammenspiel von Führung, Data und AI Literacy, klaren Verantwortlichkeiten, Data Governance, zugänglichen Daten und der konsequenten Nutzung von Daten in täglichen Geschäftsprozessen. Wichtig ist, Data Culture nicht als einmaliges Change-Projekt, sondern als kontinuierliche Entwicklung zu verstehen.