Die meisten Unternehmen leiden heute nicht unter einem Mangel an Daten.
Sie leiden unter einem Mangel an Aktivierung..
Kundendaten werden gesammelt, gespeichert, verarbeitet, angereichert und ausgewertet. Dashboards sind voll, Berichte werden geliefert, Data Lakes wachsen kontinuierlich. Dennoch fehlen die Daten oft genau dann, wenn Entscheidungen getroffen werden müssen – sei es von Vertriebsmitarbeitern im Kundengespräch, Service-Mitarbeitern im Call oder Marketingteams bei der Gestaltung der nächsten Kampagne.
Dies ist die Data Activation Gap: die Diskrepanz zwischen vorhandenen Daten und deren Nutzung, um Entscheidungen in Echtzeit, Kundenerlebnisse und operative Ergebnisse zu verbessern.
Zu Beginn von 2026 ist diese Diskrepanz nicht mehr nur ineffizient – sie blockiert Wachstum, Personalisierung und KI-basierte Transformation direkt.
Reich an Daten, arm an Insights: das moderne Paradoxon
In den letzten zehn Jahren haben Unternehmen massiv in Dateninfrastruktur investiert:
- CRM-, ERP-, Commerce- und Service-Systeme
- Data Warehouses, Data Lakes und Analytics-Tools
- Governance-Strukturen, Datenschutz und Compliance-Modelle
Auf dem Papier wirkt die Datenreife stark. In der Praxis mangelt es jedoch dort an Insights, wo sie am wichtigsten sind.
Warum? Weil Erkenntnisse oft:
- in Berichten versteckt sind, die erst nach Entscheidungen gelesen werden
- in Analyse-Tools liegen, die nicht in den Arbeitsalltag integriert sind
- von zentralen Teams erstellt werden, die weit vom operativen Geschäft entfernt sind
Daten liegen vor – kommen aber nicht zum Einsatz.
Die strukturellen Ursachen der Data Activation Gap
Die Lücke liegt selten an den Tools – sie ist strukturell:
1. Isolierte Systeme
Kundendaten sind über CRM, ERP, Commerce, Marketing, Service und Supply-Chain-Systeme verteilt. Jede Plattform enthält nur einen Teil der Informationen, und niemand hat das vollständige Bild, wenn es darauf ankommt.
2. Verzögerte Datenpipelines
Viele Architekturen setzen immer noch auf nächtliche oder wöchentliche Datenaktualisierungen. Dieses Tempo reicht für Berichte – aber nicht für Entscheidungen in Echtzeit, Personalisierung oder KI-Anwendungen.
3. Governance, die bremst statt fördert
Governance ist unerlässlich – doch in vielen Unternehmen agiert sie eher als Kontrollinstanz statt als Enabler. Der Zugriff auf Daten ist oft langsam, unübersichtlich oder zu restriktiv, sodass Teams entweder auf verlässliche Daten verzichten oder sie ganz umgehen.
4. Analysen, die nicht in den Arbeitsalltag integriert sind
Erkenntnisse werden über Dashboards und Berichte bereitgestellt, während die Arbeit in Vertriebs-, Service- und Betriebssystemen tatsächlich passiert. Das Ergebnis: wertvolle Erkenntnisse, die ungenutzt bleiben.
Warum die Activation Gap 2026 kritisch wird
Im Jahr 2026 werden die Kosten für die Dateninaktivität weiter steigen.
KI und Automatisierung sind auf Echtzeitdaten angewiesen
KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Fehlen einheitliche, aktuelle und kontextbezogene Daten, stocken KI-Initiativen – oder schlimmer noch, sie führen zu falschen Entscheidungen in großem Maßstab.
Kunden erwarten sofortige und kontextbezogene Erlebnisse
Kunden erwarten heute Interaktionen, die widerspiegeln, wer sie sind, was sie vor wenigen Minuten getan haben und was sie jetzt benötigen. Verzögerte oder fragmentierte Daten zerstören diese Erwartungen sofort.
Wettbewerbsvorteil entsteht durch Geschwindigkeit
Mehr denn je entscheidet, wie schnell ein Unternehmen Wahrnehmungen in Entscheidungen und Aktionen umsetzt. Unternehmen, die Daten in Echtzeit aktivieren, bewegen sich schneller als solche, die noch auf Berichte warten.
Was sich 2026 ändern wird: von der Datenstrategie zur Aktivierungsstrategie
Zukunftsorientierte Unternehmen richten ihren Datenfokus neu aus.
Von Berichterstattung zur Echtzeit-Aktivierung
Erfolg wird nicht mehr an der Anzahl von Dashboards gemessen, sondern daran, wie oft Daten Entscheidungen in Echtzeitprozessen beeinflussen.
Von Abteilungseigentum zu geteilten Daten
Kunden- und Betriebsdaten sollten als unternehmensweite Ressource betrachtet werden, nicht als Eigentum einzelner Abteilungen oder Systeme.
Von nachträglichen Erkenntnissen zu Echtzeit-Empfehlungen
Der echte Wert von Daten entfaltet sich, wenn Erkenntnisse direkt in Arbeitsabläufe integriert werden:
- Vertriebs-Empfehlungen direkt im CRM
- Optimale Maßnahmen in Service-Konsolen
- Echtzeit-Personalisierung im Marketing und Commerce
- Nachfragesignale fließen direkt in Entscheidungen der Lieferkette ein
Was es braucht, um die Data Activation Gap zu schließen
Die Data Activation Gap lässt sich nicht durch punktuelle Optimierungen schließen. Es braucht eine grundlegende Neuausrichtung, wie Unternehmen den Datenfluss von der Quelle über Analyse bis zur Umsetzung unternehmensweit gestalten.
Es geht nicht um mehr Daten, sondern darum, dass sie nutzbar, vertrauenswürdig und genau dort verfügbar sind, wo Entscheidungen fallen.
1. Datenbasis für echte Datenaktivierung
Datenaktivierung beginnt mit Vereinheitlichung – jedoch nicht im traditionellen, statischen Sinn.
Unternehmen benötigen eine unternehmensweite Echtzeit-Datenbasis, die:
- Kunden-, Betriebs- und Transaktionsdaten über alle Systeme hinweg verknüpft
- Identitäten und Beziehungen konsistent auflöst
- Sich kontinuierlich aktualisiert, sobald Ereignisse auftreten
- Für operative und analytische Anwendungsfälle konzipiert ist – nicht nur für Speicherung oder Reporting
Diese Datenbasis muss das Verhalten der Kunden und die Unternehmensabläufe in Echtzeit widerspiegeln, nicht nur historische Daten. Ohne diese Grundlage bleiben Aktivierungsmaßnahmen fragmentiert, verzögert oder auf Pilotprojekte beschränkt.
Die Vereinheitlichung der Daten ist nicht das Ziel selbst, sondern die Voraussetzung für alle weiteren Schritte.
2. Gemeinsames Eigentum von Business und IT
Ein zentrales Hindernis für Datenaktivierung ist die unklare Verantwortung.
Wenn Daten ausschließlich als Aufgabe der IT-Abteilung betrachtet werden, sind sie zwar in Bezug auf Architektur, Compliance und Stabilität optimiert, bleiben jedoch von den Geschäftsergebnissen abgekoppelt. Wenn die Geschäftsabteilungen unabhängig agieren, wird die Datennutzung inkonsistent, risikobehaftet oder nicht nachhaltig.
Die Lösung ist ein gemeinsames Betriebsmodell, in dem:
- Führungskräfte festlegen, wie Daten Entscheidungen, Prozesse und Kundenerlebnisse steuern sollen
- IT-Abteilung die Sicherheit, Governance, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit gewährleistet
- beide Seiten sich auf Prioritäten, Anwendungsfälle und Wertschöpfung abstimmen
Im Jahr 2026 fragen erfolgreiche Unternehmen nicht mehr: „Wem gehören die Daten?“
Sie fragen: „Wer ist für ihre Aktivierung verantwortlich und wie?“
3. Aktivierungsmetriken, nicht nur Datenmetriken
Die meisten Datenstrategien messen den Erfolg noch immer anhand von Volumen und Zugang:
- Wie viele Daten werden erfasst?
- Wie viele Datensätze werden gespeichert?
- Wie viele Dashboards wurden erstellt?
Diese Kennzahlen sagen nur wenig über den tatsächlichen Geschäftswert aus.
Unternehmen mit aktivierungsorientierter Strategie verschieben den Fokus auf Nutzung und Ergebnisse, zum Beispiel:
- Wie häufig werden Daten in Live-Workflows genutzt?
- Wie viele Entscheidungen oder Prozesse werden durch Echtzeitdaten beeinflusst?
- Wie schnell führen Erkenntnisse zu Maßnahmen oder Verhaltensänderungen?
- Wie konsequent werden datenbasierte Empfehlungen akzeptiert oder abgelehnt?
Diese Kennzahlen zwingen zu einer entscheidenden Frage:
Formen Daten aktiv die Unternehmensaktivitäten, oder werden sie nur beobachtet?
4. Plattformen, die Daten direkt mit Maßnahmen verknüpfen
Der letzte Schritt, um die Lücke bei der Datenaktivierung zu schließen, ist, Reibungsverluste zwischen Erkenntnissen und deren Umsetzung zu beseitigen.
Allzu oft verbleiben Daten in Analysetools, während die Arbeit an anderer Stelle stattfindet. Jeder Transfer – vom Dashboard zur Tabelle, zum Meeting und schließlich zur Handlung – verlangsamt die Umsetzung und erhöht die Verluste.
Aktivierung erfordert Plattformen, die:
- Erkenntnisse direkt in operative Tools integrieren
- Empfehlungen im Kontext bereitstellen, nicht isoliert
- Automatisierte Prozesse und geführte Entscheidungsprozesse unterstützen
- Teams ermöglichen, sofort zu handeln, ohne ihren Arbeitsablauf zu verlassen
Ziel ist nicht bessere Berichterstattung.
Es geht darum, die Entscheidungsfindung zum Zeitpunkt der Ausführung zu unterstützen – dort, wo der Wert tatsächlich geschaffen wird.
Von der Infrastruktur zum Mehrwert
Die Überbrückung der Data Activation Gap ist keine reine Technologiefrage. Es geht um einen Mentalitätswandel: weg von der Sichtweise, Daten lediglich als Vermögenswert zu betrachten, hin zu einem Ansatz, bei dem Daten als operative Geschäftsfähigkeit genutzt und gesteuert werden.
Unternehmen, die diesen Wandel umsetzen, agieren schneller, personalisieren Kundenerlebnisse gezielt und sichern ihre Wettbewerbsfähigkeit 2026 und darüber hinaus.
Unternehmen, die dies nicht tun, sammeln weiterhin Daten – ohne jemals ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
Wie Datenaktivierung in der Praxis aussieht
Datenaktivierung wird erst dann wirklich wirksam, wenn Erkenntnisse genau in dem Moment verfügbar sind, in dem Entscheidungen getroffen werden. Im Folgenden sind konkrete Beispiele, wie Unternehmen die Lücke bei der Datenaktivierung in ihren zentralen Geschäftsbereichen erfolgreich schließen.
Vertrieb: Von statischen Profilen zu Echtzeit-Empfehlungen
Die Diskrepanz:
Vertriebsteams haben oft Zugriff auf umfangreiche Kundendaten – frühere Käufe, Interaktionshistorie, Service-Interaktionen –, doch diese Informationen sind über verschiedene Systeme verteilt oder liegen in Berichten vor, die zu spät für Entscheidungen verfügbar sind.
Aktivierte Daten sehen so aus:
- Eine einheitliche Kundenansicht, direkt im CRM integriert
- Echtzeit-Signale, die Kaufabsichten, Abwanderungsrisiken oder Cross-/Upselling-Möglichkeiten aufzeigen
- KI-basierte Empfehlungen, die die besten Maßnahmen für Verkaufsgespräche sofort in Echtzeit vorschlagen
Das Ergebnis:
Vertriebsmitarbeiter verbringen weniger Zeit mit der Suche nach Kontextinformationen und mehr Zeit damit, diese aktiv in den Gesprächen zu nutzen – mit höheren Konversionsraten, schnellerem Abschluss von Geschäften und größerer Relevanz für die Kunden.
Service: Von der Fallhistorie zur prädiktiven Problemlösung
Die Diskrepanz:
Servicemitarbeiter reagieren häufig auf Anfragen mit eingeschränkter Sicht auf die gesamte Customer Journey. Das führt zu wiederholten Rückfragen, längeren Bearbeitungszeiten und inkonsistenten Kundenerlebnissen.
Aktivierte Daten sehen so aus:
- Echtzeit-Zugriff auf Kundenhistorie, Produktnutzung und aktuelle Interaktionen
- Prädiktive Erkenntnisse, die potenzielle Probleme erkennen, bevor sie eskalieren
- Guided Workflows, die Lösungen, Eskalationspfade oder proaktive Maßnahmen empfehlen
Das Ergebnis:
Der Kundenservice entwickelt sich von reaktiver Problembearbeitung hin zu proaktivem Experience Management – mit kürzeren Bearbeitungszeiten sowie höhererKundenzufriedenheit und Kundenbindung.
Marketing: Von Kampagnen zu kontinuierlicher Personalisierung
Die Diskrepanz:
Marketingdaten werden häufig erst nach dem Start von Kampagnen analysiert, wodurch Optimierungen verzögert erfolgen und die Personalisierung oberflächlich umgesetzt.
Aktivierte Daten sehen so aus:
- Verhaltens- und Transaktionsdaten, die Kundenprofile in Echtzeit aktualisieren
- Dynamische Segmentierung, die sich anpasst, sobald Kunden über verschiedene Kanäle interagieren
- Personalisierte Inhalte, Angebote und Customer Journeys, ausgelöst durch Echtzeit-Signale statt vergangener Aktionen
Das Ergebnis:
Marketing wird kontinuierlich reaktionsfähig – es liefert relevante Erlebnisse, die das aktuelle Verhalten der Kunden widerspiegeln, nicht das, was sie vor Wochen getan haben.
Supply Chain: Von historischen Prognosen zu Echtzeit-Nachfragesignalen
Die Diskrepanz:
Entscheidungen in der Lieferkette basieren häufig auf historischen Daten und verzögerten Berichten, wodurch die Fähigkeit eingeschränkt wird, schnell auf plötzliche Nachfrageschwankungen oder Störungen zu reagieren.
Aktivierte Daten sehen so aus:
- Echtzeit-Nachfragesignale aus Vertrieb, Handel und Kundenverhalten
- Prädiktive Erkenntnisse, die Risiken, Engpässe oder mögliche Lieferengpässe frühzeitig erkennen
- Automatisierte oder geführte Anpassungen von Lagerbeständen, Beschaffung und Fulfillment-Entscheidungen
Das Ergebnis:
Lieferketten werden resilienter und anpassungsfähiger, wodurch Verschwendung reduziert, Lieferengpässe vermieden und schneller auf Marktveränderungen reagiert werden kann.
Aktivierung ist ein Muster, kein Einzelfall
Ob im Vertrieb, Service, Marketing oder in der Lieferkette – das Muster bleibt dasselbe:
- Daten werden systemübergreifend vereinheitlicht
- Erkenntnisse werden in Echtzeit bereitgestellt
- Intelligenz wird direkt in die Arbeitsabläufe integriert
- Maßnahmen erfolgen sofort, ohne Zwischenschritte
Hier zeigt sich, wie entscheidend es ist, Daten nicht nur zu haben, sondern aktiv für die Wettbewerbsfähigkeit einzusetzen.
Hier zeigt sich, wie entscheidend es ist, Daten nicht nur zu haben, sondern aktiv für die Wettbewerbsfähigkeit einzusetzen.
Von Daten zu Entscheidungen: Die echte Transformation
Die Unternehmen, die 2026 erfolgreich sein werden, sind nicht diejenigen mit den meisten Daten.
Es sind diejenigen, die Daten konsequent, verantwortungsvoll und in großem Maßstab aktiv nutzen.
Die Schließung der Lücke bei der Datenaktivierung ist keine IT-Initiative, sondern eine geschäftliche Transformation, die bestimmt, wie Unternehmen verkaufen, Service leisten, Marketing gestalten und Prozesse steuern.
Daten sind bereits vorhanden.
Die entscheidende Frage lautet: Werden sie dort eingesetzt, wo sie den größten Mehrwert schaffen?
Kontaktieren Sie OSF Digital, um zu erfahren, wie eine datenaktivierungsorientierte Strategie Erkenntnisse in Ihrem gesamten Unternehmen direkt in konkrete Maßnahmen umsetzt.
