Rechner · Strategie
Was kostet euch schlechte Datenqualität?
Schlechte Daten kosten nicht „irgendwann mal" — sie kosten jeden Tag. Gebt eure echten Zahlen ein und seht, wie viel Arbeitszeit und wie viele Euro jedes Jahr in Korrektur, Suche und Fehlentscheidungen versickern.
Schlechte Datenqualität kostet euch
158.720 € / Jahr
Das sind 13.227 €/Monat — gebunden in 2.304 Stunden Korrektur, Suche und Doppelpflege.
Bereich
Studien sehen 15–30 % der Arbeitszeit bei schlechten Daten
z. B. falsche Lagerbestände, falsche Forecasts, doppelte Kunden
Folgekosten: Fehlbestellung, Storno, verlorener Kunde
Woraus die Kosten entstehen
Verlorene Arbeitszeit
126.720 €
2.304 h × 55 €
Fehlentscheidungen
32.000 €
4 × 8.000 €
Gesamt pro Jahr
158.720 €
Pro Jahr
158.720 €
Pro Monat
13.227 €
Vollzeitstellen
1.4 FTE
Verteilung der Kosten
1.4 Vollzeitstellen arbeiten rechnerisch nur an der Reparatur schlechter Daten — Kapazität, die nirgends auf einer Kostenstelle auftaucht.
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Der teuerste Posten ist der, den keiner bucht
Schlechte Datenqualität hat selten eine eigene Rechnung. Sie versteckt sich in Minuten: die Suche nach der aktuellen Version, der manuelle Abgleich zwischen CRM und ERP, der doppelt angelegte Kunde, die Rückfrage „welche Zahl gilt jetzt?". Einzeln ist das nichts — über ein ganzes Team und ein ganzes Jahr summiert es sich zu ganzen Stellen.
Dieser Rechner macht zwei Kostenarten sichtbar, die im Alltag untergehen: die gebundene Arbeitszeit und die Folgekosten von Fehlentscheidungen. Die zweite ist oft die größere — und die unangenehmere, weil eine falsche Lagerentscheidung oder ein verlorener Kunde nie als „Datenproblem" verbucht wird.
Wo schlechte Daten typischerweise entstehen
- Mehrfache Pflege. Dieselbe Information liegt in CRM, ERP und drei Excel-Listen — jede mit einem anderen Stand.
- Fehlende Stammdaten-Disziplin. Kein klares Eigentum, keine Pflicht-Felder, keine Dublettenprüfung — Fehler entstehen schneller, als sie korrigiert werden.
- Systeme, die nicht zusammenspielen. Daten werden von Hand übertragen, weil zwei Tools keine saubere Schnittstelle haben. Jeder manuelle Schritt ist eine Fehlerquelle.
Welcher dieser Hebel bei euch der größte ist, lässt sich in 30 Minuten klären — ehrlich, ohne Verkaufs-Tanz.
Häufige Fragen
Wie wird der jährliche Schaden berechnet?
Zwei Posten werden addiert. Erstens die verlorene Arbeitszeit: Mitarbeiter, die mit Daten arbeiten × 1.600 produktive Stunden/Jahr × Anteil für Korrektur, Suche und Doppelpflege × Stundensatz. Zweitens die Fehlentscheidungen: Anzahl pro Jahr × durchschnittliche Folgekosten je Fehlentscheidung. Beides zusammen ergibt die jährlichen Kosten schlechter Datenqualität.
Welcher Zeitanteil für „Datenreparatur“ ist realistisch?
Branchen-Erhebungen sehen bei schlechter Datenlage 15–30 % der Arbeitszeit von Wissensarbeitern in Suche, Korrektur und Doppelpflege gebunden. Wer Zahlen aus mehreren Systemen manuell abgleicht, liegt eher am oberen Ende. Der Rechner startet bewusst konservativ bei 18 % — lieber zu niedrig als geschönt.
Was zählt als Fehlentscheidung durch schlechte Daten?
Entscheidungen, die auf falschen oder veralteten Zahlen getroffen wurden: eine Fehlbestellung wegen falscher Lagerbestände, ein verlorener Kunde durch doppelte Stammdaten, ein falscher Forecast, eine Marketing-Kampagne auf der falschen Zielgruppe. Die Folgekosten sind oft die größere Hälfte des Schadens — und werden fast nie der Datenqualität zugerechnet.
Warum taucht dieser Schaden in keiner Bilanz auf?
Weil er sich auf viele kleine Handgriffe verteilt: zehn Minuten hier, ein nachgepflegter Datensatz da, eine Rückfrage per Mail. Niemand bucht „2 Stunden Daten-Suche“ auf eine Kostenstelle. Erst wenn man die Zeit über alle Mitarbeiter und das ganze Jahr hochrechnet, wird die Größenordnung sichtbar — und genau das macht dieser Rechner.
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