Internes Data-Team vs. Dienstleister

Bruttojahresgehalt × (1 + Lohnnebenkosten-%) ergibt die echten Personalkosten — der Arbeitgeber-Anteil zur Sozialversicherung plus Umlagen liegt in Deutschland typisch bei 20–22 %. Diese Summe wird durch den Data-Auslastungsanteil geteilt (eine Stelle, die nur zu 50 % Data macht, „kostet“ die Data-Aufgabe doppelt), und die einmaligen Recruiting-Kosten werden über drei Jahre amortisiert dazugerechnet. Nicht enthalten sind Arbeitsplatz, Tools/Lizenzen und Weiterbildung — die internen Kosten sind also eher konservativ angesetzt.

Das ist die Anzahl externer Beratertage pro Monat, ab der ein Dienstleister genauso viel kostet wie eine eigene Vollzeitstelle. Liegt euer tatsächlicher Bedarf darunter, ist der Dienstleister günstiger; liegt er darüber, lohnt eine interne Stelle — vorausgesetzt, die Arbeit kommt kontinuierlich und nicht in Projektwellen.

Eine eigene Stelle ist ein Fixkostenblock: Sie muss ausgelastet werden, egal ob gerade Bedarf ist. Ein Dienstleister ist flexibel — keine Recruiting-Zeit, sofort produktiv, in ruhigen Monaten null Kosten. Gerade beim Aufbau, wenn noch unklar ist, wie viel Data-Arbeit dauerhaft anfällt, ist „Buy“ oft die risikoärmere Brücke. Intern lohnt erst ab kontinuierlicher, planbarer Auslastung.

Weiche Faktoren: Wissensaufbau im eigenen Haus, Verfügbarkeit und Reaktionszeit, Abhängigkeit von einer einzelnen Person (Bus-Faktor) und Recruiting-Risiko. Eine interne Stelle baut Know-how auf, das bleibt; ein Dienstleister bringt Tempo und Breite, nimmt das Wissen aber wieder mit. Diese Punkte sind real, aber schwer in Euro zu fassen — deshalb bleibt die Rechnung bewusst auf die harten Kosten beschränkt.