Es ist Montagmorgen, das Marketing hat eine scheinbar einfache Frage gestellt: „Welche Lieferanten verursachen die meisten Kundenbeschwerden und gibt es dabei Muster?“
Du weißt, dass die Antwort irgendwo in deinen Daten steckt. Aber zuerst musst du Transaktionsdaten aus dem Data Warehouse abrufen, Feedback aus Salesforce, Lieferanteninformationen aus dem ERP-System und unstrukturierte Texte aus Support-Tickets. Also öffnest du deinen SQL-Client. Dann dein Python-Notebook. Du exportierst eine CSV … und dann noch eine. Drei Stunden später hast du vielleicht saubere Daten – aber du zweifelst an dir. Hast du etwas übersehen? Solltest du noch das andere Dashboard mit leicht abweichenden Zahlen prüfen?
Das ist der Alltag vieler Analyst:innen. Laut McKinsey verbringen Datennutzende 30–40 % ihrer Zeit damit, überhaupt erst nach Daten zu suchen, und weitere 20–30 % mit der Datenbereinigung, wenn es an Governance mangelt. Das bedeutet: Fast die Hälfte der Arbeitswoche geht für Datenvorbereitung drauf, nicht für die Analyse.
Die Best-in-Class-Falle
Warum passiert das immer wieder? Weil viele Unternehmen in die sogenannte „Best-in-Class“-Falle tappen. Jede Abteilung wählt ihre eigenen Tools: Das Marketing hat seine BI-Plattform, die Finanzabteilung arbeitet mit SAS, das operative Geschäft nutzt Qlik und der Vertrieb lebt in seinem eigenen Data Warehouse.
Du, als Analyst:in oder Analytics-Verantwortliche:r, sitzt dazwischen und musst alles manuell zusammenführen, sobald eine Frage gestellt wird. Das Ergebnis: endloses Copy-Paste, nicht übereinstimmende Zahlen und schwindendes Vertrauen in Dashboards, weil jedes System eine leicht andere Geschichte erzählt. Teams greifen wieder zu Excel und Bauchentscheidungen, nicht freiwillig, sondern weil der Tool-Stack es ihnen schwer macht, es besser zu machen.
Das ist nicht nur frustrierend, sondern auch teuer. Fragmentierung treibt sowohl die Datenkosten als auch den manuellen Aufwand in die Höhe. McKinsey zeigt: Disziplinierte Governance und Standardisierung können Verschwendung deutlich reduzieren und die Produktivität steigern und verwandeln fragmentiertes Datenmanagement in einen echten Leistungsvorteil.
Das Versprechen (und die Realität) von KI
Es ist verlockend zu denken: „Jetzt kommt KI und löst alles.“ Und in vielerlei Hinsicht stimmt das. Fast alle Analystenteams testen aktuell KI-Tools, laut manchen Schätzungen 97 % und berichten von Einsparungen von bis zu 16 Stunden pro Woche durch Automatisierung von SQL, Datentransformationen und Reporting.
Aber die Realität ist komplexer. KI kann halluzinieren und Ergebnisse liefern, die zwar plausibel aussehen, aber falsch sind. Die Integration ist selten nahtlos, Governance bleibt entscheidend und menschliche Validierung ist weiterhin erforderlich. KI bringt also echte Produktivitätsgewinne, doch viele Teams kommen über die Pilotphase nicht hinaus.
Warum? Weil KI auf einem fragmentierten Daten-Stack nur ein weiteres isoliertes Tool bleibt.
Analyst:innen, Daten und KI an einem Ort vereinen
Stell dir vor, alles, Daten, Analyse, KI, ist in einem einzigen Arbeitsbereich vereint. Dann verändern drei Kernfunktionen die Arbeitsweise von Analyst:innen:
- KI-Agenten liefern echte Antworten. Keine Chatbots, die nur auf Doku verweisen, sondern Agenten, die sich direkt mit deinen Unternehmensdaten verbinden und vertrauenswürdige, nachvollziehbare Einsichten liefern. Du brauchst eine Lieferantenanalyse? Du erstellst in wenigen Minuten einen Agenten mit sicheren Datenverbindungen.
- Du findest, was du brauchst, wann du es brauchst. Kein Neuanfang bei jeder Anfrage. Analyst:innen nutzen Templates, greifen auf geprüfte „Golden Datasets“ zu und verlassen sich auf eine einzige, gesteuerte Quelle der Wahrheit.
- Bauen mit Tempo und Kontrolle. GenAI-Assistenten unterstützen bei jedem Schritt (Datenvorbereitung, Transformationen, Visualisierungen usw.), während du stets die Kontrolle behältst, Ergebnisse prüfst und überwachst.
Wenn all das zusammenkommt, geht es vom Problem zur Erkenntnis, schnell.
So sieht ein Tag im Leben eines Supply-Chain-Analysten aus
Zurück zur Frage vom Montagmorgen: „Welche Lieferanten verursachen die meisten Verzögerungen und warum?“ In einem einheitlichen Arbeitsbereich springt die Analystin nicht zwischen Tools hin und her oder verfolgt zahllose CSVs. Sie beginnt mit einer einfachen natürlichen Sprachabfrage: „Zeige mir die Verzögerungsraten pro Lieferant.“ Sekunden später liefert die KI das Ergebnis – mit Begründung und nachvollziehbarer Datenquelle. Jeder Schritt ist sichtbar, Vertrauen ist eingebaut.
Reicht ein Standard-Agent nicht aus, baust du dir selbst einen: Lade einige Lieferantenverträge hoch, definiere den Kontext („Extrahiere Kulanzfristen und Vertragsstrafen“) und verbinde die genehmigten Tools. In Minuten testest du Ergebnisse und teilst den Agenten mit dem Team.
Von dort skalierst du: Aus einem Vertrag wird eine wiederverwendbare Pipeline, die Tausende verarbeitet. Prompt-basierte Extraktion wandelt unstrukturierte Texte in strukturierte Felder (Lieferant, Frist, Vertragsstrafe) um, die du mit Transaktionsdaten verknüpfst, zur Berechnung der „Verzögerung abzüglich Kulanzzeit“ für alle Lieferanten. Kein manuelles Coding, kein Tool-Switching, nur ein transparenter, nachvollziehbarer Workflow.
Vertrauen, Governance und Wiederverwendbarkeit in großem Maßstab
Ein einheitlicher Ansatz macht Analyse schneller und sicherer. Eingebaute Governance stellt sicher, dass jedes Projekt Unternehmensstandards erfüllt, bei Dokumentation, Metadaten und Datenqualität. Analyst:innen können:
-
Ergebnisse visuell validieren
-
Automatisierte Qualitätsprüfungen einbauen (z. B. „keine leeren Lieferantenfelder“)
-
Pipelines zur automatischen Aktualisierung planen
-
Datasets taggen und teamweit zur Wiederverwendung veröffentlichen
Und weil die Plattform direkt an bestehende Cloud- und Dateninfrastruktur angebunden ist, braucht es keinen „Rip & Replace“, nur Beschleunigung.
Von Montagsschmerz zu wertvoller Erkenntnis
Beim nächsten Mal, wenn jemand fragt „Welche Lieferanten verursachen Verzögerungen?“, beginnst du nicht mit Stunden manueller Vorbereitung. Du startest einen vernetzten Flow, der Daten, KI und Governance vereint und lieferst eine vertrauenswürdige Antwort schneller als je zuvor.
Das ist die moderne Analystenerfahrung: vertrauenswürdige Daten, intelligente Automatisierung und menschliches Urteilsvermögen, gemeinsam im Einsatz.