ROI in Daten: Von der finanziellen Rechtfertigung zur Wertschöpfung

Wenn das Jahr zu Ende geht, wird der Dezember zu einem entscheidenden Zeitpunkt für die Strategie- und Budgetplanung. Dann müssen Datenverantwortliche – darunter CDOs/CDAIOs, Datenleiter und Analytics-Führungskräfte – technische Ambitionen in eine klare Finanzsprache übersetzen, um die Finanzierung für das nächste Geschäftsjahr sicherzustellen.

In diesem Zusammenhang sind Kennzahlen wie Return on Investment (ROI), Total Cost of Ownership (TCO), Amortisationsdauer, Internal Rate of Return (IRR) und Net Present Value (NPR) nicht mehr nur rein finanzielle Konzepte, sondern werden zu Kernelementen der Datenstrategie.

Die Herausforderung besteht darin, dass Dateninitiativen in der Vergangenheit eher qualitativ (z. B. „Daten sind strategisch wichtig“ oder „Daten sind das neue Gold/Öl/etc.“) als quantitativ begründet wurden. Dieser Ansatz funktioniert nicht mehr:

• KI- und GenAI konkurrieren aggressiv mit traditionellen BI-, Analyse- und Datenplattformprojekten um Budgetmittel.
• Prognosenvon Gartner, McKinsey und anderen weisen immer wieder darauf hin, dass die meisten KI-Initiativen keinen Mehrwert liefern, nicht aufgrund von Modellen oder Algorithmen, sondern aufgrund einer schlechten Datenstrategie und mangelnder Data Governance -Architektur. Dies wurde kürzlich durch veröffentlichte Forschungsergebnisse des MIT und der Carnegie Mellon University bestätigt.
• Finanzvorstände werden zunehmend messbare und vertretbare Wertschöpfung fordern, insbesondere in restriktiveren makroökonomischen Umfeldern.

Daher müssen Datenverantwortliche klar und glaubwürdig aufzeigen, dass Investitionen in Daten:

• Reduzieren Sie Betriebs- und Technologiekosten.
• Steigerung der Produktivität.
• Neue Einnahmequellen erschließen.
• Operative, regulatorische und Compliance-Risiken mindern.

Kurz gesagt, der ROI ist zur gemeinsamen Sprache zwischen Datenverantwortlichen und Finanzfachleuten geworden. Er stellt sicher, dass die Datenstrategie auf messbaren finanziellen KPIs basiert und nicht auf FOMO (Fear of Missing Out, der Angst, etwas zu verpassen), die durch Hype und Schlagworte angeheizt wird, die selten über den nächsten Planungszyklus hinaus Bestand haben.

Ergänzende Ansätze zur Berechnung des ROI bei Daten

1. ROI der Initiative insgesamt (klassische finanzielle und strategische Sichtweise) Der bekannteste und typischerweise vom CFO vorgeschriebene Ansatz ist die Berechnung des ROI auf Projekt- oder Plattformebene. Damit wird die grundlegende Frage beantwortet:„Wenn wir X investieren, welchen finanziellen Ertrag erzielen wir dann im Laufe der Zeit?“
   
   Klassische ROI-Formel
   
   Der ROI ist intuitiv und leicht zu vermitteln, wodurch er sich ideal für die Priorisierung von Portfolios und Entscheidungsfindung auf Führungsebene eignet. Er sollte jedoch nicht isolation betrachtet werden.
   
   Amortisationszeit: Warum Zeit eine Rolle spieltDas Amortisationszeit misst, wie lange es dauert, bis die kumulierten Vorteile die Anfangsinvestition ausgleichen.
   • Kürzere Amortisationszeiten reduzieren das finanzielle Risiko.
   • Sie sind besonders attraktiv in unsicheren wirtschaftlichen Zeiten.
   • CFOs nutzen häufig die Amortisationszeit als Risikofilter, bevor sie sich längerfristige Wertkennzahlen ansehen.

   Bei Daten- und Analyseprogrammen beträgt die Amortisationszeit 18 bis 24 Monaten oft als stark angesehen, insbesondere wenn die Vorteile aus Kosteneinsparungen, Produktivitätssteigerungen oder Plattformkonsolidierungen resultieren.

   Payback beantwortet eine einfache, aber wichtige Frage:

   „Wie schnell bekommen wir unser Geld zurück?“

   Interner Zinsfuß (IRR): Kapitaleffizienz

   Während der ROI angibt, wie viel Wert geschaffen wird, zeigt der IRR, wie effizient dieser Wert im Laufe der Zeit geschaffen wird. Der IRR ist der Diskontsatz, bei dem der Nettobarwert (NPV) aller zukünftigen Cashflows gleich Null ist. Einfach ausgedrückt gibt der IRR die Rendite an, die ein Projekt oder eine Investition über einen bestimmten Zeitraum (in der Regel ein Jahr) voraussichtlich erzielen wird.

   Einfach ausgedrückt beantwortet die IRR die Frage:

   „Wächst diese Investition schnell genug, um das darin gebundene Geld zu rechtfertigen?“

   Mathematisch gesehen ist der IRR der Zinssatz, der folgende Bedingung erfüllt:
   

   IRR ist besonders nützlich, wenn:

   • Vergleich mehrerer Initiativen mit unterschiedlicher Lebensdauer.
   • Benchmarking anhand der Kapitalkosten des Unternehmens.
   • Priorisierung von Investitionen, die um dasselbe Budget konkurrieren.

   Wenn der IRR die Hurdle Rate oder die gewichteten durchschnittlichen Kapitalkosten (WACC) des Unternehmens übersteigt, ist die Investition finanziell attraktiv.

   ROI vs. IRR: Wann sollte man welches verwenden?

   Metrisch	Am besten geeignet für	Stärke	Beschränkung
   Kapitalrendite	Begründung der Geschäftsleitung	Einfach, intuitiv	Ignoriert den Zeitwert des Geldes
   IRR	Investitionsvergleich	Zeitangepasste Effizienz	Weniger intuitiv, schwieriger zu erklären
   Rückzahlung	Risikobewertung	Rücklaufgeschwindigkeit	Ignoriert den langfristigen Wert

   Zusammen bieten diese Kennzahlen ein ausgewogenes finanzielles Bild.

   Beispiel aus der Praxis: Actian bei der GEMA

   Ein konkretes Beispiel hierfür ist die von Nucleus Research analysierte case study GEMA. Durch den Einsatz der Actian Data Intelligence Platform erzielte die GEMA folgende Ergebnisse:

   • 140 % Kapitalrendite.
   • 1-monatige Amortisationszeit.
   • 94 % IRR über drei Jahre.
   • Über 1 Million Euro pro Jahr an Einsparungen bei den Technologiekosten.
   • 2,25 Millionen Euro an Produktivitätssteigerungen.
   • Mehr als 400 zertifizierte Datenprodukte und 11 KI-Modelle in Produktion.

   Diese Rendite war möglich, weil die Actian-Plattform nicht nur als weiteres Tool fungierte, sondern als Wertmultiplikator, der Kostensenkungen, Produktivitätssteigerungen und die Monetarisierung von Datenprodukten und KI-Projekten ermöglichte. Dies war nur durch kontrollierte, hochwertige Daten und Metadaten möglich Metadaten von der Plattform über ihr flexibles und schlankes Data Governance Framework bereitgestellt wurden Metadaten das auf ihrer robusten Cloud Architektur basiert.

2. ROI der Daten selbst (taktische und operative Sichtweise) Der ROI auf Projektebene sichert zwar die Finanzierung, beantwortet jedoch keine wichtige operative Frage: „Welche Datenbestände schaffen tatsächlich Wert?“Dies führt zu einem zweiten, zunehmend wichtigen Ansatz: ROI auf Daten-Asset-EbeneAnstatt Datenplattformen als monolithische Investitionen zu betrachten, bewertet dieser Ansatz den ROI für:
   • Datensätze
   • Dashboards und Berichte
   • Analytische Modelle
   • Datenprodukte

   Zu den gängigen und praktischen Methoden gehören diese fünf:

   1. Zeitersparnis: Quantifizierung der Stunden, die Analysten und Geschäftsanwender durch vertrauenswürdige, wiederverwendbare Datenbestände einsparen.
   2. Übernahme und Wiederverwendung: Messung, wie viele Teams/Domänen dieselbe Ressource nutzen, um Doppelarbeit zu vermeiden, wodurch die Kosten für Datenspeicherung und -verarbeitung gesenkt und usability verbessert werden.
   3. Entscheidungsfindung: Verknüpfung von Datenbeständen mit den operativen, taktischen oder strategischen Entscheidungen, die sie unterstützen, um Datenteams dabei zu helfen, Initiativen auf der Grundlage ihrer geschäftlichen Auswirkungen zu priorisieren.
   4. Risikominderung: Schätzung der vermiedenen Kosten im Zusammenhang mit Datenfehlern, Verstößen gegen Vorschriften, Compliance-Problemen oder Missbrauch sensibler Daten.
   5. Auswirkungen auf den Umsatz: Erfassung der direkten Monetarisierung von Daten oder indirekter Auswirkungen auf Umsatztreiber wie Kundenabwanderungsreduzierung, Preisoptimierung und Cross-Selling-Möglichkeiten.

   Insgesamt verwandelt dieser Ansatz Datenbestände in messbare wirtschaftliche Einheiten und ermöglicht so eine wertorientierte Priorisierung anstelle einer auf Aufwand basierenden Bereitstellung.

   Um dies in der Praxis zu erreichen, muss jedoch eine spezielle Methode zur Berechnung des ROI definiert werden – entweder intern entwickelt oder aus bestehenden Marktkonzepten adaptiert. In den meisten Fällen müssen diese Konzepte auf die Branche, das Geschäftsmodell und die Datenreife des Unternehmens zugeschnitten werden, wobei jedes Konzept seine eigenen Vorteile und Kompromisse mit sich bringt.

   Es gibt keine Standardlösung, mit der sich der ROI für Datenbestände automatisch und standardisiert berechnen lässt. Je nach Verwendungszweck, Bedeutung für das Unternehmen, regulatorischen Anforderungen und der jeweiligen Branche oder dem Segment, in dem das Unternehmen tätig ist, kann für jeden Datenbestand eine andere ROI-Logik erforderlich sein. Daher ist die Operationalisierung des ROI auf Datenebene ebenso eine Herausforderung für das Governance- und Betriebsmodell wie für die Technik.

3. Wann welcher Ansatz anzuwenden ist – und warum beide erforderlich sind
   

   Szenario	Projekt-ROI	Daten-Asset-ROI
   Genehmigung des Haushaltsplans	✅ Kritisch	⚠️ Unterstützend
   Strategische Planung	✅ Kritisch	⚠️ Unterstützend
   Priorisierung des Backlogs	❌ Nicht zutreffend	✅ Kritisch
   Daten-Netzwerk & Datenprodukte	⚠️ Unterstützend	✅ Kritisch
   wertorientiert	❌ Nicht zutreffend	✅ Kritisch

   Fazit:

   • ROI auf Projektebene sichert die Zustimmung des Finanzvorstands und rechtfertigt die Anfangsinvestition.
   • ROI auf Datenebene sorgt für eine nachhaltige Wertsteigerung über einen längeren Zeitraum.
   • Die Operationalisierung des ROI auf Datenebene erfordert eine maßgeschneiderte Methodikund keine Einheitslösung, die den einzigartigen Kontext, die Anwendungsfälle und die wirtschaftlichen Auswirkungen jedes einzelnen Vermögenswerts widerspiegelt.

   Wie Actian den ROI bei Daten ermöglicht und skaliert

   

   Actian-Lösungsarchitektur für Daten-ROI

   Um den ROI von einer theoretischen Übung in eine skalierbar, wiederholbare Fähigkeit zu verwandeln, ist eine Architektur erforderlich, die Datenqualität, Kostensignale und Geschäftskontext in einem einzigen Analysefluss miteinander verbindet. Die oben dargestellte Lösungsarchitektur zeigt, wie Actian dies durchgängig ermöglicht.

   Anstatt den ROI als einmalige Business-Case-Übung zu betrachten, wird bei diesem Ansatz die ROI-Berechnung direkt in das Datenbetriebsmodell eingebettet, wodurch sie beobachtbar, erklärbar und kontinuierlich aktualisierbar wird.

   Beobachtbarkeit: Qualitätssignale, die den ROI in der Realität verankern

   Actian Data Beobachtbarkeit – oder gleichwertige Lösungen anderer Anbieter – liefert die grundlegenden Signale, die erforderlich sind, um die ROI-Berechnung objektiv und vertretbar zu gestalten.

   Durch die kontinuierliche Überwachung von Datensätzen, Pipelines und Datenprodukten generiert diese Ebene Datenqualitätsmetriken wie Aktualität, Vollständigkeit, Genauigkeit, Volumenanomalien und Schemaabweichungen.
   

   Beispiele für Datenqualitätsmetriken

   Diese Kennzahlen beeinflussen den ROI auf zwei Arten direkt. Erstens decken sie versteckte Kosten auf, die durch schlechte Datenqualität verursacht werden (Nachbearbeitung, Nachbesserungen, Behebung von Vorfällen, fehlgeschlagene Analysen oder KI-Pipelines). Zweitens dienen sie als Frühindikatoren für den Wert, da hochwertige, zuverlässige Daten die Akzeptanz, Wiederverwendung und schnellere Entscheidungsfindung fördern.

   Diese Signale werden über APIs und/oder Webhooks verfügbar gemacht und dienen als strukturierte Eingaben für ROI-Berechnungen, wobei subjektive Einschätzungen durch messbare Nachweise ersetzt werden.

   Actian Data Intelligence: Der semantische und Governance-Kern des Daten-ROI

   Actian Data Intelligence Platform ist das zentrale Nervensystem der Architektur. Es katalogisiert alle Datenbestände und bereichert sie mit kuratierten, kontrollierten Metadaten dem ROI seine geschäftliche Bedeutung verleihen. Die Plattform speichert auch den ROI für alle verwalteten Datenbestände, wie die in der Abbildung unten rot hervorgehobenen benutzerdefinierten Eigenschaften zeigen.
   

   Verfolgung Datensatz auf der Actian Data Intelligence Platform mit benutzerdefinierten Eigenschaften

   Über Eigentumsverhältnisse, Herkunft und Zertifizierung hinaus integriert die Plattform Datenqualitätsmetriken aus Beobachtbarkeit und ordnet diese direkt den einzelnen Assets zu. Mithilfe ihres Geschäftsglossars und ihrer föderierten Datenkataloge erfasst sie außerdem wichtige geschäftliche Kontextinformationen wie die Kritikalität von Assets, regulatorische Risiken, Domain-Eigentumsverhältnisse und unterstützte Anwendungsfälle.

   Dieser Kontext wird programmgesteuert über den Actian MCP Server bereitgestellt, sodass bei ROI-Berechnungen nicht nur technische Kennzahlen, sondern auch die geschäftliche Relevanz berücksichtigt werden können. Ohne diese Ebene würde sich der ROI auf die Effizienz der Infrastruktur beschränken; mit ihr wird der ROI zu einer geschäftsorientierten Kennzahl .

   ROI Engine: ROI-Berechnung und -Aggregation in großem Maßstab

   Die Actian Data Platform fungiert als Analyse-Engine, die den ROI operationalisiert.

   Es erfasst und aggregiert Signale aus verschiedenen Quellen – Beobachtbarkeit , Infrastrukturüberwachungsplattformen und die Actian Data Intelligence Platform – und wendet Geschäftsregeln, Gewichtungsmodelle und anlagenspezifische Formeln an, um den ROI zu berechnen. Auf diese Weise können Unternehmen mehrere ROI-Methoden parallel unterstützen, die auf die jeweilige Branche, den Bereich und/oder den Anlagentyp zugeschnitten sind.

   Die daraus resultierenden ROI-Werte werden kontinuierlich aktualisiert und über APIs an die Actian Data Intelligence Platform zurückgesendet, wo sie sowohl für Datenproduzenten als auch für Datenkonsumenten sichtbar werden. Dadurch wird der Feedback-Kreislauf zwischen Datenqualität, Nutzung und Wert geschlossen.

   Von der Rechtfertigung zur kontinuierlichen ROI-Governance

   Wie bereits erläutert, schafft die Actian Data Intelligence Platform nicht nur durch ihre Einführung einen direkten ROI, sondern legt auch den Grundstein für eine komplette Lösungsarchitektur, die die ROI-Messung für verwaltete Datenbestände automatisiert und dabei Nutzung, Qualität, geschäftliche Auswirkungen und finanziellen Wert miteinander verknüpft. Zusammen bilden die Komponenten der Actian-Lösungsarchitektur für Daten-ROI eine geschlossene Lösung, die den ROI in eine operative Fähigkeit verwandelt und nicht nur als statische Rechtfertigung dient.

   In einer Welt, in der KI-Initiativen einen immer größeren Teil des Datenbudgets beanspruchen, wird Erfolg nicht mehr durch Experimente definiert, sondern durch die Fähigkeit, kontinuierlich einen Mehrwert zu beweisen. Das ist die strategische Rolle von Actian: Daten in kontrollierte, messbare und profitable Vermögenswerte zu verwandeln.

Über Lawrence Fernandes

Lawrence Fernandes ist Solutions Architect bei Actian. Mit über einem Jahrzehnt Erfahrung im Datenbereich und dank seiner Kenntnisse in den Bereichen Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation, IT-Sicherheit, Cloud, DataOps, Big Data und mehr unterstützt er Kunden in ganz Lateinamerika dabei, Wert aus ihren Daten und KI-Initiativen zu schöpfen. In seinen Beiträgen für den Actian-Blog bietet Lawrence Einblicke in Daten- und KI-Strategien, Governance, Analytik und Sicherheit. Lawrence lebt in Rio de Janeiro, Brasilien.