Das geben die Daten nicht her.

Bevor ich in der Business Intelligence gelandet bin, habe ich jahrelang Verkaufsförderung für einen großen Elektronikhersteller gemacht. Promotion, Point of Sale, Aktionen in der Fläche. Ein gutes Handwerk, und ich habe es gern gemacht.

Was in diesen Jahren regelmäßig verlangt wurde: zeigen, dass es gewirkt hat.

Das ist ein völlig legitimer Wunsch. Wer Geld für eine Aktion ausgibt, will wissen, was dabei herausgekommen ist. Das Problem war nur, dass wir es meistens nicht wussten. Wir hatten Abverkaufszahlen aus dem Aktionszeitraum. Wir hatten keine Vergleichsgruppe, keinen sauberen Vorher-Nachher-Schnitt, keine Kontrolle darüber, was in denselben Wochen sonst noch lief — Wetter, Preisaktionen des Wettbewerbs, ein Feiertag mehr als im Vorjahr.

In der Auswertung stand: während der Aktion wurde mehr verkauft. In der Präsentation stand: durch die Aktion wurde mehr verkauft.

Ein Wort. „Während“ ist eine Beobachtung, „durch“ ist eine Behauptung über die Ursache. Zwischen den beiden liegt der gesamte Beweis — und den hatten wir nicht.

Und auf dieser Grundlage wurde dann über das Budget des nächsten Jahres entschieden.

„Das geben die Daten nicht her.“

Ich habe den Satz damals seltener gesagt, als ich hätte sollen. Der Termin lief, die Folie war gebaut, alle waren zufrieden. Wer bremst, ist der Spielverderber — und in einem Dienstleistungsverhältnis ist der Spielverderber auch noch der, dessen Rechnung gerade geprüft wird.

Heute halte ich diesen Satz für den wertvollsten Teil meiner Arbeit. Und für den einzigen, den mir keine Maschine abnimmt.

Warum ist „Das geben die Daten nicht her“ so schwer zu sagen?

Weil er wie eine Verweigerung klingt und wie Inkompetenz aussieht.

Wer eine Aussage liefert, hat geliefert. Wer sie verweigert, steht mit leeren Händen da und muss auch noch erklären, warum. Der Aufwand ist unfair verteilt: Die falsche Zahl kostet nichts im Moment ihrer Entstehung, sondern erst viel später, wenn niemand mehr weiß, wo sie herkam. Der Einwand dagegen kostet sofort, und zwar den, der ihn vorbringt. Irgendwie ist das wie mit der KI — da ist sie wieder, die Körting Intelligence.

Dazu kommt, dass der Satz fast nie absolut gilt. Selten sagen Daten gar nichts. Sie sagen etwas Kleineres, Vorsichtigeres, Langweiligeres als das, was gebraucht wird. Und dieses Kleinere klingt im Termin nach Rückzieher.

Drei Fälle aus einer einzigen Woche

Das ist kein Problem von früher und keins der Werbebranche. Es passiert überall, wo Zahlen weitergereicht werden — auch in der amtlichen Statistik, und auch mir selbst.

Ich habe zuletzt an einem Datenstück über den Ausbildungsmarkt gearbeitet, vier Zeitreihen aus amtlichen Quellen. In wenigen Tagen bin ich dem Satz dreimal begegnet.

Erstens: die gerundete Zahl. In der Pressemitteilung stehen „476.000 Ausbildungsverträge“ und ein Rückgang von „10.300″. In der Tabelle dahinter stehen 475.950 und minus 10.311. Kein Skandal, sauberes Handwerk sogar — nur wandert die gerundete Zahl weiter und die exakte bleibt liegen. Wer die Pressemitteilung zitiert, zitiert nicht die Statistik. Er zitiert deren Zusammenfassung.

Zweitens: die aufgefüllte Lücke. Unter derselben Tabelle steht eine Fußnote. Für eine meldende Stelle in Nordrhein-Westfalen gab es keine Daten, also wurden die Werte des Vorjahres eingesetzt. Korrekt gekennzeichnet, methodisch vertretbar — und in keiner Pressemitteilung, keinem Artikel, keiner Grafik erwähnt. Das größte Bundesland der Tabelle trägt eine Zahl, die zum Teil aus dem Vorjahr stammt, und sieht dabei aus wie jede andere.

Wenn Sie jetzt denken, das sei ein Problem von Statistikbehörden: In Ihrem Monatsbericht passiert dasselbe, sobald ein Standort nicht meldet und jemand den Vormonat fortschreibt, damit die Summe stimmt.

Die Statistiker haben ihren Job übrigens gemacht. Sie haben aufgeschrieben, was die Daten nicht hergeben. Der Satz existiert also. Er lebt nur im Kleingedruckten.

Drittens: mein eigener. Ich hatte in den Zahlen für 2025 etwas Schönes gefunden. Die Nachfrage nach Ausbildungsplätzen war gestiegen, das Angebot gefallen. Das dreht die gewohnte Erzählung um: Nicht die Jugend will nicht mehr, die Betriebe bieten weniger an. Ich hatte den Satz schon halb formuliert.

Dann habe ich die lange Reihe geholt. Über zwanzig Jahre betrachtet ist die Nachfrage um 12,7 Prozent gefallen. Mein Plus von 0,7 Prozent war ein Jahreseffekt auf einem langen Abwärtstrend. Die schöne Umkehrung gab die Datenlage nicht her.

Meine Fassung hieß: die Nachfrage ist gestiegen. Richtig gewesen wäre: die Nachfrage ist 2025 gestiegen.

Wieder ein Wort. Diesmal meins.

Sechs Formen, in denen eine Zahl nicht trägt

Seit elf Jahren arbeite ich mit Daten, die letzten sieben davon in der BI-Beratung. Dabei fällt auf, dass die Fälle wenige, immer gleiche Formen haben. Wer sie einmal kennt, sieht sie überall.

Die Korrelation, die als Ursache verkauft wird. Zwei Kurven laufen parallel, und im Termin wird daraus ein „weil“. Wer verkaufen kann, der kann verkaufen.

Die zu kurze Historie. Ein Trend aus acht Monaten, davon drei mit Sondereffekt — und der ist nicht einmal ausgewiesen.

Der Vergleich ungleicher Dinge. Standorte, Gesellschaften, Regionen nebeneinander — und dazwischen wurde umgeschlüsselt, fusioniert oder anders abgegrenzt. Die Grafik sieht trotzdem sauber aus. Das Auge analysiert nämlich mit, und was schön aussieht, wird eher geglaubt.

Fehlend, das als Null gelesen wird. Ein Werk hat nicht geliefert und steht deshalb mit 0 im Bericht. Wer das nicht weiß, schließt daraus, dort laufe nichts. So wird aus der Null schnell Null Ahnung.

Das Aggregat, das eine Gegenbewegung verdeckt. Die Summe steigt, während sie in jedem einzelnen Segment fällt. Diese Sorte Zahl trägt zwei entgegengesetzte Präsentationen.

Die Hochrechnung, die als Ist weitergereicht wird. Eine Teilperiode aufs Jahr gerechnet — und irgendwo auf dem Weg fällt die Kennzeichnung ab.

Die meisten dieser Formen entstehen aus Zeitdruck und gutem Willen. Nicht alle.

Es gibt die andere Sorte. Da braucht jemand, dass die Zahl in eine bestimmte Richtung zeigt. Weil im nächsten Jahr wieder Budget beantragt wird. Weil ein Projekt sonst schlecht dasteht. Weil die Aussage längst beschlossen war, bevor jemand in die Daten gesehen hat. Dann sucht man nicht die belastbarste Zahl, sondern die passendste — und findet sie, weil es sie fast immer gibt.

Betrug ist das selten. Betrug wäre leichter zu erkennen. Es ist ein stilles Einvernehmen: Alle im Raum ahnen, dass die Zahl mehr behauptet, als sie kann, und niemand sagt es. Ich habe in solchen Räumen gesessen und auch nichts gesagt.

Und im fertigen Bericht sieht genau diese Zahl aus wie eine belastbare.

Drei Fragen, die alle sechs Formen aufdecken

Nehmen Sie den Bericht, der bei Ihnen als Nächstes auf den Tisch kommt, und stellen Sie ihm diese drei Fragen. Sie brauchen dafür keine Datenbank-Kenntnisse.

Woher kommt diese Zahl, und wer hat sie zuletzt angefasst? Erhoben, berechnet, geschätzt und fortgeschrieben sind vier verschiedene Dinge, die im Bericht identisch aussehen.

Was würde diese Aussage widerlegen — und haben wir aktiv danach gesucht? Wer nur nach Bestätigung sucht, findet sie immer. Genau das ist mir bei meiner schönen Umkehrung passiert.

Welche Entscheidung hängt daran? Nicht jede braucht eine belastbare Datenbasis. Aber jemand muss beurteilen können, welche. Das ist der eigentliche Job.

Eine Auswertung ohne eine einzige Einschränkung ist übrigens keine besonders gute, sondern eine unfertige. Wer nirgends sagt, was seine Zahlen nicht abdecken, hat entweder nicht nachgesehen oder es weggelassen. Beides ist ein Problem, und das zweite ist das größere.

Ich bin nicht der Erste, dem das auffällt

Holger Geißler, Geschäftsführer von marktforschung.de, ist demselben Satz im Juli innerhalb von drei Tagen dreimal begegnet — unter anderem bei der Prüfung, ob sich die Beratungsbranche wirklich konsolidiert. Sie tut es nicht, „obgleich das alle so sehen“.

Sein Fazit, das eins zu eins für Business Intelligence gilt:

„Nicht für jede Entscheidung braucht es eine vernünftige Datengrundlage, aber Marktforschende sollten darin Experten sein, dies bewerten zu können.“

Unsere Aufgabe ist also nicht, jede Frage mit einer Zahl zu beantworten. Sie ist, beurteilen zu können, welche Frage überhaupt eine Zahl braucht — und ob die vorhandene trägt.

Was ist der Unterschied zwischen „Das geben die Daten nicht her“ und „Das geht nicht“?

Das ist die ganze Kunst, und ich habe lange gebraucht, um sie zu verstehen.

„Das geht nicht“ beendet ein Gespräch. „Das geben die Daten nicht her“ eröffnet eines — vorausgesetzt, man hört dort nicht auf. Denn die eigentliche Frage kommt danach: Was geben sie denn her?

Meistens ist die Antwort brauchbarer als befürchtet. Nicht die kausale Aussage, aber der Zusammenhang. Nicht die Punktprognose, aber die Bandbreite. Nicht „die Aktion hat den Umsatz gebracht“, sondern „im Aktionszeitraum lag der Absatz höher, und diese drei Einflüsse können wir nicht ausschließen“.

Das ist keine schwächere Aussage. Das ist dieselbe Aussage mit ehrlichen Rändern.

Warum keine KI diesen Satz für Sie sagt

Ein Sprachmodell sagt nicht „weiß ich nicht“. Es liefert. Es liefert immer, und was es liefert, sieht aus wie ein Ergebnis, auch wenn es geraten ist. Darüber habe ich schon einmal geschrieben, als es um Halluzinationen im Geschäftsalltag ging.

Das ist kein Vorwurf, das ist die Bauart. Menschlich, im Grunde. Ein System, das darauf optimiert ist, Antworten zu geben, kann nicht gut darin sein, keine zu geben. Genau deshalb wird die Fähigkeit, eine Aussage zu verweigern, in den nächsten Jahren nicht weniger wert, sondern mehr.

Die unbequeme Folge für unseren Berufsstand: Wer eine Zahl nur weiterreicht, ist ersetzbar. Wer beurteilen kann, ob sie trägt, nicht.

Der zweite Satz, den ich mir angewöhnt habe

Ich sage inzwischen selten „Das geben die Daten nicht her“ allein. Ich hänge einen zweiten Satz an, und der macht den Unterschied zwischen Verhinderer und Übersetzer:

„Das geben die Daten nicht her. Aber das hier geben sie her — reicht Ihnen das für die Entscheidung?“

Meistens reicht es. Und wenn nicht, dann wissen wenigstens alle im Raum, worüber sie gerade entscheiden: über eine Zahl oder über ein Bauchgefühl.

Beides ist legitim. Nur verwechseln sollte man sie nicht.

Wäre ich damals mutiger gewesen, hätte manches Budget anders ausgesehen. Vermutlich. Das gibt die Datenlage nicht her.