Daten sind entscheidend. Aber Menschen entscheiden.

1. Der BI-Talentmangel

Das größte Hindernis ist nicht die Technologie.
Es sind die Menschen, die wissen, wie man sie erfolgreich einsetzt.

• Qlik-Expertise nimmt rapide ab. Viele Senior-Consultants haben den Markt verlassen.
• Microsoft Fabric ist extrem leistungsfähig, aber erst seit kurzem marktreif.
• Projekte werden oft mit klugen Köpfen besetzt aber es fehlt an Erfahrung, um Fallstricke zu erkennen.
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Eine McKinsey-Studie (2024) bestätigt: 
Der gravierende Mangel an Data- und AI-Talenten bremst die digitale Transformation. Schlüsselrollen bleiben unbesetzt, BI- und AI-Projekte stocken.

Hybrid Work verstärkt die Lage: Die besten Talente erwarten Flexibilität. Wer auf starre Präsenzmodelle setzt, verschließt sich große Teile des Talentmarkts.

inics Takeaway: 
Erfahrung gibt es nicht von der Stange. Planen Sie Mentoring, Zertifizierungen und mindestens einen Senior-Architekten pro BI-Projekt ein, und bieten Sie flexible Arbeitsmodelle, um Talente zu gewinnen.
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2. Die Retention-Falle in BI-Teams

Selbst wenn Unternehmen Experten für Databricks, Microsoft Fabric oder Qlik-Migrationen gewinnen, folgt das nächste Problem: Sie langfristig zu halten.

• Juniors lernen Databricks oder Fabric, und wechseln nach 12–18 Monaten zu höher bezahlten Jobs.
• Seniors sind überlastet oder werden von Wettbewerbern abgeworben. Projekte verlieren die Richtung.
• BI-Teams sind zerrieben zwischen Ad-hoc-Reporting und strategischen Initiativen. Dauerhafter Kontextwechsel führt zu Burnout.

So investieren Unternehmen massiv in Training, nur um die Leute bald wieder zu verlieren. Neue Teams müssen dieselben Lektionen von vorn lernen, Projekte verzögern sich erneut.

Retention hängt heute nicht nur vom Gehalt ab. BI-Teams erwarten transparente Führung und ehrliche Kommunikation. Führungskräfte, die Unsicherheit offen zugeben, gewinnen oft mehr Loyalität als jene, die vorgeben alles zu wissen.

inics Takeaway: 
Schützen Sie Ihr BI-Talent wie Ihre Daten. Entwickeln Sie Retention-Strategien, reduzieren Sie "Feuerlöschen" durch klare Support-Prozesse, und führen Sie mit Transparenz.
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3. Die Lücke zwischen Business und IT

Selbst stabile, erfahrene Teams scheitern, wenn Business und IT nicht dieselbe Sprache sprechen.

• IT spricht über Pipelines, APIs und Data Governance.
• Business spricht über KPIs, Umsatz und Entscheidungen.
• Ownership bleibt diffus: Wer definiert ein KPI? Wer verantwortet ein Data Product? Wenn es alle tun, tut es keiner.

Eine Fraunhofer/Weizenbaum-Studie zeigt:
54% der Unternehmen sehen eine Lücke zwischen Strategie und Umsetzung. BI-Projekte scheitern nicht an Technologie, sondern am fehlenden Alignment.

Das kostet mehr Zeit als jeder ETL-Job. Meetings drehen sich um Definitionen statt Ergebnisse. Vertrauen erodiert, wenn Marketing- und Finance-KPIs nicht übereinstimmen.

inics Takeaway: 
Behandeln Sie Alignment als Teil Ihrer BI-Architektur. Definieren Sie Owner für KPIs und Data Products. Übersetzen Sie technische Deliverables in Business Outcomes. Nur so treiben Dashboards Entscheidungen, statt endloser Debatten.
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4. Die Adoptionsfalle bei BI-Migrationen

Das letzte, und oft tödliche, Nadelöhr ist die BI-Adoption.

• Jede Migration (Qlik → Fabric, Databricks oder Hybrid) wird als technischer Rollout behandelt. In Wahrheit betrifft es die Menschen dahinter.
• Widerstand gegen Veränderung ist normal und besonders in unseren Kulturkreisen ausgeprägt. Ohne Schulung und Buy-in greifen Nutzer zurück zu Excel oder bauen Schatten BI.
• Regulatorischer Druck (DSGVO, EU AI Act) macht Adoption noch kritischer: Features allein reichen nicht, Teams müssen sie konsistent und transparent nutzen.

Gallup-Daten zeigen:
Nur 13 % der Beschäftigten in Europa sind engagiert (weltweit: 23 %). Dieses geringe Engagement schwächt auch die Adoption von Analytics und AI. Selbst die besten Plattformen stocken, wenn Teams nicht motiviert sind, sie einzusetzen.

Ohne Vertrauen und echte Nutzung wird jedes BI-System zur Shelfware, ganz gleich, wie innovativ es wirkt.

inics Takeaway: 
Jede technologische Veränderung ist auch eine menschliche.

Investieren Sie in Training, Kommunikation und Stakeholder-Engagement. Erfolg bedeutet nicht „Go-Live“, sondern tatsächliche Nutzung.
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Fazit

BI braucht mehr als Daten.

In Business Intelligence sind die schwierigsten Probleme nicht technischer Natur. Sie sind menschlich.

Ihre Pipelines können perfekt sein, Ihre Dashboards ästhetisch, Ihre BI-Governance wasserdicht. Aber ohne die richtigen Menschen liefert Ihr BI-System weder Klarheit noch Vertrauen.