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Return on Investment oder Return on Data? Warum sich Data Analytics auszahlt
Unternehmen investieren in Data Intelligence, Dashboards, Machine-Learning- und AI-Modelle, doch nur wer den finanziellen Mehrwert sauber belegt, erhält dauerhaft Budget und Rückhalt für seine Data-Analytics-Projekte. Ein Thema muss deshalb im Vorfeld geklärt werden: Der Return on Investment, kurz ROI. Viele fragen sich: Wie rechne ich das eigentlich? Welche KPIs sind relevant? Wann zahlt sich Data Analytics aus? Darüber sprachen wir mit Data Scientist und Ingenieur Dr.-Ing. Michael Haub.
Gastautor
8. Oktober 2025
Technology
Lesezeit: 2 Min.
Die zentralen Thesen im Überblick:
Mit Blick auf den Gesamtnutzen geht es bei Data Analytics eigentlich eher um einen „Return on Data“.
Im Shopfloor produktiv gesetzt, ist der ROI von Data Analytics innerhalb von 12 bis 24 Monaten realistisch.
15 bis 30 Prozent weniger Ausschuss und ROI nach weniger als 12 Monaten – beispielhaftes Ergebnis aus einem Data-Analytics-Projekt von Device Insight.
Technologie kann nie der Startpunkt sein – Unternehmen sollten mit einem klaren Geschäftsproblem und den größten Schmerzpunkten beginnen.
Fakten schaffen Freunde: Jeder mit Data Analytics erzielte Mehrwert sollte sichtbar gemacht werden.
Fangen wir gleich mit der Kernfrage an: Was bedeutet ROI im Kontext von Data-Analytics-Projekten?
Michael Haub: „Der ROI von Data Analytics ist ein messbarer Mehrwert, der durch den Einsatz von Datenanalysen und datengetriebenen Modellen in Geschäftsprozessen entsteht – abzüglich der dafür benötigten Investitionen in Technologie, Personal und Implementierung. Der finanzielle Vorteil bedeutet in erster Linie: Kosten zu sparen. Dafür muss man Transparenz in Abläufe bringen, wo vorher nur Bauchgefühl oder Stichproben waren.
Dr. Ing. Michael Haub, Senior Data Science Consultant
Um diesen Nutzen messbar zu machen, müssen die Ziele für Data Analytics klar formuliert sein und noch vor Projektbeginn festgelegt werden, welche Kennzahlen beeinflusst werden sollen. Erfahrungsgemäß lässt sich der ROI bei datenbasierten Verbesserungen schneller und kurzfristiger erreichen als es bei materiellen Projekten mit langen Amortisierungsphasen der Fall ist.“
Gutes Stichwort, was ist bei Data Analytics anders im Vergleich zu klassischen Investitionen, sagen wir in eine neue Maschine oder ein Fahrzeug?
Michael Haub: „Bei einer Maschine ist der ROI oft linear und direkt messbar: Ich kaufe sie für X Euro, sie produziert Y Einheiten, ich erziele einen Verkaufswert Z plus Marge. Bei Data Analytics entsteht der ROI durch verbesserte Informationen, die zu besseren Entscheidungen führen. Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass Analytics-Lösungen sich sehr gut skalieren lassen. Datenmodelle können relativ einfach auf andere Bereiche und Prozesse übertragen werden.
Wenn man den gesamten Nutzen aller datenbasierten Entscheidungen im Verhältnis zu den Lebenszykluskosten eines Produkts sieht, könnte man bei Data Analytics sogar von einem „Return on Data“ sprechen. Dieser bezieht sich nicht nur auf den finanziellen Aspekt, sondern auch auf die Skalierbarkeit und Wiederverwendung für neue Anwendungsfälle.“
Betrachtet man den gesamten Nutzen aller datenbasierten Entscheidungen im Verhältnis zu den Lebenszykluskosten eines Produkts sieht, geht es bei Data Analytics mehr um einen 'Return on Data'.
Welche Kennzahlen sind besonders hilfreich, um den ROI von Analytics-Projekten kurzfristig wie langfristig zu messen?
Michael Haub: „Kurzfristig sind es oft Effizienzgewinne und damit de facto Kosteneinsparungen. Wir schauen hier auf ganz praktische Effekte: Wird weniger Ausschuss produziert? Steigt die Maschinenverfügbarkeit? Geht die Downtime zurück? Wird weniger Energie verbraucht? Solche Kennzahlen lassen sich oft sehr schnell und präzise messen. Sie sind ein hervorragender Indikator dafür, ob ein Projekt auf dem richtigen Weg ist.
Langfristig führen diese Verbesserungen dann zu größerer Wettbewerbsfähigkeit. Auch der Grad an Automatisierung, die Transparenz in den Prozessen oder die digitale Reife des Unternehmens fließen in die langfristige Bewertung mit ein. Am Ende steht dann nicht nur ein kurzfristiger Nutzen, sondern ein nachhaltiger Geschäfts- und Wettbewerbsvorteil.“
Wie lange es in der Regel dauert, bis sich Investitionen in Data Analytics auszahlen und welche Möglichkeiten es gibt, diesen Prozess zu beschleunigen, lesen Sie im vollständigen Blogbeitrag unseres IoT-Spezialisten Device Insight:
Alexandra Luchtai schreibt regelmäßig über digitale und datengetriebene Innovationen und behandelt dabei Themen rund um Daten, Analytik und KI, intelligente Produkte und Smart-Factory-Lösungen. In ihren Artikeln stellt sie die neuesten Projekte und Erkenntnisse aus verschiedenen Branchen von Device Insight vor, dem Digitalisierungsspezialisten innerhalb der KUKA Gruppe.
KUKA Group CEO Christoph Schell über Physische KI (Physical AI) und Automation 2.0 sowie die strategische Rolle von KUKA in einer neuen industriellen Phase.
