Typische Schwächen in Kennzahlen-Systemen

Es werden isolierte Betrachtungen der Kennzahlen vorgenommen: Die Business-Verhältnisse sind meist sehr komplex. Dadurch bleibt die Aussagekraft einer einzelnen Kennzahl häufig sehr begrenzt, weil sie in einem größeren Kontext betrachtet werden und eine Bewertung der Gesamtsituation erfolgen müsste. Beispielsweise ob ähnliche Auffälligkeiten in der Verkaufsentwicklung unterschiedlicher Produkte in einer bestimmten Zielgruppe bestehen. Fehlt diese Kenntnis, dann besteht die Gefahr, durch einen zu isolierten Blick bei den Rückschlüssen auf eine falsche Fährte geschickt zu werden.

Die Zusammenhänge von Kennzahlen sind nicht transparent: Die Bewertung von Kennzahlen selbst in einem größeren Kontext hat ihre Grenzen, wenn die mitunter sehr komplexen Wirkungsbedingungen verschiedener Kennzahlen unbekannt sind. Solche Wirkungsverhältnisse zu verstehen, muss jedoch Ziel sein, damit ein gesichertes Verständnis der zu bewertenden Gesamtsituation von Wertschöpfungsprozessen möglich wird.

Die analysierten Kennzahlen bieten keine praktischen Handlungsempfehlungen an: Die Beschränkung auf bloße Zahlen in den Reports lassen den Entscheider allein, weil sie im günstigen Fall zwar einen ausreichend verständlichen Status beschreiben, jedoch im Regelfall frei von Hilfestellungen für die daraus resultierenden Entscheidungserfordernisse sind. Handlungsempfehlungen und Interpretationshilfen könnten hingegen positiv bewirken, dass sich die Entscheidungen durchgängig an übergreifenden Geschäftszielen orientierten.

Kennzahlen sind widersprüchlich: In der Praxis sind oft inhaltlich identische Kennzahlen in verschiedenen Datenbankanwendungen mit unterschiedlichen dimensionalen Ausprägungen und unterschiedlichen Granularitäten vorhanden. Die Folge sind abweichende Kennzahlen für den gleichen Sachverhalt. Solche Inkonsistenzen bewirken hohe Koordinationsaufwendungen, aber auch Unsicherheit, Missverständnisse und Misstrauen, so dass sie ein erhebliches Risikopotenzial in den Entscheidungsprozessen erzeugen.

Als Lösung schlägt Vizethum vor, sich dem sogenannten Kennzahlen-Profiling zu widmen. Dahinter verberge sich ein neuer toolfreier Ansatz, den Kennzahlen in ihren diversen Anwendungsbereichen eine höhere Aussagekraft zu verleihen.