![\"\"](\"\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/Wie-lassen-sich-Dark-Data-nutzen-um-verborgene-Einsparpotenziale-in-Ihrer-Beschaffungsstrategie-aufzudecken.png\")
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Dark Data \u2013 also die gro\u00dfe Menge an Unternehmensdaten, die zwar vorhanden, aber bislang ungenutzt sind \u2013 stellen ein enormes Wertsch\u00f6pfungspotenzial dar. Werden diese Daten gezielt aktiviert, k\u00f6nnen sie die Leistungsf\u00e4higkeit des Einkaufs steigern und Kosten nachhaltig senken. Die Nutzung dieser Ressource entwickelt sich damit zu einem entscheidenden Hebel f\u00fcr Wettbewerbsf\u00e4higkeit und Risikomanagement.<\/p>\n
Die Datenmenge in Unternehmen w\u00e4chst heute exponentiell. W\u00e4hrend ein Teil dieser Informationen bereits strategisch genutzt wird, bleibt ein erheblicher Anteil unber\u00fccksichtigt.<\/p>\n
Unz\u00e4hlige Daten liegen ungenutzt in Unternehmen verborgen und entziehen sich h\u00e4ufig der Aufmerksamkeit. Diese vergessenen Informationen werden als Dark Data bezeichnet.<\/p>\n
Dabei k\u00f6nnen sie wertvolle Erkenntnisse enthalten, die fundiertere Entscheidungen erm\u00f6glichen, die operative Leistung verbessern und die Kontrolle \u00fcber Ausgaben st\u00e4rken.<\/p>\n
Dennoch bleibt dieses verborgene Potenzial in vielen Unternehmen ungenutzt \u2013 obwohl daraus erheblicher Mehrwert entstehen k\u00f6nnte.<\/p>\n
Dark Data sind s\u00e4mtliche \u201ekalten\u201c Daten, die in Unternehmen kaum oder gar nicht genutzt werden.<\/p>\n
Sie werden zwar erfasst und gespeichert, verfolgen jedoch keinen konkreten Zweck. H\u00e4ufig wissen die Teams weder, dass diese Daten existieren, noch wie sie ausgewertet oder sinnvoll eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
Dadurch verursachen sie Kosten \u2013 etwa f\u00fcr Speicherung und Energieverbrauch \u2013 sowie zus\u00e4tzliche Risiken, ohne einen messbaren Nutzen oder Return on Investment zu liefern.<\/p>\n
Viele Unternehmen sammeln Dark Data in der Annahme, sie k\u00f6nnten irgendwann einmal n\u00fctzlich werden.<\/p>\n
Derzeit entfallen weltweit rund 52 % aller gespeicherten Unternehmensdaten auf Dark Data. Das entspricht rund 1,3 Milliarden Gigabyte, die Unternehmen t\u00e4glich erzeugen.
\nDie eigentliche Herausforderung besteht darin, diese ruhenden Daten in nutzbare Informationen zu verwandeln.<\/p>\n
Darauf weist auch Emmanuelle Ertel, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrerin von Innovation&trust, der Digital Factory der Tessi Gruppe, hin: \u201eDark Data k\u00f6nnen \u00e4u\u00dferst wertvolle Informationen enthalten, die wesentlich zur Effizienzsteigerung von Unternehmen beitragen. Viele Unternehmen besitzen \u2013 ohne es zu wissen \u2013 einen umfangreichen Dokumentenbestand, der bislang nicht genutzt wird. Teilweise bezahlen sie sogar externe Dienstleister f\u00fcr Informationen, die bereits in ihren eigenen Daten vorhanden sind.\u201c<\/em><\/p>\n Es gibt verschiedene Arten von Dark Data, die jeweils eigene Herausforderungen mit sich bringen. Da es bislang keine allgemein anerkannte Klassifizierung gibt, lassen sie sich in vier Kategorien einteilen: unbekannte, nicht zug\u00e4ngliche, ungenutzte und verborgene Daten.<\/p>\n Unbekannte Daten sind Informationen, die nur unzureichend dokumentiert und h\u00e4ufig unstrukturiert sind.<\/p>\n Unternehmen wissen oft nicht genau, welche Inhalte diese Daten umfassen oder welchen Wert sie besitzen.<\/p>\n Dabei kann es sich beispielsweise handeln um:<\/p>\n Die Herausforderung besteht darin, diese Daten zu identifizieren und zu analysieren, um wertvolle Informationen nutzbar zu machen.<\/p>\n Nicht zug\u00e4ngliche Daten sind Informationen, deren Existenz zwar bekannt ist, die jedoch nicht ohne Weiteres genutzt, zusammengef\u00fchrt oder ausgewertet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n Sie befinden sich h\u00e4ufig in:<\/p>\n Ihre Nutzung erfordert geeignete Technologien oder Integrationsma\u00dfnahmen.<\/p>\n Ungenutzte Daten sind bekannt und verf\u00fcgbar, werden jedoch nie ausgewertet.<\/p>\n Hierzu z\u00e4hlen beispielsweise Informationen, die als:<\/p>\n eingestuft werden.<\/p>\n Obwohl sie ungenutzt bleiben, k\u00f6nnen eine gezielte Bereinigung oder Analyse wertvolle Erkenntnisse liefern.<\/p>\n Dar\u00fcber hinaus gibt es verborgene Daten, die au\u00dferhalb der offiziellen Data-Governance liegen.<\/p>\n Dazu geh\u00f6ren beispielsweise:<\/p>\n Diese Daten stellen erhebliche Risiken f\u00fcr Informationssicherheit und Compliance dar.<\/p>\n Um den gr\u00f6\u00dftm\u00f6glichen Nutzen aus Dark Data zu ziehen, m\u00fcssen Unternehmen zwischen wertvollen Informationen, risikobehafteten Daten und vollst\u00e4ndig nutzlosen Daten unterscheiden.<\/p>\n Dazu empfiehlt sich ein strukturierter Ansatz, der auf drei zentralen Schritten basiert:<\/p>\n Im ersten Schritt gilt es festzustellen, wo sich Dark Data innerhalb des Unternehmens befinden.<\/p>\n Da diese Informationen h\u00e4ufig \u00fcber zahlreiche Systeme verteilt sind, m\u00fcssen zun\u00e4chst s\u00e4mtliche Datenquellen lokalisiert werden, beispielsweise:<\/p>\n Ziel ist es, einen vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick \u00fcber den vorhandenen Datenbestand, dessen Umfang, Alter und thematische Inhalte zu erhalten.<\/p>\n Im zweiten Schritt werden die identifizierten Daten bewertet und klassifiziert.<\/p>\n Dabei empfiehlt sich ein Bewertungsmodell anhand von zwei zentralen Kriterien:<\/p>\n Zur Bewertung des Nutzens werden unter anderem folgende Aspekte ber\u00fccksichtigt:<\/p>\n F\u00fcr die Risikobewertung sind insbesondere zu analysieren:<\/p>\n Auf Grundlage dieser Bestandsaufnahme k\u00f6nnen unterschiedliche Ma\u00dfnahmen umgesetzt werden.<\/p>\n Dark Data bieten Einkaufsteams ein enormes Potenzial. Dies gilt insbesondere f\u00fcr die C-Teile-Beschaffung, die h\u00e4ufig deutlich weniger strukturiert organisiert ist als strategische Beschaffungskategorien.<\/p>\n In Bestellungen, Rechnungen, Lieferantenkorrespondenz und zahlreichen weiteren Dokumenten verbirgt sich eine Vielzahl strategisch relevanter Informationen, die bislang ungenutzt bleiben.<\/p>\n Mit den richtigen Analysewerkzeugen k\u00f6nnen Einkaufsabteilungen diese Daten auswerten und wertvolle Optimierungspotenziale erschlie\u00dfen.<\/p>\n Maverick Buying stellt f\u00fcr Einkaufsabteilungen eine erhebliche Herausforderung dar.<\/p>\n Diese Beschaffungen erfolgen au\u00dferhalb der definierten Einkaufsprozesse, sind \u00fcber verschiedene Unternehmensbereiche verteilt und entziehen sich der Kontrolle des Einkaufs.<\/p>\n Durch die Auswertung verstreuter Rechnungen, Spesenabrechnungen oder einzelner Bestellungen k\u00f6nnen Einkaufsteams diese Ausgaben sichtbar machen und unter Kontrolle bringen.<\/p>\n Dadurch lassen sich insbesondere:<\/p>\n Die Auswertung von Dark Data ist au\u00dferdem ein wirkungsvoller Hebel zur Optimierung des Lieferantenportfolios.<\/p>\n Durch die Konsolidierung s\u00e4mtlicher Lieferantendaten k\u00f6nnen Einkaufsabteilungen Potenziale erkennen f\u00fcr:<\/p>\n Auf diese Weise lassen sich sowohl die Gesamtperformance der Beschaffung als auch die Kosten nachhaltig optimieren.<\/p>\n Dark Data k\u00f6nnen dar\u00fcber hinaus Schwachstellen innerhalb der Einkaufsprozesse sichtbar machen.<\/p>\n Durch die Analyse von:<\/p>\n lassen sich die unterschiedlichen Arten von Verschwendung im Sinne des Lean Managements erkennen, beispielsweise:<\/p>\nWelche Arten von Dark Data gibt es?<\/h2>\n
Unbekannte Daten<\/h3>\n
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Nicht zug\u00e4ngliche Daten<\/h3>\n
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Ungenutzte Daten<\/h3>\n
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Verborgene Daten<\/h3>\n
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Wie lassen sich Dark Data beherrschen?<\/h2>\n
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Daten identifizieren<\/h3>\n
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Daten klassifizieren<\/h3>\n
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Die richtigen Ma\u00dfnahmen ergreifen<\/h3>\n
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Wie lassen sich Dark Data im Einkauf nutzen?<\/h2>\n
Maverick Buying bek\u00e4mpfen<\/h3>\n
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Das Lieferantenportfolio optimieren<\/h3>\n
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Prozesse optimieren<\/h3>\n
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