Die Bedeutung von weichen Daten in der strategischen Planung

Montag, 21. Mai 2012

In der Betriebswirtschaft wird traditionell zwischen harten und weichen Daten unterschieden: Harte (quantitative) Daten sind Daten in numerischer Form, die sich exakt messen und quantifizieren lassen. Dadurch sind sie objektiv nachprüfbar. Harte Daten lassen sich mühelos in betriebswirtschaftlichen bzw. monetären Kennzahlen wie Kosten, Umsatz oder Auslastung ausdrücken.

Weiche (qualitative) Daten dagegen lassen sich nicht oder nur schwer messen, quantifizieren und in Kennzahlen ausdrücken. Sie sind subjektiv und bedürfen in der Regel der Interpretation. Dadurch werden sie oft als weniger verlässlich empfunden als harte Daten. Weiche Daten haben beschreibenden Charakter und liegen unstrukturiert in Text- oder Bildform vor. Beispiele für weiche Daten sind Meinungen, Einschätzungen, Eindrücke, Vermutungen, Gerüchte, Stimmungen, Erwartungen, Ideen, Erfahrungen und Wissen. Im Rahmen des strategischen Planungsprozesses tauchen weiche Daten vor allem in der Wettbewerbsanalyse, Trendforschung und Marktbeschreibung auf.

Aufgrund ihrer vermeintlich eingeschränkten Objektivierbarkeit und Verwertbarkeit werden weiche Daten in der strategischen Planung häufig nicht oder nur unzureichend berücksichtigt. Dies aber ist ein großer Fehler. Will man den Worten des Strategievordenkers Henry Mintzberg Glauben schenken, ist das übermäßige Vertrauen auf harte Daten gar einer der Hauptgründe für das Scheitern strategischer Planung (Mintzberg, 2009, S. 78). Weichen Daten kommt in der strategischen Planung eine zentrale Bedeutung zu:

  • Weiche Daten können subjektive Einschätzungen des internen und externen Geschäftsumfelds sowie Prognosen über wahrscheinliche zukünftige Marktentwicklungen liefern, die für langfristige strategische Entscheidungen unerlässlich sind.

  • Weiche Daten dienen der strategischen Frühaufklärung. Bedeutende Veränderungen in Wirtschaft, Technik, Politik und Gesellschaft kündigen sich in der Regel durch „schwache Signale“ qualitativer Natur an, die zunächst nur schwer deutbar sind (Ansoff, 1976). Beispiele für schwache Signale sind das Auftreten neuer Ideen, die Abkehr von alten Gewohnheiten, Änderungen von Grundeinstellungen oder Tendenzen in Justiz und Politik—alle dies sind weiche Daten. Schwache Signale müssen möglichst früh erkannt werden, um Chancen effektiv nutzen zu können und auf Gefahren mit geeigneten Gegenmaßnahmen reagieren zu können. Die Analyse und Interpretation weicher Daten unterstützt somit die frühzeitige Steuerung strategischer Risiken und erhöht die Agilität in der strategischen Planung, was zu Wettbewerbsvorteilen führen kann.

  • Die Synthese weicher Daten fördert Intuition, Querdenken und Kreativität in der Strategieentwicklung (vgl. Mintzberg). Weiche Daten wie Kunden- und Mitarbeiterfeedback, persönliche Kontakte oder Zukunftsszenarien liefern wichtige Details, die die Phantasie anregen und Managern helfen, vorherrschende Meinungen und Annahmen zu hinterfragen und neue Perspektiven einzunehmen.

Um strategisch kluge Entscheidungen treffen zu können, müssen daher sowohl harte als auch weiche Daten berücksichtigt werden. Nur in dieser Kombination ist gewährleistet, dass eine vollständige und allumfassende Datenbasis vorhanden ist – die Voraussetzung für eine fundierte Strategieentwicklung. Die Verknüpfung von Kennzahlen und weichen Daten sichert darüber hinaus ein hohes Qualitätsniveau, da eine umfängliche Validierung und Plausibilisierung möglich ist.

Macht man sich das alles einmal bewusst, dürfte keine strategische Planung mehr ohne weiche Daten durchgeführt werden. Aus diesem Grund ist die Verwertung von weichen Daten auch wesentlicher Bestandteil unserer SOLYP3-Methode!


 

Literatur

Ansoff, H. Igor (1976): Managing surprise and discontinuity: Strategic response to weak signals. Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 28(3), 129 – 152.

Mintzberg, H., Ahlstrand, B., & Lampel, J. (2009). Strategy safari: Your complete guide through the wilds of strategic management. (2. ed.). Harlow, UK: Prentice Hall/Financial Times.