Informationsdefizite im BI-Projekt – Wie wir Transparenz schaffen

Mit der Prinzipal-Agent-Theorie Vertrauen stärken

Hier liest du, wie eine klare Kommunikation Informationsasymmetrien abbaut und dein BI-Projekt auf Erfolgskurs bringt. Am Ende des Artikels steht unser kostenloses Whitepaper „5 Strategien für mehr Transparenz im BI-Projekt“ zum Download bereit.

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„Warum scheitern so viele BI-Projekte nicht an der Technik, sondern an der Kommunikation?“

Daten sind da, Dashboards sind gebaut – und trotzdem gibt es Missverständnisse zwischen Fachabteilungen und IT? Viele BI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an mangelnder Transparenz.

Die Prinzipal-Agent-Theorie erklärt genau dieses Spannungsfeld: Warum Entscheider (Prinzipale) und Ausführende (Agenten) oft nicht dieselben Interessen verfolgen – und wie daraus teure Fehler entstehen können.

Darum scheitern BI-Projekte oft an mangelnder Transparenz

Stell dir vor, ein Unternehmen will eine moderne BI-Plattform einführen. Die Ziele sind klar: bessere Dashboards, schnellere Analysen, datengetriebene Entscheidungen. Also wird ein externes BI-Beratungsteam engagiert. Doch nach ein paar Monaten stockt das Projekt:

  • Das Budget explodiert.
  • Deadlines werden nicht eingehalten.
  • Fachbereiche sind unzufrieden mit den gelieferten Dashboards.
  • Niemand weiß genau, woran es hakt.
Die Ursache? Fehlende Transparenz und Informationsdefizite zwischen den Beteiligten. Doch warum treten diese Probleme so oft auf? Ein Erklärungsansatz liefert die Principal-Agent-Theorie.

Die Prinzipal-Agent-Theorie: Warum Berater & Kunden oft aneinander vorbeireden

Prinzipal-Agent-Theorie Schaubild

Die Principal-Agent-Theorie (Prinzipal-Agent-Theorie) beschreibt eine klassische Herausforderung in BI-Projekten:

  • Der Kunde (Principal) möchte ein funktionierendes BI-System, hat aber meist nicht das technische Wissen, um den Fortschritt und die Umsetzung wirklich zu bewerten.
  • Der Berater (Agent) hat das Know-how, aber möglicherweise andere Prioritäten oder spricht nicht die Sprache des Kunden.
Das führt zu Informationsasymmetrien: 

Verborgene Informationen: Der Berater weiß mehr über technische Details als der Kunde. Doch wenn dieses Wissen nicht aktiv geteilt wird, entstehen Missverständnisse.

Verborgene Handlungen: Der Kunde kann nicht genau nachverfolgen, woran das Team arbeitet. Ohne Transparenz entstehen Unsicherheiten über Kosten, Fortschritt und Entscheidungen.

Diese Ungleichverteilung von Informationen führt zu typischen Problemen in BI-Projekten:

1. Missverständnisse zwischen Fachbereich & IT
Der Fachbereich wünscht sich eine intuitive Self-Service-BI-Lösung, während die IT ein streng reguliertes Data Warehouse aufbaut. Am Ende passt das System nicht zu den Anforderungen – und niemand hat es früh genug bemerkt.

2. Fehlentscheidungen durch unklare Informationen
Das Management entscheidet sich für ein BI-Tool auf Basis einer Hochglanzpräsentation – ohne zu wissen, dass es nicht gut in die bestehende IT-Architektur passt.

3. Zeit- und Kostenüberschreitungen durch unerwartete technische Komplexität
Eine scheinbar einfache Anforderung wie die Anbindung einer neuen Datenquelle stellt sich als hochkomplex heraus. Doch das wird erst spät kommuniziert – und plötzlich sind Deadlines und Budget gefährdet.

4. Vertrauensverlust zwischen Kunde und Berater
Wenn Kunden sich nicht ausreichend informiert fühlen, entsteht Misstrauen: „Warum dauert das so lange? Warum sind die Kosten so hoch?“ Einmal verlorenes Vertrauen ist schwer wiederherzustellen.
Wie können wir diese Probleme vermeiden? Mit gezielten Strategien für mehr Transparenz.

Fazit: Transparenz als Erfolgsfaktor für BI-Projekte

In BI-Projekten geht es nicht nur um Technologie – sondern vor allem um klare Kommunikation. Informationsdefizite entstehen, wenn Berater und Kunden nicht auf Augenhöhe arbeiten. Die Principal-Agent-Theorie zeigt, warum Transparenz entscheidend ist.

Wer frühzeitig klare Erwartungen setzt, regelmäßig kommuniziert und Entscheidungen nachvollziehbar dokumentiert, verhindert Missverständnisse – und stellt sicher, dass das BI-Projekt erfolgreich zum Ziel führt.

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