KennzahlensystemeKennzahlen messen, erheben und berechnen

Kennzahlen bilden die Realität ab – und diese Abbildung sollte so gut wie möglich sein, damit keine fehlerhaften Schlüsse gezogen werden. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass die Daten, die in die Kennzahlen einfließen, korrekt sind. Um das zu gewährleisten, sollten Sie folgende Kriterien beachten, wenn Sie Daten messen und Kennzahlen ermitteln oder berechnen:

Quellen klären

Woher kommen die Daten und Messwerte, die in die Kennzahl einfließen? Welches System liefert diese Daten oder Messwerte? Was genau muss gemessen, gezählt, erhoben werden? An welcher Stelle muss das erfolgen? Werden die Daten und Messwerte manuell oder automatisch erfasst? Muss etwas berechnet werden? Welche Berechnungen werden durchgeführt? Muss eine Umfrage zur Einschätzung oder Bewertung einer Kennzahl durchgeführt werden?

Aktualität sicherstellen

Wie oft muss die Kennzahl gemessen werden, damit sie hinreichend aktuell ist? In welchem zeitlichen Abstand zu dem Ereignis, das gemessen wird, soll die Kennzahl verfügbar sein? Wie groß dieser Abstand sein darf, hängt davon ab, wie schnell das Management auf einen (kritischen) Ist-Wert der Kennzahl reagieren muss. Messwerte zur Produktqualität sollten rasch verfügbar sein; die Anzahl der Schulungstage zur Messung der Mitarbeiterkompetenz braucht nicht tagesaktuell vorzuliegen.

Abbildungstreue gewährleisten

Stehen die Daten, die gemessen werden, tatsächlich für das, was passiert ist? Deckt sich dadurch die Wirklichkeit mit dem Messwert oder mit der Kennzahl sachlogisch richtig? Gibt es systematische Messfehler, die ein falsches Bild von der Wirklichkeit vermitteln?

Aufwand einschätzen

Mit welchem Zeitaufwand oder finanziellen Aufwand ist die Messung der Daten oder der Kennzahlen verbunden? Lohnt sich der Aufwand gemessen am Schaden, den das Nichtbeachten dieses Messwerts verursachen kann? Inwiefern führt eine aufwendig erhobene Kennzahl dann auch wirklich zu Maßnahmen zur besseren Planung und Steuerung des Geschehens?

Als mögliche Quellen für die Datenerhebung, Messung oder Berechnung von Kennzahlen kommen zunächst bestehende EDV-Systeme in Betracht, die im Unternehmen genutzt und mit Daten automatisch oder manuell gefüttert werden. Beispiele sind: Buchungen von Zahlungsvorgängen im Buchhaltungssystem, Eingaben und Einträge in einem Personalwirtschaftssystem, Messdaten in einem Qualitätsmanagementsystem oder Betriebsdatenerfassungssystem, Kundendaten in einem CRM-System, Lagerbestände in einem Warenwirtschaftssystem und viele mehr.

Zur Berechnung mancher Kennzahlen kann es notwendig sein, auf externe Daten zuzugreifen. Diese sind dann verfügbar in: Marktstudien, Berichten des Branchenverbands, Statistisches Bundesamt oder andere statistische Ämter.

In anderen Fällen müssen Sie oder die Mitarbeitenden in den Fachbereichen selbst messen. Sie führen eigene Listen in einer Datenbank oder einem Tabellenkalkulationsprogramm. Um dort Daten einzugeben und zu pflegen, müssen Sie selbst Ereignisse, die sich ergeben haben, in der richtigen Weise codieren, Personen befragen oder eine Umfrage durchführen.

Beispiele zur eigenen Datenerfassung sind: Die Marketingmitarbeiter halten fest, wie viele Teilnehmende bei einer Fachkonferenz anwesend waren; die Mitarbeiterinnen in der Personalentwicklung schreiben auf, wie viele Kolleginnen und Kollegen im letzten Jahr geschult wurden und wie viele Schulungstage insgesamt durchgeführt wurden. Sie selbst führen eine Befragung in der Belegschaft durch, mit der Sie das Betriebsklima bewerten lassen.

Problematisch dabei ist, dass an vielen Stellen unzählige Listen in unterschiedlichster Form geführt und gepflegt werden. Kaum jemand dürfte einen Überblick haben, welche Listen, Dateien oder Datenbanken mit „Rohdaten“ für Kennzahlen es im Unternehmen gibt. Alle, die spezielle Kennzahlen brauchen, erstellen ihr eigenes System, erfassen selbst die Daten, berechnen daraus ihre Kennzahlen und bereiten diese für ihre Zwecke auf. Wenn das fachlich korrekt gemacht wird und der Aufwand vertretbar ist, mag das ausreichen. Allerdings besteht die Gefahr, dass ein Wildwuchs an Datensammelei und Kennzahlen entsteht, die für Außenstehende nicht mehr nachvollziehbar sind. Deshalb müssen die Messverfahren klar geregelt und transparent sein.