Verlässliche Datenbasis: Strategien gegen Manipulation und Fehlerfassungen

Im ICT-Portfolio-Controlling ist die Datenbasis das Fundament aller Entscheidungen. Was passiert, wenn dieses Fundament unzuverlässig ist? Fehlerfassungen führen zu falschen Prioritäten, bewusste oder unbewusste Datenmanipulation untergräbt das Vertrauen in das gesamte Controlling-System. Beides ist häufiger, als man denkt – und beides ist vermeidbar.

Fehler vs. Manipulation: Ein wichtiger Unterschied

Datenfehler entstehen meist unabsichtlich: durch manuelle Eingabefehler, Missverständnisse bei Definitionen, Zeitverzögerungen bei der Erfassung oder technische Schnittstellen-Probleme. Sie sind ärgerlich, aber behebbar – wenn sie erkannt werden. Datenmanipulation hingegen ist zielgerichtet: Projektleiter, die ihren Status schönreden, Kostenverantwortliche, die ungünstige Zahlen verzögert melden, oder Stakeholder, die Kennzahlen selektiv darstellen, um die eigene Position zu schützen. Beide Phänomene erfordern unterschiedliche Gegenmassnahmen.

Strategien für eine verlässliche Datenbasis

Der wirkungsvollste Schutz ist eine Kombination aus strukturellen und kulturellen Massnahmen:

Klare Definitionen: Was gilt als «Projektkosten»? Ab wann ist ein Meilenstein «erreicht»? Einheitliche Definitionen verhindern unterschiedliche Interpretationen und schaffen Vergleichbarkeit.
Automatisierte Datenquellen: Wo immer möglich, sollten Daten direkt aus Systemen gezogen werden statt manuell erfasst. Jede manuelle Übertragung ist eine Fehler- und Manipulationsmöglichkeit.
Vier-Augen-Prinzip: Für kritische Kennzahlen – insbesondere bei Budgetabweichungen und Status-Eskalationen – empfiehlt sich eine unabhängige Prüfung durch Controlling.
Psychologische Sicherheit: Wenn Projektleiter Angst haben, schlechte Nachrichten zu melden, werden sie geschönte Daten liefern. Eine Kultur, die offene Kommunikation über Probleme belohnt statt bestraft, ist die stärkste Garantie für ehrliche Daten.

Technische Prüfmechanismen

Auf technischer Ebene helfen Validierungsregeln, die in Portfolio-Management-Systemen oder BI-Tools hinterlegt werden: Plausibilitätsprüfungen bei der Dateneingabe, automatische Konsistenzprüfungen zwischen verschiedenen Datenpunkten, Audit-Trails, die Änderungen an Statusfeldern protokollieren. Letzteres ist besonders wirksam – wenn bekannt ist, dass Statusänderungen nachverfolgt werden, sinkt die Bereitschaft zur Manipulation deutlich.

Zur laufenden Qualitätssicherung: Kontinuierliche Plausibilisierung im ICT-Portfolio. Zum Aufbau des Reporting: Portfolio-Berichterstattung.

Fazit

Verlässliche Daten sind keine Selbstverständlichkeit – sie sind das Ergebnis bewusster Gestaltung: klarer Definitionen, automatisierter Prozesse, technischer Prüfmechanismen und einer Kultur, in der Transparenz über Probleme kein Risiko ist, sondern erwartet wird.

Literatur

Kütz, M. (2013). Kennzahlen in der IT. 4. Aufl. dpunkt.verlag. — ISACA (2019). COBIT 2019 Framework. — Argyris, C. (1990). Overcoming Organizational Defenses. Prentice Hall. — Gadatsch, A. & Mayer, E. (2013). Masterkurs IT-Controlling. Springer Vieweg.

Quellen

ISACA (2019). COBIT 2019 Framework: Governance and Management Objectives. ISACA.

Artikel: