11. Daten, Messung und Controlling#

Wirkungscontrolling verbindet empirische Daten, systemische Einordnung und normative Bewertung.

Es unterscheidet KPI und KII, Output und Wirkung, NWI und T-SROI, gemessene und modellierte Werte.

Daten werden nicht gesammelt, weil sie berichtspflichtig sind, sondern weil sie Entscheidungen verbessern. Leitfrage Welche Daten zeigen Zustandsveränderung, wie sicher sind sie und welche Managemententscheidung müssen sie auslösen?

Managementauftrag#

Wirkung ohne Reduktionismus messbar, prüfbar und entscheidungswirksam machen.

Entscheidungsgegenstände#

KII und Wirkungsindikatoren WÖk-ID-Zuordnung und Benchmarks Datenqualitätsklassen und Unsicherheit Scorecards, NWI und T-SROI Dashboard- und Berichtsrhythmus Datenzugänge, Datenschutz und Assurance

Standardprozess#

1. Ausgangszustand und Entscheidungsanlass klären 2. Wirkungsempfänger, Räume, Daten und Annahmen erfassen 3. Wirkungsgrenzen und Mindestanforderungen prüfen 4. Optionen entwickeln und Wirkpfade vergleichen 5. Entscheidung mit Verantwortlichkeit, Ressourcen und Rückkopplung dokumentieren 6. Wirkung beobachten, Nebenwirkungen prüfen und Entscheidung korrigieren

Methoden und Instrumente#

Tabelle 31: Methodenprofil - 11. Daten, Messung und Controlling Methode Einsatz Wirkungsdatenmodell Wird für Analyse, Gestaltung oder Entscheidung im Managementfeld eingesetzt. KII-Katalog Wird für Analyse, Gestaltung oder Entscheidung im Managementfeld eingesetzt. Scorecard-Design Wird für Analyse, Gestaltung oder Entscheidung im Managementfeld eingesetzt. NWI-Berechnung Wird für Analyse, Gestaltung oder Entscheidung im Managementfeld eingesetzt. T-SROI-Analyse Wird für Analyse, Gestaltung oder Entscheidung im Managementfeld eingesetzt. Datenqualitäts- und Evidenzmatrix Wird für Analyse, Gestaltung oder Entscheidung im Managementfeld eingesetzt.

Verbindliche Ergebnisse#

Wirkungsdashboard Indikatorenregister Scorecards NWI-/T-SROI-Berichte Datenqualitätsplan Managementkommentierung

Beispielhafte Key Impact Indicators#

Tabelle 32: KII-Beispiele - 11. Daten, Messung und Controlling KII / Steuerungsgröße Interpretation Datenabdeckung und Aktualität Wird mit Bezugspunkt, Zeitraum, Datenqualität, Zielwert und Entscheidungsregel dokumentiert. Anteil entscheidungsrelevanter KII Wird mit Bezugspunkt, Zeitraum, Datenqualität, Zielwert und Entscheidungsregel dokumentiert. KII / Steuerungsgröße Interpretation Qualitätsklasse und Unsicherheitsband Wird mit Bezugspunkt, Zeitraum, Datenqualität, Zielwert und Entscheidungsregel dokumentiert. Zeit vom Signal zur Entscheidung Wird mit Bezugspunkt, Zeitraum, Datenqualität, Zielwert und Entscheidungsregel dokumentiert. Anteil Kennzahlen mit dokumentierter Rückkopplung Wird mit Bezugspunkt, Zeitraum, Datenqualität, Zielwert und Entscheidungsregel dokumentiert. Audit- und Korrekturquote Wird mit Bezugspunkt, Zeitraum, Datenqualität, Zielwert und Entscheidungsregel dokumentiert.

Typische Fehlsteuerungen#

messen, was leicht statt relevant ist Output als Wirkung ausgeben eine Gesamtzahl ohne Profil Unsicherheit verstecken Reporting ohne Entscheidungskonsequenz Abschlusskriterium Das Managementfeld gilt nicht als etabliert, weil ein Dokument existiert. Es gilt als etabliert, wenn die Ergebnisse in realen Entscheidungen genutzt, Verantwortlichkeiten geklärt, Daten verfügbar, Wirkungsgrenzen beachtet und Lernschleifen nachweisbar geschlossen werden.

Erweiterung WÖMM 2.0: Datenprodukte, KI und agentische Systeme#

 Daten-Governance umfasst Ownership, Data Lineage, Datenprodukte, Interoperabilität, Zugriffsrechte, Qualitätskontrollen und Herkunftsnachweise.

 KI wird über einen vollständigen Lebenszyklus aus Zweck, Daten, Modell, Test, Einsatz, Human Oversight, Monitoring, Incident Management und Stilllegung gesteuert.

 Bei agentischen Systemen werden Delegationsgrenzen, Rollen, Freigaben, Protokollierung, Eskalation, Haftung und Abschaltbarkeit verbindlich definiert.