Small Data verspricht so einiges, doch in der Anwendung zeigt sich: Zwischen Erkenntnis und operativer Umsetzung liegen zahlreiche Stolpersteine.

Nicht weil Small Data zu komplex wäre sondern weil es andere Voraussetzungen mitbringt als das, was viele Unternehmen bisher unter Datenarbeit verstehen. Es geht eben nicht um standardisierte KPIs oder automatisierte Auswertungen und nicht um Datenmengen.

Die folgenden sechs Herausforderungen zählen dabei zu den häufigsten – geordnet nach ihrer realen Relevanz in der Umsetzungspraxis.

Challenge #1: Small Data vorhanden - aber nicht auffindbar.

Vieles existiert bereits indirekt: in Gesprächen oder in Köpfen. Doch selten ist es dokumentiert, abrufbar oder strukturiert. Nichts davon kann sinnvoll genutzt werden.

Challenge #2: Niemand fühlt sich verantwortlich.

Für alles gibt es Zuständigkeiten, aber Small Data ist meist nirgends angesiedelt. Ohne definierte Verantwortlichkeiten wird Small Data nicht gepflegt und verliert
strategische Wirksamkeit.

Challenge #3: Marken verändern sich, Small Data nicht.

Unternehmen entwickeln sich weiter, neue Zielgruppen, neue Produkte & Co. Die Small-Data-Strukturen werden nicht gepflegt und bleiben auf dem Stand von vor Jahren. Die Datenbasis ist veraltet – und passt nicht mehr zur realen Identität.

Challenge #4: Datenstruktur ist nicht KI-kompatibel.

Small Data ist formuliert, aber nicht in Formaten, die ver-arbeitet werden können. Die Markenidentität bleibt menschlich erfahrbar, aber maschinell unzugänglich.

Challenge #5: Too many rules, too little relevance.

Dokumente sind überformalisiert: zu viele Regeln, zu wenig Kontext. Das führt dazu, dass Teams sie ignorieren oder umgehen. Der Impact von Small Data geht verloren.

Challenge #6: Touchpoints werden nicht bewusst gesteuert.

Die Daten sind klar, die Umsetzung fehlt - Touchpoints bleiben generisch. Die Marke bleibt theoretisch stark, aber praktisch unsichtbar.

Fazit: Small Data ist kein Selbstläufer

Auch sie braucht Struktur & Zuständigkeiten. Hier liegt auch die Chance: Wer diese Herausforderungen erkennt, kann sie mit den richtigen Werkzeugen lösen. Wie das konkret funktioniert? Das zeigt unser Pespektivenpapier Small Data is the new Big.

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Für Wisse­nshungrige gibt es hier noch weitere Impulse zu den Unterschieden von Big Data und Small Data.