An Daten fehlt es heute kaum in einem Unternehmen. Wir haben eher zu viel davon. Information hingegen ist weiterhin Mangelware. Und man kann sich nicht darauf verlassen, dass alle wissen, wie man von Daten zu relevanter Information kommt. „Big Data“ ist eine neue Welt von unglaublichem Datenvolumen und Datenvielfalt, die mit enormer Geschwindigkeit generiert und distribuiert werden. Aber Daten für sich genommen sagen nichts aus. Auch Big Data nicht. Daten sind nicht Information. Und Information ist nicht Wissen. Information entsteht aus den Unterschieden, daher ist auch Information ein Unterschied, der einen Unterschied macht, wie Gregory Bateson das formulierte.
Information kann also erst dann entstehen, wenn wir Daten zu anderen Daten in Beziehung stellen. In Zeiten von „Fake News“ und „Alternative Facts“ ist es nicht egal, welche Daten wir zu anderen Daten in Beziehung stellen. Stafford Beer sagte: „Data are statements of facts. Whatever is ‚given‘ is a fact. Fact is that which is the case. The human being cannot normally discover the facts in the data.“
Also bleibt in den „Datenhaufen“ alles nur ein Rauschen – „Noise … a meaningless jumble of signals: Counterproductive because it is mistaken for information.“ Aus dem Wirrwarr und der Unmenge von Daten kommen wir also erst zu Information, wenn wir diese Daten in eine richtige Beziehung stellen, die eben ins Gewicht fällt.
Es ist noch keine Selbstverständlichkeit, dass selbst in „modernsten“ Unternehmen Daten richtig in Beziehung gestellt werden. Man würde es kaum glauben, wie oft es vorkommt, dass Unternehmenszahlen überhaupt nicht in Relation gebracht werden, dass Differenzen noch nicht in Prozenten ausgedrückt werden, und dass Index-Berechnungen schlicht fehlen.
Zahlen und Ziffern sind keine objektiven Grössen, obwohl sie so aussehen und häufig so genommen werden. Sie sind interpretationsbedürftig, und die Spielräume dafür sind meist ziemlich gross. Jedes Budget muss deshalb strukturelle Informationen enthalten – die wichtigsten Positionen sollten als Indexzahlen ausgedrückt werden. Erst gleitende Durchschnitte und ihre Trends liefern Information zur Beurteilung von Entwicklungen. Sie destillieren ein Muster, ein Pattern aus dem Datenmaterial heraus, und erst die Patterns sind es, die Information liefern.