Von isolierten Daten zu einer wirksamen Portfolio-Steuerung

Bericht von der Fachtagung «Digitale Transformation in der Bau- & Immobilienbranche», 02.07.2026.

Wie lassen sich die grossen Datenmengen aus Projekten, Betrieb und Unterhalt in bessere Entscheidungen für Investitionen, Erneuerungen und Werterhalt überführen? Diese Frage stand im Zentrum des Workshops. Die Teilnehmenden diskutierten anhand eigener Erfahrungen, weshalb heute zahlreiche Daten vorhanden sind, diese jedoch oft verteilt über unterschiedliche Systeme, Organisationseinheiten und Lebenszyklusphasen vorliegen. 

An drei Themenständen wurden Herausforderungen und Lösungsansätze diskutiert: Inventar-, Zustands-, und Wertdaten; Data Governance; sowie datenbasierte Entscheidungen im Asset Management. Die Diskussionen machten deutlich, dass nicht fehlende Daten die grösste Hürde darstellen, sondern deren Qualität, Aktualität und Verknüpfung über den gesamten Lebenszyklus von Anlagen und Immobilien hinweg. 

Wo heute die grössten Herausforderungen liegen 

Besonders häufig wurde die fehlende Durchgängigkeit von Informationen zwischen Strategie, Projekt und Betrieb thematisiert. Daten entstehen entlang des Lebenszyklus an verschiedenen Stellen, werden jedoch häufig nicht vollständig übergeben, mehrfach erfasst oder in unterschiedlichen Systemen verwaltet. Dadurch fehlen für strategische und finanzielle Entscheidungen oft die Informationen, die für eine objektive Priorisierung von Investitionen und Erhaltungsmassnahmen erforderlich wären. 

Die Unterschiedlichen Lebensphasen unserer Anlagen 

Welche Lösungsansätze diskutiert wurden 

Die Teilnehmenden identifizierten mehrere konkrete Handlungsfelder: eine übergeordnete Asset-Information-Strategie, klar strukturierte Daten als zentrale Grundlage, darauf abgestimmte Fachdatenmodelle sowie Fachapplikationen, die konsistent auf diese Daten zugreifen. Ergänzend wurden einheitliche Objektidentifikationen, klar geregelte Data Ownership und verbindliche Übergabeprozesse zwischen Projekt und Betrieb als zentrale Voraussetzungen genannt. Ebenso wurde die frühzeitige Einbindung von Betrieb und Unterhalt in Projekte als wichtiger Erfolgsfaktor hervorgehoben. 

Im Zentrum steht dabei nicht die Erfassung von mehr Daten, sondern die gezielte Nutzung bereits vorhandener Daten. Erst wenn Zustands-, Inventar-, Kosten- und Wertdaten miteinander verknüpft werden, entstehen belastbare Grundlagen für Investitionsprogramme, Werterhaltungsstrategien und Portfoliosteuerung.  

Darüber hinaus wurde diskutiert, wie sich technische Informationen in nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen für Eigentümer, Asset Manager und Führungsgremien übersetzen lassen. Viele Organisationen verfügen bereits über umfangreiche Datenbestände, nutzen diese jedoch überwiegend operativ. Potenziale liegen insbesondere in der Verknüpfung von Zustands-, Kosten- und Lebenszyklusinformationen, um Investitionen langfristig zu priorisieren, Wertverluste frühzeitig zu erkennen und Erneuerungsstrategien gezielter auszurichten. 

Als pragmatischer Ansatz wurden zudem Dashboards und anwenderorientierte Auswertungen genannt. Sie können dazu beitragen, Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, technische Kennzahlen verständlich aufzubereiten und Entscheidungen auf Basis eines gemeinsamen Informationsstands zu unterstützen. 

Zielbild eines Datenhaus für eine integrierte Investition und Priorisierung der Entscheidungen im Anlagenmanagement. 

Fazit 

Die Diskussionen zeigten deutlich, dass datenbasierte Portfolio- und Asset-Management-Entscheide zunehmend zum Erfolgsfaktor werden. Die grössten Potenziale liegen nicht in neuen Technologien allein, sondern in strukturierten Daten, klaren Verantwortlichkeiten und der Fähigkeit, Informationen über Organisationsgrenzen und Lebenszyklusphasen hinweg nutzbar zu machen. Wer diese Grundlagen schafft, kann Investitionen transparenter priorisieren, Risiken fundierter bewerten und den langfristigen Werterhalt seiner Anlagen gezielter steuern. 

EBP unterstützt Eigentümer, Betreiber und Infrastrukturverantwortliche dabei, vorhandene Daten gezielt für Portfolio-, Investitions- und Erhaltungsentscheidungen zu nutzen; von der Analyse der bestehenden Datenlandschaft über Data-Governance-Konzepte bis hin zur Entwicklung von Methoden und Werkzeugen für Portfolio-, Investitions- und Erhaltungsentscheidungen.