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November 3, 2026

Zentrale Werttreiber in der Wertschöpfungskette – nicht ohne Real-Estate Governance

Eine organisationsübergreifende Real-Estate Governance schafft die organisatorischen, fachlichen und regulatorischen Voraussetzungen, um Daten zu einer verlässlichen Ressource der strategischen Immobiliensteuerung zu machen. Gleichzeitig bildet sie die Grundlage für einen verantwortungsvollen Einsatz künstlicher Intelligenz und die Sicherung der Datensouveränität. Sie avanciert damit zum Fundament für gezieltere Entscheidungen gegenüber den auch in 2026 anhaltenden Markt-Herausforderungen. Und sie eröffnet weitere Potenziale für künftige Wettbewerbsvorteile.

Der von der Wirtschaftsberatung Deloitte Anfang Oktober veröffentlichte >> Commercial Real Estate Outlook 2027 (1) ist damit überschrieben, dass „2026 ist nicht das Jahr der breiten Markterholung (gewesen sein wird), es ist (vielmehr) das Jahr der Marktselektion.“ Zwar würden sich „Anzeichen einer Stabilisierung der makroökonomischen Rahmenbedingungen“ zeigen. Doch geopolitische Unsicherheiten, ein anspruchsvolles Finanzierungsumfeld und eine verhaltene wirtschaftliche Dynamik würden die Erwartungen der Marktteilnehmer prägen.

Die daraus resultierenden Auswirkungen auf Preisfindung, Marktliquidität und Angebotsverfügbarkeit seien in den Assetklassen unterschiedlich ausgeprägt. Eines aber sei übergreifend zu beobachten:

„Transformation, Dekarbonisierung, Digitalisierung und datenbasierte Steuerung „gewinnen weiter an Bedeutung und werden zu zentralen Werttreibern entlang der gesamten Immobilienwertschöpfungskette.“

Greift man die datenbasierte Steuerung als einen der Werttreiber heraus, so verdeutlichen aktuelle Analysen von Jones Lang LaSalle (2), IFMA (3) und CBRE (4) übereinstimmend, dass die Anforderungen an das Daten- und Facility-Management (FM) besonders deutlich weiter zunehmen: Denn die zentralen Trends, die für die Strategien von Immobilienverantwortlichen in den kommenden Jahren bedeutender werden, erfordern insbesondere ein fortschrittlicheres Management von Daten, (Bestands-) Gebäuden und Prozessen.

Die Immobilienorganisation vieler Unternehmen insgesamt befinden sich vor neuen Herausforderungen, denn die Steuerung der Gebäudebestände erfordern eine ganzheitliche Betrachtung von Wirtschaftlichkeit, Flächeneffizienz, technische Verfügbarkeit, Nachhaltigkeit, regulatorische Anforderungen und langfristigen Investitionsentscheidungen zugleich.

Dabei wachsen im Hintergrund die Menge von verfügbaren Daten mittels moderne IT-Systeme, Sensorik, digitale Gebäudemodelle und insbesondere des Einsatzes künstlicher Intelligenz. So eröffnen sich neue Möglichkeiten, Immobilien effizienter zu bewirtschaften und strategisch zu steuern.

Doch zwischen dem Vorhandensein großer Datenmengen und ihrer tatsächlichen gezielten Nutzung für unternehmensübergreifenden strategischen Entscheidungen besteht in vielen Unternehmen noch eine erhebliche Lücke.

Die Ursachen liegen dabei meist nicht in einer unzureichenden IT-Infrastruktur. Vielmehr fehlt häufig ein übergreifendes Verständnis der Beteiligten darüber, wie Immobiliendaten fachlich definiert, organisatorisch verantwortet, technisch vernetzt und unternehmensweit genutzt werden sollen.

Im Ergebnis existieren zwar immer mehr Daten, eine durchgängige und organisationsübergreifende Steuerungsgrundlage hingegen fehlt.

Niemand zweifelt daran, dass Immobilien die Leistungsfähigkeit der Organisation, die Produktivität der Mitarbeitenden, die Erreichung unternehmerischer Nachhaltigkeitsziele und insbesondere auch die Effizienz betrieblicher Prozesse beeinflussen. Doch die strategische Steuerung des Immobilienportfolios erfordert Informationen aus ganz unterschiedlichen Fachbereichen.

Dazu zählen etwa: Portfolio- und Stammdaten zu Standorten, Grundstücken, Gebäuden, Eigentumsverhältnissen, Nutzungsarten und Flächen; zudem Finanz- und Controllingdaten über Investitionen, Betriebs- und Instandhaltungskosten, Mietaufwendungen, Immobilienwerten und Budgets; dazu kommen technische Gebäudedaten, von Anlagen, Gebäudezuständen, Wartungsinformationen, Störungen oder Instandhaltungsmaßnahmen; darüber hinaus auch die Flächen- und Nutzungsdaten: Belegungen, Auslastungen, Arbeitsplatzkonzepte und Flächenbedarfe; immer bedeutender geworden sind zudem Energie- und Nachhaltigkeitsdaten, mit Verbrauchswerten und Werten zu Energieeffizienz, CO₂-Emissionen und energetische Maßnahmen; und von zentraler Bedeutung auch die Vertrags- und Rechtsdaten, etwa zu Mietverträge, Dienstleistungsverträgen, Nutzungsrechten, Laufzeiten und anderen Verpflichtungen.

Jede dieser Fachbereiche stellt eine eigene Informationswelt dar und besitzt eine eigene fachliche Bedeutung, die häufig durch spezialisierte IT-Systeme unterstützt wird. Das Problem ist: Die Informationen entstehen in unterschiedlichen organisatorischen Einheiten, werden in verschiedenen Systemen verarbeitet und folgen nicht zwangsläufig einer gemeinsamen Datenlogik.

So existiert zwar ein umfangreicher Datenbestand, aber nur selten eine durchgängige Informationsgrundlage, die alle relevanten Fachthemen der zu verantwortenden Immobilien und des Gebäudebestandes zueinander bringt.

In den meisten Unternehmen ist die IT-Systemlandschaft nicht aus einer übergreifenden Immobilien-Datenstrategie heraus entstanden. Vielmehr ist sie historisch gewachsen. Über Jahre und Jahrzehnte wurden Lösungen für einzelne Aufgabenstellungen in unterschiedlichen Fachthemenbereichen eingeführt: ERP-Systeme unterstützen die kaufmännischen Prozesse; CAFM-Systeme die technische Bewirtschaftung; Flächenmanagementsysteme die Flächenplanung; BIM-Anwendungen die digitale Gebäudemodellierung und Energiemanagementsysteme die Verbrauchserfassung. Ergänzt werden die meisten IT-Systemlandschaften noch durch Dokumenten-Managementlösungen, Vertragsdatenbanken oder insbesondere auch vielfältigste Excel-Auswertungen.

Diese so entstandene Systemvielfalt ist grundsätzlich nicht negativ. Spezialisierte Anwendungen erfüllen ihre jeweiligen Aufgaben oftmals sehr effizient. Doch häufig fehlt in den Organisationen die übergreifende Architektur, mit der die in den Systemen enthaltenen Informationen miteinander verknüpft werden können.

Die Folge ist eine fragmentierte Informationslandschaft. Für eine ganzheitliche Betrachtung müssen Daten erst manuell zusammengetragen, abgeglichen und aufbereitet werden. Das erschwert nicht nur die tägliche Arbeit, sondern begrenzt auch die Möglichkeiten einer strategischen Immobiliensteuerung.

Wie sollen denn belastbare Antworten auf entscheidende Fragen organisationsübergreifend gegeben werden können: Welche Standorte und Immobilien sind wirtschaftlich besonders relevant? Wie entwickeln sich die gesamten Immobilienkosten? Wo bestehen ungenutzte Flächenkapazitäten? Welche Gebäude weisen einen erheblichen Investitions- oder Sanierungsbedarf auf? Welche Immobilien verursachen besonders hohe Energieverbräuche? Welche Standorte sind langfristig für die Unternehmensentwicklung erforderlich? Oder auch: Welche finanziellen, technischen und regulatorischen Risiken bestehen?

Aus einer Datenquelle allein lassen sich die Antworten darauf nicht ableiten. Erforderlich sind systemübergreifende Betrachtungen und vor allem die Fähigkeit, Informationen aus unterschiedlichen Fachbereichen in einen gemeinsamen Zusammenhang zu bringen.

Das ist Aufgabe eines fortschrittlichen Immobilien-, bzw. Facility-Managements: Sie müssen sich von einer bisher überwiegend operativ geprägten Verwaltungsfunktion zu einer strategischen Steuerungsfunktion weiterentwickeln. Eine weiter wachsende Anforderung, die aktiv zur wirtschaftlichen und nachhaltigen Unternehmensentwicklung beiträgt.

Die tatsächlichen Probleme liegen zwischen den Systemen.

Die Vernetzung von Immobiliendaten erscheint auf den ersten Blick wie eine technische Aufgabe. Schließlich müssen Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt und für Auswertungen bereitgestellt werden. In der praktischen Umsetzung zeigt sich jedoch, dass die technischen Schnittstellen häufig nicht das größte Problem darstellen.

Die eigentliche Herausforderung liegt in der fehlenden Abstimmung zwischen Daten, Prozessen, Verantwortlichkeiten und fachlichen Steuerungsanforderungen.

Herausfordernd sind Datensilos und unterschiedliche Datenlogiken.

Ein wesentliches Hindernis sind die historisch gewachsenen Datensilos. Schon ein und dieselbe Immobilie kann in verschiedenen Systemen unter unterschiedlichen Bezeichnungen und Identifikationsnummern geführt werden. Beispielsweise wird ein Gebäude im ERP-System als „Werk A“, im CAFM-System als „Gebäude 002“, im Energiemanagement als „Objekt 1348“ und im Dokumentenmanagement als „Zentralwerk“ bezeichnet. Obwohl alle eingesetzten und gegebenenfalls auch gepflegten Systeme dieselbe Immobilie /dasselbe Gebäude beschreiben, fehlt eine gemeinsame Identität.

Hinzu kommen unterschiedliche Definitionen und Berechnungslogiken: Was versteht ein Unternehmen unter einer Mietfläche? Welche Flächen werden bei der Auslastungsberechnung berücksichtigt? Welche Kosten werden einer Immobilie zugeordnet? Wie werden technische Anlagen einem Gebäude zugewiesen?

Solange diese Fragen nicht von allen beteiligten Fachbereichen zu sämtlichen Standorten und Niederlassungen einheitlich beantwortet werden, bleibt die Vergleichbarkeit eingeschränkt. Sie kann sogar zu spürbaren Fehlentscheidungen führen.

Eine technische Integration allein löst dieses Problem jedoch nicht. Sie verbindet zunächst nur Datenbestände, deren fachliche Bedeutung aber voraussichtlich unterschiedlich interpretiert wird.

Fehlende Datenqualität und unklare Verantwortung stellen eine weitere Herausforderung dar.

Natürlich werden Daten dort gepflegt, wo sie für einen bestimmten operativen Prozess benötigt werden. Eine übergreifende Verantwortung für ihre Vollständigkeit, Richtigkeit und Aktualität ist dagegen nicht immer eindeutig geregelt. Dadurch entstehen beispielsweise : → unvollständige und veraltete Datensätze → unterschiedliche Aktualisierungsstände → doppelte Informationen → fehlende Zuordnungen zwischen Immobilien und Kosten → widersprüchliche Flächenangaben → nicht dokumentierte Änderungen oder auch unterschiedliche Qualitätsstandards. Besonders kritisch ist, dass diese Probleme häufig erst dann sichtbar werden, wenn Informationen systemübergreifend zusammengeführt werden sollen.

Ein Beispiel: Das Controlling möchte die gesamten Kosten eines Gebäudes ermitteln. Die Finanzdaten liegen im ERP-System, technische Leistungen im CAFM-System, Energiekosten in einer separaten Anwendung und externe Dienstleistungskosten in der Einkaufsorganisation. Wenn die Zuordnungsschlüssel und Verantwortlichkeiten nicht definiert sind, entsteht keine belastbare Gesamtkostenbetrachtung.

Die Daten sind vorhanden, aber nicht durchgängig steuerungsfähig.

Tatsächlich ist die Immobilienverantwortung in vielen Unternehmen ja auf unterschiedliche Organisationseinheiten verteilt: Corporate Real Estate Management, Facility Management, Finanzen, Controlling, Einkauf, IT, Nachhaltigkeitsmanagement, Recht und dezentrale Standortorganisationen bearbeiten jeweils eigene Aufgaben und Informationsbestände. Jede Einheit verfolgt dabei berechtigte fachliche Interessen. In Summe aber ist die organisatorische Verantwortung fragmentiert.

Es fehlt häufig eine übergreifende Steuerungsinstanz, die die Zusammenhänge zwischen diesen Aufgabenbereichen fachübergreifend verbindlich organisiert.

Daraus ergeben sich grundlegende Fragen: Wer definiert die unternehmensweit gültigen Immobilien-Stammdaten; ist fachlich für die Qualität der Gebäudeinformationen verantwortlich; legt die verbindlichen Flächendefinitionen fest; entscheidet über die Zuordnung von Kosten zu Immobilien;

verantwortet die Schnittstellen zwischen den Fachbereichen; bestimmt, welche Daten für Managemententscheidungen verwendet werden dürfen u.v.m.? Wenn diese Fragen nicht beantwortet sind, entstehen individuelle Lösungen und lokale Standards.

Nun hat KI neue Möglichkeiten eröffnet – erhöht aber auch die Anforderungen.

Mit der zunehmenden Verfügbarkeit und Verbreitung künstlicher Intelligenz hat sich das Potenzial der Datennutzung erheblich erweitert. Um nur einige Anwendungsbeispiele zu nennen, kann KI dabei

Unterstützen. umfangreiche Vertragsbestände automatisiert auszuwerten; technische Dokumentationen zu analysieren; fehlende oder widersprüchliche Daten zu identifizieren; Energieverbräuche und Betriebskosten zu prognostizieren; Instandhaltungsbedarfe frühzeitig zu erkennen; Immobilienportfolios anhand unterschiedlicher Szenarien zu bewerten oder Managementberichte automatisiert zu erstellen.

KI ermöglicht also grundsätzliche neuen Zugänge zu Informationen. Anstatt Daten wie bisher ausschließlich über vordefinierte Berichte und Kennzahlen auszuwerten, können Fachanwender nun auch in natürlicher Sprache Fragen an ihre Informationsbestände richten. Damit wird KI zu einem wichtigen Instrument für die Weiterentwicklung auch eines übergreifenden Immobilienmanagements.

Allerdings hängt die Qualität der KI-Ergebnisse wesentlich von der Qualität, Struktur und Nachvollziehbarkeit der zugrunde liegenden Daten ab. KI kann Daten analysieren, Zusammenhänge erkennen und Vorschläge entwickeln. Sie kann aber nicht eigenständig festlegen, welche Daten fachlich verbindlich sind, welche Definitionen im Unternehmen gelten oder wer für ihre Richtigkeit verantwortlich ist. Auch hier kommt eine klare Immobilien-Governance ins Spiel, auf die noch näher eingegangen wird.

Datensouveränität wird zunehmend wertvoller und ist in strategische Fragestellung der Digitalisierung einzubeziehen.

Mit der Digitalisierung und dem Einsatz cloudbasierter Plattformen sowie externer KI-Dienste gewinnt Datensouveränität weiter an Bedeutung. Unternehmen müssen verstehen, wie sie die Kontrolle über ihre Daten behalten können. Sie müssen selbst über deren Nutzung, Verarbeitung, Speicherung, Weitergabe und Weiterentwicklung entscheiden zu können. Dabei ist Datensouveränität nicht nur eine Frage der technischen Infrastruktur, sondern auch der Vertragsgestaltung, Organisationsstruktur und strategischen Unabhängigkeit.

Für das Immobilien- und Facility-Management ist etwa relevant, dass Immobiliendaten sensible Informationen enthalten, so beispielsweise: Eigentums- und Vermögensverhältnisse, Miet- und Vertragskonditionen, finanzielle Kennzahlen und Investitionsplanungen, technische Schwachstellen und Sicherheitsinformationen, Standort- und Nutzungsinformationen, Energieverbräuche und Betriebsdaten und zudem Informationen über Mitarbeitende und Arbeitsplatzbelegungen.

Da geht es nicht allein um Fragen zum Datenschutz und zur Cybersecurity. Diese Informationen sind für die Unternehmen selbst wertvoll. Und sie können auch für externe Dienstleister, Geschäftspartner oder Wettbewerber von Bedeutung sein. Die Verantwortlichen müssen deshalb wissen und kontrollieren können, wo ihre Daten gespeichert werden, wer darauf zugreifen darf, zu welchen Zwecken sie verarbeitet werden und welche Rechte sie an den verwendeten Daten und abgeleiteten Ergebnissen behalten. Das Ziel muss sein, die Vorteile externer Technologien zu nutzen, ohne die Kontrolle über die eigenen unternehmerischen Informationsressourcen aufzugeben.

Insbesondere durch den immer häufigeren Einsatz externer KI-Dienste sind auch diese Fragen im Rahmen von Governance-Vorgaben zu beantworten.

Datensouveränität bedeutet nicht zwingend, sämtliche Daten ausschließlich auf eigenen Servern zu speichern und externe Plattformen auszuschließen. Es geht einzig darum, die Kontrolle über die wesentlichen Datenbestände, Zugriffsrechte, Verarbeitungsbedingungen und Wechselmöglichkeiten zu behalten.

So sollte ein Unternehmen beispielsweise jederzeit beantworten können: Welche Immobiliendaten werden an externe Dienstleister übermittelt? Werden diese Daten für das Training fremder KI-Modelle verwendet? In welchen Rechtsräumen werden Daten gespeichert und verarbeitet? Welche Unterauftragnehmer haben Zugriff? Wie lassen sich Daten exportieren und zu einem anderen Anbieter übertragen? Wie werden Daten nach Vertragsende gelöscht? Wem gehören die im Rahmen einer KI-Analyse entstehenden Ergebnisse?

Diese Fragen sind keine rein technischen Detailfragen. Sie betreffen die strategische Handlungsfähigkeit des Unternehmens. Nicht ohne Grund sieht Artikel 4 der KI-Verordnung der EU Schulungs-Pflichten zum Umgang mit KI-Anwendungen vor.

Die zentrale Erkenntnis lautet daher: Je stärker Immobilienmanagement auf digitale Plattformen und KI-Anwendungen angewiesen ist, desto wichtiger wird die Fähigkeit, die eigenen Daten souverän zu beherrschen und in einer Immobilien-Governance zu regeln.

Der entscheidende Punkt: Technische Lösungen allein sind ohne eine datenbasierte und übergreifende Steuerung nicht weiterführend.

Viele Unternehmen versuchen, ihre Datenprobleme zunächst durch neue Software, zusätzliche Schnittstellen oder zentrale Datenplattformen zu lösen. Zwar können solche Investitionen sinnvoll und notwendig sein. Sie greifen jedoch zu kurz, wenn die organisatorischen Grundlagen fehlen.

Eine Datenplattform kann Informationen zusammenführen. Sie kann aber beispielsweise nicht verbindlich entscheiden, welche Daten fachlich richtig sind, welche Definitionen unternehmensweit gelten, wer für die Datenqualität verantwortlich ist, welche Informationen freigegeben werden dürfen, welche Prozesse einzuhalten sind oder wer über die Nutzung der Daten entscheidet.

Diese Entscheidungen müssen organisatorisch übergreifend getroffen und verbindlich geregelt werden. Und eben da rückt die Immobilien-Governance in den Mittelpunkt der strategisch-übergreifenden Steuerungsbefähigung.

Aus den bisherigen Überlegungen folgt demnach gerade nicht, sämtliche bestehenden Systeme abzulösen und durch eine zentrale Datenbank für alle Fachbereiche zu ersetzen. Vielmehr benötigen Unternehmen einen verbindlichen Ordnungsrahmen, der die fachlichen, organisatorischen, technischen und regulatorischen Anforderungen zusammenführt: eine ganzheitliche Immobilien-Governance. Sie soll die Voraussetzungen dafür schaffen, dass Immobilieninformationen nicht isoliert in einzelnen Fachbereichen entstehen und genutzt werden, sondern als gemeinsamer unternehmerischer Informationsbestand verstanden und gesteuert werden.

Die Real-Estate-Governance ist das zentrale übergeordnete Steuerungsmodell.

Sie kann deutlich mehr als eine Governance für die Nutzung von Daten oder den Einsatz von KI sein. Mit ihr legen die Unternehmen strukturiert fest, wie Entscheidungen getroffen werden, welche Standards gelten und wer für die jeweiligen Aufgaben verantwortlich ist. Dabei umfasst sie im Idealfall fünf Dimensionen, die erst miteinander verbunden ihre Wirkung entfalten:

Strategische Governance

→ Ausrichtung der Immobilienstrategie an den Unternehmenszielen. Definition von Portfoliostrategie, Investitionsgrundsätzen und langfristigen Steuerungszielen.

Organisations-Governance

→ Definition von Rollen, Zuständigkeiten, Entscheidungsbefugnissen und Verantwortlichkeiten zwischen zentralem Immobilienmanagement, Fachbereichen und Standorten.

Daten-Governance

→ Einheitliche Datenmodelle, Definitionen, Qualitätsstandards, Datenverantwortung, Zugriffsrechte und Dokumentationspflichten.

Prozess-Governance

→ Einheitliche Abläufe und verbindliche Regeln für Immobilienplanung, Anmietung, Bau, Betrieb, Instandhaltung, Flächenmanagement und Veräußerung.

Compliance- und Technologie-Governance

→ Kontrolle regulatorischer Anforderungen, Informationssicherheit, Datenschutz, Datensouveränität sowie Freigabe und Überwachung digitaler und KI-basierter Anwendungen.

Im Zusammenhang mit Leistungen des Facility-Managements ist dabei von großer Bedeutung, dass die fachliche Datenverantwortung nicht vollständig an die IT delegiert wird. Denn ob zum Beispiel eine Fläche richtig definiert, ein Gebäude korrekt zugeordnet oder eine technische Information fachlich plausibel ist, muss von den zuständigen Fachverantwortlichen beurteilt werden. Letztlich aber muss die gesamte Immobilienorganisation in der Lage sein, ihre Daten zu verstehen, zu bewerten und zu verantworten.

Auch deswegen ist ein wesentlicher Bestandteil der Real-Estate-Governance ein unternehmensweit einheitlich gültiges Datenmodell. Dieses schafft erst die Grundlage, um Informationen aus unterschiedlichen Systemen eindeutig miteinander zu verknüpfen. Auf Basis der fachlichen und organisatorischen Grundlagen kann schließlich eine integrierte technische Datenarchitektur aufgebaut werden und die technische Integration erfolgen. Die Zielarchitektur sollte bestehende Systeme verbinden – ohne jedoch unnötige Abhängigkeiten von einzelnen Softwareanbietern zu schaffen.

Von der Immobilienverwaltung zur intelligenten Immobiliensteuerung

Eine ganzheitliche Immobilien-Governance lässt sich nicht durch ein einmaliges Projekt etablieren. Sie muss schrittweise entwickelt und dauerhaft in der Organisation verankert werden. Die Entwicklung hin zu einem datenbasierten Immobilienmanagement ist kein kurzfristiger Digitalisierungstrend. Sie verändert grundlegend, wie Unternehmen ihre Immobilien organisieren, bewirtschaften und strategisch einsetzen.

Real-Estate Governance ist die Voraussetzung einer erfolgreichen digitalen Transformation.

Die Einführung einer zukunftsfesten integrierten Immobilien-Datenlandschaft beginnt somit mit der Frage, wie das Unternehmen seine Immobilien künftig steuern möchte und welche Governance dafür erforderlich ist.

Die technische Integration ist ein wichtiger Umsetzungsschritt, KI eröffnet zusätzliche Potenziale und Datensouveränität sichert die unternehmerische Kontrolle. Doch erst eine verbindliche Governance in den verschiedenen Dimensionen bringt diese Elemente in einen funktionierenden Gesamtzusammenhang. Daraus ergibt sich diese strategische Kernbotschaft:

Vernetzte Daten schaffen Transparenz. KI schafft neue Erkenntnisse. Datensouveränität sichert die Kontrolle. Real-Estate Governance schafft die Ordnung, die alles miteinander verbindet.

Real-Estate Governance wird zum zentralen Erfolgsfaktor für eine wirtschaftliche, nachhaltige und zukunftsfähige Immobiliensteuerung. Die entscheidende Frage für Unternehmen lautet nicht mehr nur, welche Systeme sie einsetzen oder welche KI-Anwendungen sie nutzen wollen. Sie lautet vielmehr:

Wie müssen wir unsere Immobilienorganisation aufstellen, damit wir die Hoheit über unsere Daten behalten, deren Potenziale konsequent nutzen und auf dieser Grundlage bessere unternehmerische Entscheidungen treffen können? Wer diese Frage zuerst beantwortet, verschafft sich seine Wettbewerbsvorteile.

In Zukunft werden Immobilienorganisationen zunehmend in der Lage sein, Informationen aus unterschiedlichsten Quellen automatisiert zusammenzuführen, Entwicklungen vorherzusagen und alternative Handlungsmöglichkeiten zu simulieren. Die Möglichkeiten von KI werden diesen Wandel weiter beschleunigen.

Damit wird eine vorausschauende und zunehmend datengetriebene Immobiliensteuerung möglich. Allerdings wird diese Entwicklung nicht primär durch die Leistungsfähigkeit einzelner Softwareprodukte entschieden. Entscheidend ist vielmehr, ob das Unternehmen in der Lage ist, seine Daten fachlich und organisatorisch zu beherrschen.

Eine kluge Real-Estate Governance wirkt dabei über die gesamte Informations- und Wertschöpfungskette hinweg. Sie verbindet die strategischen Ziele des Unternehmens mit den operativen Prozessen, den fachlichen Datenanforderungen und den technischen Möglichkeiten. Sie definiert die Verantwortung für Daten und Entscheidungen und stellt sicher, dass neue Technologien kontrolliert und im Interesse des Unternehmens eingesetzt werden. Dabei ergänzt die Datensouveränität diesen Ansatz um die weitere wesentliche Fähigkeit, auch in einer zunehmend plattform- und KI-basierten Welt die Kontrolle über die eigenen Informationsressourcen zu behalten.

Quellen:

1 Deloitte Deutschland, 1.10.2026: Commercial Real Estate Outlook 2027 >> …