Datengetriebene Unternehmensstrategien

Kapitel 10: Datenqualität: Die Herausforderung der modernen Unternehmen

In einer Welt, in der Entscheidungen zunehmend auf Daten basieren, ist die Datenqualität von entscheidender Bedeutung. Unternehmen können nur dann fundierte Entscheidungen treffen, Innovationen vorantreiben und Wettbewerbsvorteile erzielen, wenn sie über qualitativ hochwertige, zuverlässige und genaue Daten verfügen. Die Menge an Daten, die heute erzeugt wird, ist beispiellos, doch ihre Qualität stellt oft eine große Herausforderung dar. Schlechte Datenqualität kann nicht nur zu falschen Analysen und Entscheidungen führen, sondern auch hohe Kosten und Reputationsschäden verursachen.

Dieses Kapitel beleuchtet die Bedeutung der Datenqualität für Unternehmen, die wichtigsten Dimensionen der Datenqualität und die häufigsten Probleme, mit denen Unternehmen bei der Sicherstellung qualitativ hochwertiger Daten konfrontiert sind. Außerdem wird untersucht, wie Unternehmen durch die Implementierung bewährter Verfahren und Technologien ihre Datenqualität verbessern und optimieren können.

10.1 Warum ist Datenqualität wichtig?

In einer datengetriebenen Wirtschaft hängt der Erfolg eines Unternehmens stark davon ab, wie gut es seine Daten nutzen kann. Schlechte Datenqualität kann dazu führen, dass Unternehmen:

• Fehlentscheidungen treffen: Wenn die zugrunde liegenden Daten ungenau, unvollständig oder veraltet sind, basieren Entscheidungen auf falschen Informationen. Dies kann zu finanziellen Verlusten, verpassten Chancen und ineffizienten Prozessen führen.
• Effizienzverluste erleiden: Schlechte Datenqualität führt oft zu einer ineffizienten Verarbeitung und Analyse, da Mitarbeiter Zeit damit verbringen müssen, Fehler zu korrigieren oder unzuverlässige Daten zu überprüfen.
• Reputationsschäden riskieren: Fehlerhafte Daten, insbesondere im Zusammenhang mit Kundeninteraktionen, können das Vertrauen in das Unternehmen untergraben. Ein Beispiel dafür sind falsche Kundendaten, die zu fehlerhaften Bestellungen oder ungenauen Rechnungen führen können.
• Gesetzliche Verstöße riskieren: In Branchen mit strengen gesetzlichen Vorschriften, wie der Finanzbranche oder dem Gesundheitswesen, kann schlechte Datenqualität auch zu Compliance-Verstößen und damit zu rechtlichen Konsequenzen führen.

Gute Datenqualität hingegen sorgt dafür, dass Daten zuverlässig und nützlich sind, was Unternehmen ermöglicht, genaue Analysen durchzuführen, Trends zu identifizieren und Entscheidungen zu treffen, die langfristigen Geschäftserfolg sichern.

10.2 Die Dimensionen der Datenqualität

Datenqualität ist ein vielschichtiges Konzept, das durch mehrere Schlüsselmerkmale oder Dimensionen definiert wird. Diese Dimensionen helfen Unternehmen, die Qualität ihrer Daten zu bewerten und potenzielle Schwachstellen zu identifizieren. Zu den wichtigsten Dimensionen der Datenqualität gehören:

10.2.1 Vollständigkeit

Vollständigkeit bezieht sich darauf, ob alle erforderlichen Datenpunkte vorhanden sind. Fehlende Daten können zu unvollständigen Analysen und falschen Schlussfolgerungen führen. Beispielsweise könnte eine unvollständige Kundenadresse dazu führen, dass eine Lieferung nicht zugestellt werden kann, was zusätzliche Kosten und Unzufriedenheit verursacht.

10.2.2 Genauigkeit

Genauigkeit bedeutet, dass die Daten die Realität korrekt widerspiegeln. Wenn Daten ungenau sind – z. B. falsche Geburtsdaten, fehlerhafte Kontoinformationen oder inkorrekte Bestandszahlen – können die darauf basierenden Entscheidungen falsch sein. Ein gängiges Beispiel für ungenaue Daten ist, wenn Namen oder Adressen falsch erfasst werden, was zu Problemen bei der Kundenkommunikation führt.

10.2.3 Konsistenz

Konsistenz bedeutet, dass die Daten in verschiedenen Systemen und über verschiedene Datenquellen hinweg übereinstimmen. Wenn beispielsweise ein Kunde in einem System als „Max Mustermann“ und in einem anderen als „M. Mustermann“ erfasst wird, führt dies zu Inkonsistenzen, die die Datennutzung erschweren. Inkonsistente Daten verhindern eine einheitliche Sicht auf den Kunden oder die Geschäftsprozesse.

10.2.4 Aktualität

Aktualität ist eine weitere entscheidende Dimension der Datenqualität. Daten müssen regelmäßig aktualisiert werden, um sicherzustellen, dass sie den aktuellen Zustand eines Unternehmens oder Marktes widerspiegeln. Veraltete Daten können irreführend sein und zu Fehlentscheidungen führen. Beispielsweise könnte eine Marketingkampagne, die auf veralteten Kundendaten basiert, nicht die richtigen Zielgruppen erreichen.

10.2.5 Relevanz

Relevanz bezieht sich darauf, ob die gesammelten Daten für den jeweiligen Anwendungsfall nützlich sind. Selbst wenn die Daten vollständig, genau und aktuell sind, können sie wertlos sein, wenn sie nicht für die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens relevant sind. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie nur die Daten sammeln, die für ihre Ziele und Entscheidungen wirklich notwendig sind.

10.2.6 Zugänglichkeit

Zugänglichkeit bedeutet, dass Daten leicht abrufbar und für diejenigen, die sie benötigen, nutzbar sind. Selbst qualitativ hochwertige Daten sind wertlos, wenn sie nicht rechtzeitig verfügbar sind oder nur schwer zugänglich sind. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Daten gut strukturiert, einfach auffindbar und leicht zu analysieren sind.

10.3 Häufige Ursachen für schlechte Datenqualität

Schlechte Datenqualität ist oft das Ergebnis einer Vielzahl von Problemen, die in verschiedenen Phasen des Datenlebenszyklus auftreten können. Zu den häufigsten Ursachen für schlechte Datenqualität gehören:

10.3.1 Manuelle Dateneingabefehler

Einer der häufigsten Gründe für ungenaue Daten sind manuelle Dateneingabefehler. Wenn Mitarbeiter Daten manuell in Systeme eingeben, sind Tippfehler, Zahlendreher oder das Auslassen wichtiger Informationen häufige Probleme. Diese Fehler können sich in großen Datensätzen schnell summieren und die Qualität der gesamten Analyse beeinträchtigen.

10.3.2 Unzureichende Datenvalidierung

Viele Unternehmen verfügen über unzureichende oder gar keine Datenvalidierungsprozesse, um sicherzustellen, dass die eingegebenen Daten korrekt und vollständig sind. Datenvalidierung umfasst Maßnahmen zur Überprüfung von Dateneingaben in Echtzeit, z. B. durch Überprüfung von Pflichtfeldern oder die Formatvalidierung. Ohne solche Prozesse können fehlerhafte Daten leicht in die Systeme gelangen.

10.3.3 Inkonsistente Datensilos

Viele Unternehmen speichern ihre Daten in Silos, d. h. in separaten Systemen, die nicht miteinander verbunden sind. Dies führt zu Inkonsistenzen, da Daten in einem System aktualisiert werden, während sie in einem anderen System veraltet bleiben. Inkonsistente Datensilos machen es schwierig, eine vollständige und einheitliche Sicht auf die Geschäftsaktivitäten zu haben.

10.3.4 Unzureichende Datenspeicherung und -pflege

Daten altern mit der Zeit, was bedeutet, dass Informationen, die vor einigen Monaten oder Jahren korrekt waren, heute möglicherweise nicht mehr aktuell sind. Unzureichende Datenpflege führt dazu, dass veraltete oder irrelevante Daten in den Systemen verbleiben, was die Datenqualität insgesamt beeinträchtigt. Ein typisches Beispiel ist eine Kundendatenbank, die nicht regelmäßig aktualisiert wird, obwohl Kunden ihre Kontaktdaten geändert haben.

10.3.5 Unzureichende Schulung der Mitarbeiter

Die Mitarbeiter, die für die Eingabe und Pflege von Daten verantwortlich sind, spielen eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung der Datenqualität. Wenn Mitarbeiter nicht ordnungsgemäß geschult sind, wie sie Daten korrekt erfassen und validieren, können häufige Fehler auftreten, die die Qualität der Daten beeinträchtigen. Unklare Prozesse und unzureichende Werkzeuge verschärfen dieses Problem.

10.4 Strategien zur Verbesserung der Datenqualität

Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität erfordert einen systematischen Ansatz und die Einführung klarer Prozesse, Technologien und Schulungen. Hier sind einige der bewährten Strategien, die Unternehmen implementieren können, um die Qualität ihrer Daten zu verbessern:

10.4.1 Automatisierte Datenvalidierung

Eine der effektivsten Möglichkeiten, Datenqualität zu gewährleisten, ist die automatisierte Datenvalidierung. Diese umfasst Systeme, die Daten bei der Eingabe automatisch auf Richtigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz prüfen. Beispielsweise können Unternehmen sicherstellen, dass Telefonnummern im richtigen Format eingegeben werden, Adressen automatisch überprüft oder Pflichtfelder korrekt ausgefüllt werden.

10.4.2 Datenintegrationslösungen

Datenintegrationsplattformen helfen Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und Inkonsistenzen zu beseitigen. Solche Plattformen können Datensilos aufbrechen und sicherstellen, dass alle Systeme mit den gleichen, aktuellen Informationen arbeiten. Durch regelmäßige Synchronisation und Datenharmonisierung können Unternehmen eine einheitliche Sicht auf ihre Daten erhalten.

10.4.3 Daten-Governance-Programme

Daten-Governance umfasst die Einführung von Richtlinien, Prozessen und Standards für den Umgang mit Daten. Ein wirksames Daten-Governance-Programm stellt sicher, dass es klare Verantwortlichkeiten für die Datenqualität gibt, dass Daten in Übereinstimmung mit den Unternehmenszielen verwaltet werden und dass es regelmäßige Überprüfungen der Datenpraktiken gibt. Zu den wichtigsten Bestandteilen eines Daten-Governance-Programms gehören die Festlegung von Datenstandards, Verantwortlichkeiten und die regelmäßige Kontrolle der Datenintegrität.

10.4.4 Regelmäßige Datenbereinigung

Unternehmen sollten eine regelmäßige Datenbereinigung durchführen, um veraltete, unvollständige oder inkorrekte Daten zu entfernen. Dies kann manuell oder durch den Einsatz spezialisierter Tools erfolgen, die in der Lage sind, doppelte oder inkonsistente Daten zu identifizieren und zu korrigieren. Regelmäßige Datenbereinigungsprozesse stellen sicher, dass nur aktuelle und relevante Daten in den Systemen verbleiben.

10.4.5 Schulung der Mitarbeiter

Die Schulung der Mitarbeiter in Bezug auf die Bedeutung der Datenqualität und den richtigen Umgang mit Daten ist unerlässlich. Mitarbeiter müssen verstehen, warum Datenqualität wichtig ist und wie sie ihren Beitrag dazu leisten können. Regelmäßige Schulungen und klare Richtlinien tragen dazu bei, dass die Dateneingabe und -pflege konsistent und korrekt erfolgt.

10.5 Technologien zur Sicherstellung der Datenqualität

Technologische Innovationen haben es Unternehmen erleichtert, die Qualität ihrer Daten zu überwachen und zu verbessern. Zu den wichtigsten Technologien zur Sicherstellung der Datenqualität gehören:

10.5.1 Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen können verwendet werden, um Muster und Anomalien in großen Datensätzen zu erkennen, die auf Fehler oder Inkonsistenzen hinweisen. KI-Systeme können automatisch auf unvollständige oder inkonsistente Daten aufmerksam machen und Korrekturmaßnahmen vorschlagen. Diese Technologien sind besonders nützlich bei der automatischen Erkennung von Dubletten oder der Validierung von Daten in Echtzeit.

10.5.2 Datenqualitäts-Tools

Es gibt spezialisierte Datenqualitäts-Tools, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten kontinuierlich zu überwachen, zu bereinigen und zu verbessern. Diese Tools können automatisch unvollständige oder fehlerhafte Daten identifizieren und entsprechende Berichte erstellen. Beispiele für solche Tools sind Informatica, TOLERANT Software und Microsoft Data Quality Services.

10.5.3 Cloud-basierte Lösungen

Cloud-Plattformen bieten flexible und skalierbare Lösungen für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. Sie bieten auch integrierte Sicherheits- und Datenschutzfunktionen, die dazu beitragen, die Datenqualität zu gewährleisten. Cloud-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zu integrieren und konsistent zu halten.

10.6 Die Zukunft der Datenqualität

Mit dem zunehmenden Einsatz von Big Data, Internet of Things (IoT) und künstlicher Intelligenz wird die Datenmenge, die Unternehmen verarbeiten müssen, weiter steigen. Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität wird zu einer noch größeren Herausforderung. Zukünftige Innovationen im Bereich der Datenqualität könnten den Einsatz fortschrittlicher KI-Systeme und automatisierter Daten-Governance-Plattformen umfassen, die in der Lage sind, Datenqualität in Echtzeit sicherzustellen.

Darüber hinaus wird der Trend zur Echtzeit-Datenqualität an Bedeutung gewinnen, da Unternehmen zunehmend auf sofort verfügbare und korrekte Daten angewiesen sind, um in Echtzeit Entscheidungen zu treffen. Technologien, die eine kontinuierliche Überwachung und sofortige Korrektur von Datenproblemen ermöglichen, werden daher weiter an Bedeutung gewinnen.

Kapitel 10 hat die zentrale Bedeutung der Datenqualität für den Erfolg datengetriebener Geschäftsstrategien beleuchtet. Nächste Woche wenden wir uns der Cybersicherheit zu, einem weiteren entscheidenden Faktor in der Datenwirtschaft, der sicherstellen soll, dass die wertvollen Daten eines Unternehmens vor Bedrohungen und Angriffen geschützt sind.