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Datenqualität: Schritt für Schritt zu sauberen Daten

17.06.2020

Wie Unternehmen die eigene Datenbank auf Vordermann bringen

Ein Tippfehler beim Namen, eine Null zu viel bei der Bankverbindung oder keine Hausnummer bei der Adresse – kleine Fehler, die der gesunde Menschenverstand auf einen Blick erkennen würde. Entfällt jedoch der Mensch als Korrektiv, bleiben diese Fehler oft unbemerkt in der Datenbank und das kann weitreichende Folgen haben. Denn die Qualität der Daten beeinflusst die Prozesseffizienz und in weiterer Folge auch den Unternehmenserfolg. Vor allem mit der Digitalisierung der Prozesse und dem rasanten Aufstieg von künstlicher Intelligenz wird eine schlechte Datenqualität zu einem noch größeren Risiko. Dabei lässt sich die Datenqualität bereits in wenigen Schritten beurteilen und verbessern.

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Doppelt hält nicht immer besser
Eines ist klar: Die Achillesferse für eine effiziente Digitalisierung liegt nicht in der Technik. Der entscheidende Schwachpunkt sind die Daten. Als Grundregel gilt: Automatisierte Prozesse müssen auf aktuellen, vollständigen und vor allem eindeutigen Daten aufbauen, um effizient ablaufen zu können. Dubletten, egal ob in Kundendaten oder im Teilestamm, vergrößern nicht nur unnötig den Datenbestand und das Risiko von Fehlinterpretationen, sondern verringern auch die Effizienz.

Eindeutig statt zweideutig
Die meisten Unternehmen haben heute mehr als nur ein System im Einsatz. Das führt in der Praxis oftmals zu einer doppelten Datenhaltung, die auf mehrere Datensilos aufgeteilt ist. Im besten Fall entsteht bei der dadurch notwendigen manuellen Übertragung nur ein Mehraufwand bei der Dateneingabe. Im Worst-Case-Szenario zieht diese manuelle Tätigkeit Fehler mit sich, die zu Inkonsistenzen in den Daten führen, wodurch sich manche Datensätze widersprechen. Moderne Integrationstechniken und Prüfsoftware, sogenannte Data Quality Manager, helfen, solche Fehler in den Griff zu bekommen.

Dauerlauf statt Sprint
Wer hochmotiviert ein Projekt zur Bereinigung der Daten startet und ein definiertes Projektende anstrebt, wird sich wie Sisyphus in der griechischen Sage fühlen. Kaum ist die Aufgabe abgeschlossen, beginnt die Mühe wieder von vorn. Denn die Datenqualität muss kontinuierlich geprüft und verbessert werden. Regelmäßige Qualitätskontrollen und Datenbereinigungen sind hierbei unerlässlich. Auch festgelegte Regeln für Daten, die neu erfasst werden, helfen die Qualität langfristig hoch zu halten.

Bei der Schatztruhe beginnen
Oftmals stehen Unternehmen vor einem Berg aus Daten mit der großen Frage: Wo fange ich nur an? Am besten wird dort gestartet, wo eine höhere Datenqualität den schnellsten Mehrwert erzielt. Das kann je nach Unternehmen variieren. Ein Ansatzpunkt kann der Einkauf sein, da besser gepflegte Wiederbeschaffungszeiten, Konditionen und Lieferantenadressen die operative Beschaffung deutlich vorantreiben.

Wer seine Datenqualität auf Vordermann bringt und dafür sorgt, dass die Qualität konstant verbessert wird, kann in dreierlei Hinsicht profitieren: Kostspielige Fehler werden vermieden, das Vertrauen in die eigenen Daten wird erhöht und bessere Entscheidungen können getroffen werden.

Die folgende Checkliste gibt einen Überblick über die wichtigsten Fragen, die Unternehmen sich beim Aufräumen und Beurteilen der eigenen Daten stellen sollten, um langfristigen Erfolg zu erzielen.

Pressekontakt

Für Rückfragen zur Pressearbeit steht Ihnen Susanne Koerber-Wilhelm gerne zur Verfügung.
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