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Datenqualität im Aufwind – die Basis für den Unternehmenserfolg

Lesedauer: 1 Minuten 27.07.2021 Pressemeldung

So entwickeln Sie Ihre Strategie für hochwertige Daten

Die Qualität von Stamm- und Bewegungsdaten beeinflusst unter anderem, wie effizient Prozesse arbeiten und wie erfolgreich ein Unternehmen am Ende des Tages ist. Doch gerade mit der Digitalisierung nehmen die Herausforderungen in der Datenpflege deutlich zu – die Fehleranfälligkeit steigt. Wie Sie Ihre Datenqualität im Zuge der Automatisierung kontinuierlich verbessern, zeigen wir Ihnen in 6 Schritten.

Eine aktuelle Studie des VDMA belegt: Knapp „84 % der Umfrageteilnehmer schätzen den […] Aufwand zur Eingabe, Suche und Pflege von Daten als hoch ein.“ Im gleichen Atemzug bemängeln 34 % der Befragten fehlende oder qualitativ minderwertige Interessenten- und Kundenstammdaten – vor allem für den Vertrieb eine entscheidende Herausforderung.

Damit rücken die Themen Datenqualität und IT-Lösungen für eine optimierte Datengüte immer mehr in den Fokus. Denn mit einer individuellen Strategie lassen sich einerseits kostspielige Fehler vermeiden, andererseits nimmt das Vertrauen in die eigenen Daten zu. Alles zusammen bildet die ideale Grundlage, um bessere Entscheidungen zu treffen.

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Wie Sie Ihren Weg zu mehr Datenqualität gestalten, erklären wir Ihnen in 6 Schritten:

  1. Filtern Sie erfolgsentscheidende Prozesse heraus

    Zunächst sollten Sie verstehen, in welchen Unternehmensabläufen fehlerhafte oder unvollständige Daten besonders ins Gewicht fallen. Das sind die Bereiche, in denen mit einer höheren Datenqualität der schnellste Mehrwert erzielt werden kann. Minimieren Sie beispielsweise Lieferrisiken durch gepflegte Wiederbeschaffungszeiten, Lieferantenadressen und Konditionen. Auch die korrekte Übernahme von Teiledaten in die einzelnen Arbeitsaufträge kann Kosten und Mehraufwände deutlich reduzieren.

    Im Zuge einer ersten Analyse sollten Sie zudem prüfen, ob alle Abteilungen jederzeit und ortsunabhängig schnellen Zugang zu relevanten Informationen haben.

  2. Definieren Sie Ihre Qualitätskriterien

    Je nach Unternehmen und Abteilung können die Kriterien für eine hohe Datenqualität sehr unterschiedlich aussehen. Dabei sollten Sie vor allem nach verschiedenen Arten differenzieren: Bewegungsdaten stellen beispielsweise andere Anforderungen an die notwendigen Informationen als Stammdaten. Zudem ist es wichtig, zwischen Kunden- und Interessentendaten zu unterscheiden. Stellen Sie sich die Frage: Brauche ich von einem potenziellen Kunden bereits beim ersten Kontakt einen umfangreichen Datensatz – oder sind Name und Telefonnummer des Ansprechpartners zunächst ausreichend? 

  3. Prüfen Sie die vorhandenen Datenpools

    Zur Kontrolle Ihrer existierenden Datensätze ist es wichtig, verschiedene Prüfkriterien heranzuziehen. Zu den offensichtlichen zählen beispielsweise die Vollständigkeit und Richtigkeit. Doch auch weitere Aspekte können in die Bewertung einfließen: Halten Sie zum Beispiel die jeweiligen Archivierungszeiten für Ihre Dokumente ein? Und kommen Sie Ihren Löschpflichten für nicht mehr benötigte Informationen nach?

    Eine genaue Analyse und die konsequente Bereinigung Ihrer Datenbanken lässt Sie in erfolgskritischen Prozessen effizienter handeln. Außerdem stärken Sie damit die Compliance Ihres Unternehmens – nach innen und außen.

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  4. Beseitigen Sie die Dubletten

    Wenn es um Qualität geht, sind häufig die Daten selbst der entscheidende Schwachpunkt. Denn für automatisierte Prozesse und effiziente Abläufe werden aktuelle, eindeutige und vor allem vollständige Informationen benötigt. Dubletten sind bei der Prüfung ein häufiges Problem. Sie vergrößern unnötig den Datenbestand, verringern die Effizienz und erhöhen das Risiko von Fehlinterpretationen. Deshalb ist es wichtig, sie zu eliminieren und in Zukunft keine neuen mehr anzulegen.

  5. Erzeugen Sie eindeutige Daten

    Die doppelte Datenhaltung in mehreren voneinander unabhängigen Systemen ist in der Praxis gang und gäbe. Doch das bringt verschiedene Nachteile mit sich: Einerseits bedeutet die manuelle Übertragung in das jeweils andere Programm einen hohen Mehraufwand – andererseits können dadurch Inkonsistenzen und widersprüchliche Datensätze entstehen. Mit modernen Integrationstechniken und professioneller Prüfsoftware (Data Quality Manager) lassen sich solche Fehler gezielt vermeiden.

  6. Pflegen und prüfen Sie Ihre Daten kontinuierlich

    Für das Projekt Datenqualität gibt es kein Enddatum. Denn Angebots- und Bestellinformationen müssen ebenso wie Serien- und Chargennummern von Teilen fortwährend gepflegt werden. Nur so ist es möglich, die Informationsqualität langfristig zu verbessern. Dafür stehen Ihnen verschiedene Werkzeuge zur Verfügung: regelmäßige automatisierte Qualitätskontrollen, Plausibilitätsprüfungen, Workflows, Datenbereinigungen und festgelegte Regeln für neu erfasste Daten. 

Wenn Sie diese 6 Schritte in Ihrem Unternehmen umsetzen, sind Sie auf dem besten Weg zu mehr Datenqualität. Laden Sie jetzt unsere Checkliste herunter und erfahren Sie, was gute Daten ausmacht.