Datenqualität: Definition und Methoden zur kontinuierlichen Verbesserung deiner Daten

Daten sind das neue Gold für Unternehmen – doch nicht jedes Stück Daten ist gleich wertvoll.

Was macht gute Daten aus? Wie erreichst du eine stetige Verbesserung ihrer Qualität, ohne versteckte Gefahren zu übersehen? Wir kommen dir zu Hilfe.

Neben erprobten Methoden für eine kontinuierliche Optimierung thematisieren wir in diesem Artikel auch:

• Kriterien und Vorgehensweisen zur Bewertung von Datenqualität
• Nachhaltige Strategien zur Steigerung der Datenqualität
• Effiziente Werkzeuge und Techniken für das Qualitätsmanagement von Daten

Lass dir nicht unseren Leitfaden und nützliche Ratschläge entgehen, um dein Unternehmen auf dem Weg zur herausragenden Datenqualität zu unterstützen.

Wie kann ich die Datenqualität messen?

Die Datenqualität messen kannst du durch Prüfung von Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Einheitlichkeit. Ermittle Fehler in Datensätzen, beseitige Inkonsistenzen und aktualisiere veraltete Informationen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Bedeutung von Datenqualität

Warum ist die Qualität deiner Daten überhaupt so wichtig?

Ganz einfach: Je höher die Datenqualität, desto besser. Sie beeinflusst kritische Geschäftsentscheidungen, den optimalen Ressourceneinsatz, Marktforschung und die Zufriedenheit deiner Kunden.

Die Erfassung dieser Datenqualität ist also entscheidend für jegliche datenbasierten Unternehmensentscheidungen. Sind Daten etwa inkorrekt, inkonsistent oder fehlen vollkommen, weist das auf eine niedrige Datenqualität hin.

Relevanz in verschiedenen Branchen

Das gilt für Unternehmen jeglicher Größe und Branche: Sowohl Industrieunternehmen als auch Dienstleister profitieren von einer hohen Datenqualität. Dazu zählen unter anderem Branchen wie:

• Finanzsektor
• Logistik und Transport
• Produktion und Fertigung
• Medizintechnik
• E-Commerce und Einzelhandel

Beispielsweise hat in einem produzierenden Unternehmen die Genauigkeit der Materialdaten höchste Priorität, während bei einer Bank die Konsistenz und Zuverlässigkeit von Kundeninformationen entscheidend sind.

Kosten vermeiden durch gute Datenqualität

Fehlerhaften Entscheidungen, höheren operativen Kosten oder verpasste Geschäftschancen – dazu können ungenaue oder unvollständige Daten führen. Kurz: schlechte Datenqualität wird schnell teuer. Dagegen minimiert eine ausgezeichnete Datenqualität das Risiko von Fehlentscheidungen und unterstützt nachhaltigen Erfolg.

Einige Beispiele, wie durch hohe Datenqualität Kosteneinsparungen zustande kommen:

• Reduzierung manueller Aufwände zur Behebung von Datenfehlern.
• Kundenmanagement durch korrekte und vollständige Kundeninformationen.
• Optimierung logistischer Prozesse mittels präziser Daten.
• Bessere Planung von Produktionskapazitäten und Materialbedarf.

Datenqualität und Datenintegrität

Die Begriffe Datenqualität und Datenintegrität stehen in engem Zusammenhang. Datenintegrität beschreibt den Zustand von Daten hinsichtlich ihrer Korrektheit, Konsistenz und Zuverlässigkeit. Ist diese hoch, wird gewährleistet, dass Daten für ihre Zwecke verlässlich und angemessen sind.

Zur Sicherung der Datenintegrität können beispielsweise folgende Maßnahmen ergriffen werden:

• Implementierung von Data-Governance-Richtlinien und -Prozessen.
• Etablierung von Datenvalidierungsverfahren und -kontrollen.
• Sicherstellung eines angemessenen Datenzugriffs und -zugriffsrechten.
• Regelmäßige Überprüfung und Bereinigung von Daten.

Kriterien und Methoden zur Beurteilung der Datenqualität

Du hast bereits die spezifischen Anforderungen deines Geschäfts und deiner Branche analysiert, um herauszufinden, welche Kriterien für dein Unternehmen besonders relevant sind. Nun kannst du die passenden Datenqualitätsmetriken auswählen, um deine Qualitätsziele zu erreichen.

Auch damit lassen wir dich nicht allein: Es gibt unterschiedliche Kennzahlen, die wir dir verständlich erklären.

Kennzahlen zur Messung der Datenqualität

Die Datenqualitätsmetriken für die Beurteilung von Qualität und Leistung, setzen sich aus verschiedenen Faktoren zusammen:

• Validität: Richtigkeit und Einklang der Daten mit vorgegebenen Standards und Geschäftsregeln.
• Konsistenz: Übereinstimmung der Daten zwischen unterschiedlichen Datensilos und Anwendungen. Auch kann eine konsistente Entwicklungskurve der Metrik-Ergebnisse hervorragend nachverfolgt werden, um Maßnahmen abzuleiten.
• Vollständigkeit: Menge der verfügbaren relevanten Informationen in den Daten.
• Genauigkeit: Korrektheit der Daten im Vergleich zu realen, gemessenen Werten.
• Zuverlässigkeit: Vertrauenswürdigkeit und Stabilität der Daten. Außerdem sollten die Metrik-Ergebnisse durch Dritte nachvollziehbar sein.

Durch das kontinuierliche Tracking und Analysieren dieser Kennzahlen kannst du feststellen, in welchen Bereichen Verbesserungsbedarf besteht und entsprechend handeln.

Dimensionen der Datenqualität

Es gibt verschiedene Aspekte, dazu auch negative, die die Dimensionen der Datenqualität bilden und zusammen einen umfassenden Blick auf die Daten ermöglichen. Dazu zählen:

• Inkonsistenzen: Doppelspeicherungen und Widersprüche innerhalb der Daten.
• Datenfehler: Falsche, unvollständige oder veraltete Informationen.
• Dubletten: Mehrfache Speicherung identischer oder ähnlicher Daten.
• Datenstrukturen: Organisation und Aufbau der Daten zur effizienten Verarbeitung und Analyse.

Die negativen Dimensionen sollten nicht unterschätzt werden. Gerade sie ermöglicht es dir, gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität durchzuführen – von der Bereinigung von Dubletten bis hin zur Optimierung von Datenstrukturen und Prozessen.

Strategien zur Verbesserung der Datenqualität

Kommen wir nun zu Strategien und Lösungen von Datenqualitätsproblemen und das Erreichen einer optimalen Datenqualität.

Interdisziplinäre Teams bilden

Die Verbesserung der Datenqualität setzt den Einsatz von interdisziplinären Teams voraus, die Experten aus unterschiedlichen Abteilungen und Fachgebieten zusammenbringen. Gemeinsam solltet ihr klar definierte Ziele festlegen, die den spezifischen Anforderungen des Unternehmens gerecht werden. Dazu zählen beispielsweise:

• Reduzierung von Datenfehlern
• Verbesserung der Datenintegration
• Anpassung an verschiedene Datentypen

Kurz- und langfristige Erfolge erzielen

Da die Verbesserung der Datenqualität ein fortlaufender Prozess ist, sollten sowohl kurz- als auch langfristige Maßnahmen berücksichtigt werden.

• Kurzfristige Erfolge lassen sich durch gezielte Datenbereinigung und das Beheben von Datenfehlern erzielen.
• Langfristige Maßnahmen hingegen können strukturelle Veränderungen und die Optimierung von Prozessen beinhalten.

Wichtig: Es ist unerlässlich, Ergebnisse regelmäßig zu überprüfen, um gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen und die Entwicklung der Datenqualität gezielt zu steuern.

Regulatorische Bestimmungen beachten und Compliance sicherstellen

Zu den grundlegenden Aspekten der Datenqualität gehört die Beachtung der Compliance. Das bedeutet, dass die Rechtskonformität unbedingt eingehalten werden soll. Je nach Branche gelten für dein Unternehmen verschiedene Normen und Regelungen, beispielsweise in Bezug auf:

• Schutz persönlicher Daten
• Datensicherheitsanforderungen
• Dokumentation bestimmter Vorgänge

Du solltest regelmäßig über Änderungen in den gesetzlichen Rahmenbedingungen der DSGVO informiert sein und entsprechende Anpassungen in deinen Prozessen vornehmen können.

Tools und Techniken für das Datenqualitätsmanagement

Die Kriterien der Datenqualität lassen sich mit verschiedenen Techniken und Tools einhalten. Wir stellen dir bewährte Vorgehensweisen, nützliche Software-Lösungen und praxiserprobte Beispiele für erfolgreiches Datenqualitätsmanagement vor.

Bewährte Techniken und Vorgehensweisen

Gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität können einen erheblichen Einfluss auf die Effektivität deines Datenqualitätsmanagements haben. Hierzu zählen unter anderem:

• Regelmäßige Audits zur Überprüfung der Datenqualität und Identifikation von Schwachstellen.
• Datenverwaltung und -integration, um Informationen aus unterschiedlichen Quellen und Systemen zusammenzuführen und einheitlich zu verarbeiten.
• Automatisierte Datenbereinigung zur Beseitigung von Fehlern, Dubletten und Inkonsistenzen.
• Entwicklung und Implementierung von Daten-Governance-Richtlinien.

Software-Lösungen für die Datenqualität

Dank moderner Software-Lösungen kannst du den Prozess des Datenqualitätsmanagements optimieren und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren. Je nach individuellen Anforderungen und Branchenspezifikationen bieten sich unterschiedliche Software-Tools an:

1. Data-Management-Plattformen zur Integration, Verwaltung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen.
2. Business-Intelligence-Tools für die Visualisierung und Auswertung von Daten in Berichten und Dashboards.
3. Master-Data-Management (MDM)-Lösungen für die zentrale Verwaltung und Konsolidierung von Stammdaten.
4. Data-Quality-Software, die speziell auf die Erfüllung von Qualitätskriterien ausgerichtet ist.

Aktuelle Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen

Auch gegenwärtige Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen solltest du im Auge behalten. Selbstverständlich zeigen wir dir, worauf du achten sollst.

Big Data und Datenqualität

Big Data umfasst extrem große Datensätze, die oft unternehmensweit und manchmal sogar branchenübergreifend erfasst und analysiert werden. Dieser enorme Informationsumfang bringt jedoch potenzielle Schwierigkeiten mit sich, etwa fehlerhafte Daten.

Du solltest im Kontext von Big Data darauf achten, Prozesse und Technologien zu nutzen, die für den Umgang mit solchen großen Datenmengen geeignet sind, um optimale Ergebnisse und eine hohe Datenqualität zu erzielen.

Künstliche Intelligenz und Automatisierung im Datenqualitätsmanagement

Machst du schon von einer KI Gebrauch?

Um wachsende Datenmengen bewältigen zu können, kommen vermehrt Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung im Datenqualitätsmanagement zum Einsatz. KI-basierte Lösungen unterstützen dich dabei, Fehler automatisch aufzuspüren und zu beheben, indem sie Muster und Zusammenhänge in den Datensätzen identifizieren.

Diese fortschrittliche Analyse ermöglicht eine effizientere Entscheidungsfindung im Unternehmen. Allerdings bringt der Einsatz von KI und Automatisierung auch neue Herausforderungen mit sich, beispielsweise die Anpassung von Prozessen und die Bewertung der Ergebnisse.

Nicht vergessen: Um langfristigen Erfolg zu gewährleisten, ist eine ständige Überprüfung und Optimierung der verwendeten Technologien unabdingbar.

Fazit: Datenqualität als Schlüsselfaktor für den Unternehmenserfolg

Du hast so viel gelernt! Datenqualität ist für Unternehmen in sämtlichen Branchen von großer Bedeutung und bildet die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen, Kostenreduktion und nachhaltigen Erfolg. Eine kontinuierliche Verbesserung deiner Datenqualität sollte daher keinesfalls übersehen werden.

Nun verfügst du über ein umfassendes Verständnis der Kriterien, Methoden und Dimensionen sowie den Einsatz geeigneter Tools, Techniken und Strategien. Außerdem weißt du mehr über:

• Relevanz: Die Bedeutung der Datenqualität zeigt sich branchenübergreifend in entscheidungsrelevanten Prozessen, der Kundenzufriedenheit und Innovationsfähigkeit.
• Kontinuierliche Verbesserung: Eine effektive Datenqualität erfordert sowohl kurz- als auch langfristige Maßnahmen, bei denen Datenintegrität und -validierung im Vordergrund stehen.
• Technologische Entwicklungen: Zukünftige Herausforderungen im Bereich Datenqualität ergeben sich vor allem aus Big Data und Künstlicher Intelligenz, wobei deren Integration und Automatisierung entscheidende Faktoren sind.

Verpasse nicht die Chance, von hoher Datenqualität zu profitieren und nutze deine gewonnenen Erkenntnisse noch heute.

FAQ

Häufig gestellte Fragen und entsprechende Antworten sind im Weiteren aufgelistet.

Wie kann die Datenqualität verbessert werden?

Datenqualität verbessern gelingt durch saubere Dateneingabe, regelmäßige Datenaktualisierung und den Einsatz von Datenanalyse-Tools. Mit klaren Prozessen und Verantwortlichkeiten können Fehler reduziert werden. Datenmanagement-Software unterstützt bei der automatischen Fehlerkorrektur und sorgt für Datenbestände.

Welche Folgen können eine schlechte Datenqualität haben?

Schlechte Datenqualität kann zu Fehlentscheidungen, ineffizienten Prozessen und vermindertem Kundenvertrauen führen. Verbessere sie, indem du Datenquellen überprüfst, Duplikate entfernst und regelmäßige Kontrollen durchführst. Achte dabei auf Korrektheit, Aktualität und Vollständigkeit der Daten.

Welche Faktoren beeinflussen die Datenqualität?

Datenqualität wird von Faktoren wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Relevanz und Konsistenz beeinflusst. Um diese zu optimieren, empfehlen wir regelmäßiges Überprüfen und Aktualisieren der Daten sowie eine klare Datenstrategie. Konsistente Datenstandards sind ebenfalls entscheidend.

Wie kann man die Datenqualität verbessern?

Datenqualität verbessern gelingt durch saubere Datenerfassung, regelmäßige Prüfung auf Vollständigkeit, Aktualität und Genauigkeit, sowie die Bereinigung von Fehlern und Inkonsistenzen. Nutze Software-Tools und festgelegte Prozesse zur Datenpflege.

Welche Rolle spielt Datenqualität in der Datenanalyse?

Datenqualität spielt eine zentrale Rolle in der Datenanalyse, da sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse beeinflusst. Stelle sicher, dass deine Daten korrekt, konsistent und aktuell sind. Verbessere die Datenqualität, indem du Fehlerquellen identifizierst und eliminierst.

Welche Werkzeuge und Techniken helfen bei der Verbesserung der Datenqualität?

Werkzeuge und Techniken zur Verbesserung der Datenqualität umfassen Datenvalidierung, Datenbereinigung, Datenprofilierung und das Erstellen von Business-Regeln. Anwendung von Datenbank-Tools, Open-Source-Lösungen und cloudbasierten Plattformen kann Datenintegrität sicherstellen und redundante Informationen eliminieren.

Wie hängt Datenqualität mit Data Governance zusammen?

Datenqualität und Data Governance hängen eng zusammen, da Governance Regeln und Prozesse für die Sicherstellung exakter, konsistenter und verlässlicher Daten definiert. Du kannst eine optimale Verwaltung deiner Datenressourcen gewährleisten, indem du passende Richtlinien und Kontrollmechanismen etablierst.

Thomas Sesli

Thomas Sesli ist Teil des acquisa-Teams. Seine umfassende Erfahrung aus vier Jahrzehnten in verschiedenen Management-Positionen und sein einschlägiges Fachwissen in den Bereichen Unternehmensberatung und Firmenkundenbetreuung lässt Thomas in unsere Artikel aus dem Themenbereich Business einfließen.