Daten sind das neue Gold für Unternehmen – doch nicht alle Daten sind 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 der Datenqualität
- Nachhaltige Strategien zur Steigerung der Datenqualität
- Werkzeuge und Techniken für das Qualitätsmanagement von Daten
Lass dir nicht unsere nützliche Ratschläge entgehen, um dein Unternehmen auf dem Weg zur herausragenden Datenqualität zu unterstützen!
Wie kann ich die Datenqualität messen?
Die Datenqualität kannst du ermitteln, indem du Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Einheitlichkeit der Daten prüfst. Ermittle Fehler in Datensätzen, beseitige Inkonsistenzen und aktualisiere veraltete Informationen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Die Bedeutung von qualitativ hochwertigen Daten
Warum ist die Qualität deiner Daten überhaupt so wichtig?
Ganz einfach: Je höher die Datenqualität, desto besser. Sie beeinflusst kritische Geschäftsentscheidungen, den optimalen Ressourceneinsatz, die Marktforschung und die Kundenzufriedenheit.
Die Erfassung der Datenqualität ist also entscheidend für jegliche datenbasierten Unternehmensentscheidungen. Sind Daten inkorrekt, inkonsistent oder fehlen vollkommen, weist das auf eine niedrige Datenqualität hin.
Lesetipp
Mehr Details zu den HIntergründen erfährst du in diesem Artikel: Data Quality: Warum die Qualität deiner Daten die Qualität deines Marketings ausmacht
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, höhere operative Kosten oder verpasste Geschäftschancen – dazu können unvollständige oder minderwertige Daten führen. Kurz: Schlechte Datenqualität wird schnell teuer. Dagegen minimiert eine ausgezeichnete Datenqualität das Auftreten von Fehlentscheidungen und unterstützt nachhaltigen Erfolg.
Einige Beispiele, wie durch hohe Datenqualität Kosteneinsparungen zustande kommen:
- Reduzierung manueller Aufwände zur Behebung von Datenfehlern
- Effizienteres Kundenmanagement durch korrekte und vollständige Kundeninformationen
- Optimierung logistischer Prozesse mittels präziser Daten
- Bessere Planung von Produktionskapazitäten und Materialbedarf
Lesetipp
Wie gute Daten dir in Marketing und Vertrieb zugutekommen, liest du hier: Data Quality Governance: Die Grundlage für zielgerichtetes Marketing und erfolgreichen Vertrieb
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 validiert, 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 angemessene Datenzugriffsrechte
- Regelmäßiges Überprüfen und Bereinigen von Daten
Kriterien und Methoden zur Beurteilung der Datenqualität
Kennzahlen zur Messung der Datenqualität
Die Datenqualitätsmetriken für die Beurteilung von Qualität und Leistung, setzen sich aus verschiedenen messbaren 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 Daten
- 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.
Lesetipp
Du brauchst Tipps zur Datenbereinigung? Kein Problem: Datenbereinigung: Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Aufräumen deiner Datensätze
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 Punkte 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 eine 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.
Lesetipp
Wir haben dir hilfreiche Tipps zusammengestellt, wie du langfristig gute Daten erhältst. Lies doch mal rein!
Datenpflege: 11 Tipps, um deine Datenbanken in Schuss zu halten
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:
- den Schutz persönlicher Daten
- Datensicherheitsanforderungen
- die 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 Data-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:
- Data-Management-Plattformen zur Integration, Verwaltung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen
- Business-Intelligence-Tools für die Visualisierung und Auswertung von Daten in Berichten und Dashboards
- Master-Data-Management(MDM)-Lösungen für die zentrale Verwaltung und Konsolidierung von Stammdaten
- Data-Quality-Software, die speziell auf die Erfüllung von Qualitätskriterien ausgerichtet ist
Lesetipp
Eine Möglichkeit kann auch eine Customer Data Platform sein. Was hierbei wichtig ist, erfährst du in diesem Artikel: Customer Data Platform (CDP): Was ist das und welche Funktionen muss sie haben?
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.
Lesetipp
Du willst mehr zu Big Data wissen? Dann einmal hier entlang, bitte: Big Data: Definition, Anwendungsbeispiele und Tipps für die zielführende Nutzung im Unternehmen
Künstliche Intelligenz und Automatisierung im Datenqualitätsmanagement
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
Eine hohe Qualität der genutzten Daten 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 eine hohe Priorität haben.
Nun verfügst du über ein umfassendes Verständnis der Kriterien, Methoden und Dimensionen sowie den Einsatz geeigneter Tools, Techniken und Strategien. Das Wichtigste im Überblick:
- Relevanz: Die Bedeutung der Datenqualität zeigt sich branchenübergreifend in entscheidungsrelevanten Prozessen, der Kundenzufriedenheit und der Innovationsfähigkeit.
- Kontinuierliche Verbesserung: Eine hohe Datenqualität erfordert sowohl kurz- als auch langfristige Maßnahmen, bei denen Datenintegrität und Datenvalidierung im Vordergrund stehen.
- Technologische Entwicklungen: Zukünftige Herausforderungen im Bereich Datenqualität ergeben sich vor allem aus Big Data und Künstlicher Intelligenz.
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 gute Datenbestände.
Welche Folgen können eine schlechte Datenqualität haben?
Schlechte Datenqualität kann zu Auswirkungen wie 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?
Die Datenqualität wird von Faktoren wie 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?
Die Datenqualität zu verbessern gelingt durch eine saubere Datenerfassung, eine 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?
Die Qualität von Daten 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 die Datenvalidierung, Datenbereinigung, Datenprofilierung und das Erstellen von Business-Regeln. Die Anwendung von Datenbank-Tools, Open-Source-Lösungen und cloudbasierten Plattformen kann dabei unterstützen.
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.
