3 wichtige Überlegungen zur Erstellung eines überzeugenden Business Case für Datenqualität

In der heutigen, sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft können die Integrität und Zuverlässigkeit Ihrer Daten über Erfolg oder Misserfolg Ihres Unternehmens entscheiden. Eine hohe Datenqualität ist nicht nur ein "nice to have", sondern von grundlegender Bedeutung für eine fundierte Entscheidungsfindung, ein effektives Datenmanagement und den Erhalt eines Wettbewerbsvorteils.

Die Gewährleistung der Genauigkeit, Beständigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Daten kann die betriebliche Effizienz erheblich steigern und strategische Initiativen vorantreiben. Sie müssen Vertrauen in Ihre Daten haben. Es kann jedoch eine Herausforderung sein, Investitionen in die richtige Technologie zur Verbesserung der Datenqualität zu rechtfertigen. Es bedarf eines gut ausgearbeiteten Business Case, der den Wert und die erwartete Investitionsrendite klar aufzeigt.

Verständnis der Datenqualität

Die Datenqualität umfasst mehrere Schlüsselmerkmale:

• Genauigkeit: Wie gut spiegeln die Daten reale Personen oder Ereignisse wider?
• Beständigkeit: Die Einheitlichkeit von Daten über verschiedene Systeme hinweg.
• Vollständig: Das Vorhandensein aller erforderlichen Datenfelder.
• Aktualität: Die Verfügbarkeit von aktuellen Informationen.
• Gültigkeit: Einhaltung von bestimmten Formaten und Geschäftsregeln.
• Einzigartigkeit: Fehlen von doppelten Einträgen.

Qualitativ hochwertige Daten bieten zahlreiche Vorteile, darunter eine höhere Effizienz, eine bessere Kundenzufriedenheit, ein verbessertes Compliance- und Risikomanagement sowie eine effektivere Nutzung neuer Technologien wie Generative AI GenAI).

Erkennen der Notwendigkeit einer hohen Datenqualität

In der heutigen data-driven Welt ist es für jedes Unternehmen, das wettbewerbsfähig und effizient bleiben will, von entscheidender Bedeutung, die Notwendigkeit einer hohen Datenqualität zu erkennen. Die Priorisierung der Datenqualität sollte ganz oben auf Ihrer Agenda stehen.

Achten Sie auf diese Indikatoren für mögliche Probleme mit der Datenqualität:

• Unstimmigkeiten in Datenberichten.
• Schlechte Zustellungsraten für Marketing-E-Mails.
• Abnehmende Effizienz der Geschäftsentwicklung.
• Fehlende Felder in CRM-Systemen.
• Vermehrte Beschwerden von Kunden oder Lieferanten.
• Fragen der Bestandsverwaltung.
• Steigende Kosten für die Datenspeicherung und -verarbeitung.
• Zunehmende Abmeldungen von E-Mails.

Vorteile von qualitativ hochwertigen Daten

Qualitativ hochwertige Daten können Ihre Geschäftsabläufe verändern, sie effizienter machen und durch zuverlässige Erkenntnisse unterstützen. ActianKunden wie Ceva Logistics und Ebix Health verlassen sich beispielsweise auf qualitativ hochwertige Daten, um sicherzustellen, dass jede Entscheidung auf genauen, aktuellen und vollständigen Informationen basiert, was bessere Kundenbeziehungen und optimierte Abläufe ermöglicht.

3 Schritte zur Erstellung eines überzeugenden Business Case für Datenqualität

1. Bewertung der aktuellen Datenqualität

Führen Sie zunächst eine gründliche Bewertung der Datenqualität durch. Verwenden Sie Tools zur Erstellung von Datenprofilen, um den Inhalt, die Struktur und die Beziehungen innerhalb Ihrer Daten zu untersuchen und zu verstehen. In diesem Schritt werden die Daten sowohl auf Spalten- als auch auf Zeilenebene überprüft und Muster, Anomalien und Inkonsistenzen identifiziert, die wertvolle Einblicke in die Qualität Ihrer Daten liefern. Zu diesem Prozess gehört auch eine Datenprüfung, bei der die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten anhand vordefinierter Regeln oder Standards bewertet wird. Diese erste Bewertung wird Ihnen helfen, die spezifischen Bereiche zu ermitteln, in denen Ihre Datenqualität verbessert werden muss.

2. Ausrichten der Datenqualität an den Unternehmenszielen

Stellen Sie als nächstes sicher, dass Ihre Datenqualitätsinitiativen mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmen. Ermitteln Sie die Verbindung zwischen Geschäftsprozessen, wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs) und Datenbeständen. Sprechen Sie mit den Verantwortlichen für Daten und Analysen, um ihre Erwartungen zu erfassen und zu verstehen, was für das Unternehmen am besten geeignet ist. Diese Abstimmung gewährleistet, dass die von Ihnen geplanten Verbesserungen der Datenqualität direkt zum Gesamterfolg und zu den strategischen Zielen Ihres Unternehmens beitragen.

3. Fortschritte verfolgen und Auswirkungen messen

Schließlich ist es von entscheidender Bedeutung, die Fortschritte Ihrer Datenqualitätsinitiativen zu verfolgen und ihre Auswirkungen zu messen. Entwickeln Sie eine unternehmensweit einheitliche Definition von Datenqualität, legen Sie spezifische Qualitätskennzahlen fest und sorgen Sie für eine kontinuierliche Messung dieser Kennzahlen. Implementieren Sie ein dashboard , das allen Beteiligten einen umfassenden Überblick über die Datenqualität bietet und ihnen hilft, vergangene Trends zu erkennen und zukünftige Prozessverbesserungen zu planen. Regelmäßige Kommunikation der Ergebnisse und Verbesserungen an die Beteiligten, um die Transparenz zu wahren und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung der Datenqualität zu fördern.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, erstellen Sie einen überzeugenden Business Case für Datenqualität, der die Notwendigkeit von Investitionen unterstreicht und sich eng an Ihren strategischen Geschäftszielen orientiert, um nachhaltige Unterstützung und Erfolg zu gewährleisten. Außerdem schaffen Sie Vertrauen in Ihre Daten und Ihre Entscheidungsfindung.

Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.