Die Folgen mangelhafter Datenqualität: Aufdeckung der versteckten Risiken

In der heutigen data driven Unternehmenslandschaft ist die Qualität der Daten eines Unternehmens zu einem entscheidenden Faktor für dessen Erfolg geworden. Genaue, vollständige und konsistente Daten sind die Grundlage für wichtige Entscheidungen, strategische Planung und betriebliche Effizienz. In der Realität handelt es sich jedoch um ein allgegenwärtiges Problem mit weitreichenden Auswirkungen, die oft unbemerkt bleiben oder unterschätzt werden.

Definition von schlechter Datenqualität

Bevor wir uns mit den Auswirkungen einer schlechten Datenqualität befassen, ist es wichtig zu verstehen, was unterdurchschnittliche Daten ausmacht. Ungenaue, unvollständige, doppelte oder inkonsistent formatierte Informationen können als schlechte Datenqualität angesehen werden. Dies kann verschiedene Ursachen haben, z. B. Probleme bei der Datenintegration, Inkonsistenzen bei der Datenerfassung, Probleme bei der Datenmigration, Datenverfall und Datenduplikation.

Die versteckten Kosten einer schlechten Datenqualität

1. Einnahmeverluste
   Schlechte Datenqualität kann sich direkt auf den Gewinn eines Unternehmens auswirken. Ungenaue Kundeninformationen, irreführende Produktdetails und eine fehlerhafte Auftragsabwicklung können zu Umsatzeinbußen, geringerer Kundenzufriedenheit und einem beschädigten Markenimage führen. Gartner schätzt, dass schlechte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 15 Millionen Dollar pro Jahr kostet.
2. Geringere betriebliche Effizienz
   Wenn Mitarbeiter Zeit mit der manuellen Korrektur von Datenfehlern oder der Suche nach genauen Informationen verschwenden, verringert sich ihre Produktivität und die Gesamteffizienz der Geschäftsprozesse erheblich. Dies kann zu einer verzögerten Entscheidungsfindung, verpassten Terminen und erhöhten Betriebskosten führen.
3. Fehlerhafte Analysen und Entscheidungsfindung
   Datenanalysen und Prognosemodelle sind nur so zuverlässig wie die Daten, auf denen sie basieren. Unvollständige, doppelte oder ungenaue Daten können zu verzerrten Erkenntnissen führen, die zu schlechten strategischen Entscheidungen führen, die weitreichende Folgen für das Unternehmen haben können.
4. Compliance-Risiken
   Strenge Datenschutzvorschriften wie die General Data Protection Regulation (GDPR) und der California Consumer Privacy Act (CCPA) verpflichten Unternehmen dazu, ihre personenbezogenen Daten korrekt und aktuell zu halten. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu saftigen Geldstrafen und Rufschädigung führen.
5. Verpasste Chancen
   Schlechte Datenqualität kann Unternehmen daran hindern, Markttrends zu erkennen, Kundenpräferenzen zu verstehen und neue Produkt- oder Servicemöglichkeiten zu nutzen. Dies kann Konkurrenten mit besseren Datenmanagement einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
6. Schädigung des Rufs
   Die Kunden achten zunehmend darauf, wie Unternehmen mit ihren persönlichen Daten umgehen. Vorfälle von Datenschutzverletzungen, falschen Produktinformationen oder schlechten Kundenerfahrungen können schnell das Vertrauen untergraben und den Ruf eines Unternehmens schädigen, der nur schwer wiederhergestellt werden kann.

Messung der finanziellen Auswirkungen einer schlechten Datenqualität

1. Jährlicher finanzieller Verlust: Unternehmen erleiden aufgrund schlechter Datenqualität einen durchschnittlichen jährlichen Verlust von 15 Millionen Dollar. Dazu gehören direkte Kosten wie entgangene Einnahmen und indirekte Kosten wie Ineffizienz und verpasste Chancen(Data Ladder).
2. Auswirkungen auf das BIP: Schlechte Datenqualität kostet die US-Wirtschaft rund 3,1 Billionen Dollar pro Jahr. Diese schwindelerregende Zahl spiegelt den weitreichenden Charakter des Problems in verschiedenen Sektoren wider und verdeutlicht die weitreichende wirtschaftliche Belastung(Experian Data Quality)(Anodot).
3. Vergeudete Zeit: Mitarbeiter können bis zu 27 % ihrer Zeit mit Datenproblemen verschwenden. Dazu gehört auch die Zeit, die mit der Validierung, Korrektur oder Suche nach korrekten Daten verbracht wird, was die Gesamtproduktivität erheblich verringert(Anodot).
4. Verpasste Chancen: Unternehmen können 45 % der potenziellen Leads aufgrund schlechter Datenqualität verpassen, einschließlich doppelter Daten, ungültiger Formatierung und anderer Fehler, die ein effektives Kundenbeziehungsmanagement und Verkaufsbemühungen behindern(Data Ladder).
5. Audit- und Compliance-Kosten: Unternehmen müssen unter Umständen jährlich 20.000 US-Dollar zusätzlich an Personalzeit aufwenden, um den durch schlechte Datenqualität verursachten erhöhten Prüfungsanforderungen gerecht zu werden. Dies verdeutlicht die zusätzlichen Betriebskosten, die durch die Einhaltung von Vorschriften und die Genauigkeit der Finanzberichterstattung entstehen(CamSpark).

Strategien zur Verbesserung der Datenqualität

Der Umgang mit schlechter Datenqualität erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der die Unternehmenskultur, die data governance und technologische Lösungen umfasst.

1. Förderung einer data driven Kultur
   Die Entwicklung einer Arbeitsplatzkultur, die der Datenqualität Priorität einräumt, ist unerlässlich. Dazu gehören die Festlegung klarer Datenmanagement , die Standardisierung von Datenformaten und die Zuweisung von Verantwortlichkeiten für die Daten, um die Rechenschaftspflicht sicherzustellen.
2. Implementierung einer soliden Data Governance
   Die regelmäßige Überprüfung der Datenqualität, die Bereinigung und Deduplizierung von Datensätzen sowie die Aufrechterhaltung der Datenaktualität sind entscheidend für die Erhaltung qualitativ hochwertiger Daten. Automatisierte Tools zur Überwachung und Validierung der Datenqualität können diese Prozesse erheblich verbessern.
3. Nutzung von Datenqualitätslösungen
   Durch die Investition in spezialisierte Datenqualitätssoftware können die Aufgaben der Profilerstellung, der Bereinigung, des Abgleichs und der Deduplizierung von Daten automatisiert und der manuelle Aufwand für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität erheblich reduziert werden.

Die mit einer schlechten Datenqualität verbundenen Risiken und Kosten sind weitreichend und werden häufig unterschätzt. Durch das Erkennen der versteckten Auswirkungen, die Quantifizierung der finanziellen Folgen und die Implementierung umfassender Datenqualitätsstrategien können Unternehmen den wahren Wert ihrer Daten erschließen und sich für einen langfristigen Erfolg im digitalen Zeitalter positionieren.

Über Traci Curran

Traci Curran ist als Director of Product Marketing bei Actian tätig und konzentriert sich auf die Actian Data Platform. Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Technologiemarketing war Traci Curran zuvor in leitenden Marketingpositionen bei CloudBolt Software, Racemi (von der DXC Corporation übernommen) sowie bei einigen der innovativsten Startups der Welt tätig. Tracis Leidenschaft ist es, Kunden dabei zu helfen, zu verstehen, wie sie Innovationen beschleunigen und Wettbewerbsvorteile erzielen können, indem sie die digitale Transformation und Cloud nutzen.