5 Missverständnisse über Datenqualität und Governance

Die Qualität und Verwaltung von Daten war noch nie so wichtig wie heute. 

In der sich rasant entwickelnden Landschaft der Unternehmenstechnologie haben sich advanced analytics und generative AI als bahnbrechende Neuerungen erwiesen, die noch nie dagewesene Einblicke und Effizienzsteigerungen versprechen. Da diese Technologien jedoch immer ausgefeilter werden, ist das Sprichwort GIGO oder "garbage in, garbage out" so aktuell wie nie zuvor. Für Daten- und IT-Experten ist es wichtig, die entscheidende Rolle der Datenqualität in diesen Anwendungen zu verstehen, ist nicht nur wichtig, sondern zwingend erforderlich für den Erfolg.

Über die Datenverarbeitung hinausgehen

Advanced analytics und generative AI verarbeiten nicht nur Daten, sondern verstärken ihren Wert. Diese Verstärkung kann ein zweischneidiges Schwert sein:

Erkenntnis Vergrößerung

Qualitativ hochwertige Daten führen zu schärferen Einsichten, genaueren Vorhersagen und zuverlässigeren KI-generierten Inhalten.

Fehlerfortpflanzung

Daten von schlechter Qualität können zu komplizierten Fehlern, irreführenden Erkenntnissen und potenziell schädlichen KI-Ergebnissen führen.

Diese Technologien wirken wie leistungsstarke Linsen, die sowohl die Stärken als auch die Schwächen Ihrer Daten sichtbar machen. Mit zunehmender Komplexität der Modelle steigt auch ihre Empfindlichkeit gegenüber Problemen mit der Datenqualität.

Wirksame Data Governance ist obligatorisch

Implementierung einer robusten data governance Praktiken ist ebenso wichtig. Governance ist heute nicht nur ein regulatorisches Kästchen, sondern eine grundlegende Voraussetzung, um das volle Potenzial dieser fortschrittlichen Technologien zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Risiken zu minimieren.

Unternehmen drängen darauf, advanced analytics und generative AIeinführen, wächst die Erkenntnis, dass eine wirksame data governance kein Hindernis für Innovationen ist, sondern diese erst ermöglicht.

Datenzuverlässigkeit im großen Maßstab: Advanced analytics und KI-Modelle erfordern riesige Datenmengen. Ohne eine angemessene Governance wird die Zuverlässigkeit dieser Datensätze fragwürdig, was zu fehlerhaften Erkenntnissen führen kann.

Ethischer Deployment: Insbesondere die Generative AI wirft erhebliche ethische Bedenken auf. Um sicherzustellen, dass KI-Systeme verantwortungsbewusst entwickelt und eingesetzt werden und eine angemessene Aufsicht und Rechenschaftspflicht gegeben ist, sind starke Governance-Rahmenwerke unerlässlich.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Da sich Vorschriften wie GDPR, CCPA und branchenspezifische Mandate weiterentwickeln, um KI und advanced analytics zu adressieren, wird eine robuste data governance entscheidend für die Einhaltung der Vorschriften und die Vermeidung von hohen Strafen.

Doch trotz der riesigen Informationsmengen haben viele Unternehmen noch immer mit falschen Vorstellungen zu kämpfen, die sie daran hindern, das volle Potenzial ihrer Datenbestände auszuschöpfen. 

Wenn sich Führungskräfte im Bereich Daten und Technologie durch die komplexe Landschaft des Datenmanagement bewegen, ist es von entscheidender Bedeutung, mit diesen Mythen aufzuräumen und sich auf Strategien zu konzentrieren, die wirklich einen Mehrwert schaffen. 

Gartner bietet beispielsweise Einblicke in die Governance-Praktiken, die Unternehmen üblicherweise anwenden, im Gegensatz zu dem, was sie tatsächlich benötigen:

Quelle: Gartner

5 Datenmythen, die den Wert von Daten beeinflussen

Im Folgenden finden Sie fünf gängige Missverständnisse über Datenqualität und Governance und warum es wichtig ist, diese zu beseitigen.

Irrtum 1: Der Trugschluss "Einstellen und vergessen

Viele Führungskräfte glauben, dass die Implementierung einer data governance Framework ein einmaliger Aufwand ist. Sie investieren viel in die anfängliche Einrichtung, verkennen aber, dass data governance ein fortlaufender Prozess ist, der kontinuierliche Aufmerksamkeit und Verfeinerung erfordert, die sich an den Daten- und Analyseergebnissen orientiert. 

In Wirklichkeit ist eine wirksame data governance dynamisch. Wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern und neue Datenquellen auftauchen, müssen die Governance-Praktiken angepasst werden. Erfolgreiche Unternehmen betrachten data governance als ein lebendiges System, das regelmäßig Richtlinien, Verfahren und Technologien überprüft und aktualisiert, um sicherzustellen, dass sie für alle Beteiligten relevant und effektiv bleiben. 

Maßnahme: Führen Sie einen vierteljährlichen Überprüfungsprozess für IhrFramework ein, an dem wichtige Interessengruppen aus dem gesamten Unternehmen beteiligt sind, um sicherzustellen, dass es mit den Geschäftszielen und technologischen Fortschritten in Einklang steht.

Irrtum 2: Die "Technologie wird uns retten"-Falle

Der Glaube, dass Investitionen in die neuesten Datenqualitätstools und -technologien automatisch alle datenbezogenen Probleme lösen, ist weit verbreitet. Technologie ist zwar zweifellos wichtig, aber sie ist kein Allheilmittel.

Die Wahrheit ist, dass die Technologie nur so gut ist wie die Menschen und Prozesse, die hinter ihr stehen. Ohne eine starke Datenkultur und klar definierte Prozesse sind selbst die fortschrittlichsten Tools unzureichend. Erfolgreiche Datenqualitäts- und Governance-Initiativen erfordern einen ganzheitlichen Ansatz, der Technologie mit menschlichem Fachwissen und organisatorischer Ausrichtung in Einklang bringt.

Handeln: Bevor Sie in neue Datenqualitäts- und Governance-Tools investieren, sollten Sie eine umfassende Bewertung der Datenkultur und -prozesse in Ihrem Unternehmen vornehmen. Ermitteln Sie Bereiche, in denen die Technologie bestehende Stärken verbessern kann, anstatt sie als Allheilmittel einzusetzen.

Irrtum 3:. Das Trugbild der "perfekten Daten

Manche Führungskräfte streben nach perfekter Datenqualität für alle Datensätze und glauben, dass alles andere inakzeptabel ist. Dieses Streben nach Perfektion kann zu einer Lähmung der Analyse und zu einem erheblichen Ressourcenverbrauch führen.

In der Praxis sind nicht alle Daten müssen nicht perfekt sein. Der Schlüssel liegt darin, herauszufinden, welche Datenelemente für die Entscheidungsfindung und den Geschäftsbetrieb entscheidend sind, und die Qualitätsbemühungen darauf zu konzentrieren. Für weniger kritische Daten kann eine "ausreichende" Qualität ausreichen, die die Anforderungen bestimmter use case erfüllt.

Aktion: Führen Sie eine Bewertung der Kritikalität von Daten durch, um Ihre Datenbestände nach Prioritäten zu ordnen. Entwickeln Sie abgestufte Qualitätsstandards auf der Grundlage der Bedeutung und der Auswirkungen der verschiedenen Datenelemente auf Ihre Geschäftsziele.

Irrtum 4: Die Selbstgefälligkeit "Compliance ist genug".

Angesichts des zunehmenden regulatorischen Drucks betrachten einige Unternehmen data governance in erster Linie durch die Brille der Compliance. Sie glauben, dass die Erfüllung gesetzlicher Anforderungen für eine gute data governance ausreicht.

Eine echte data governance geht jedoch über die Einhaltung von Vorschriften hinaus. Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist zwar von entscheidender Bedeutung, doch sollte sich eine wirksame Governance auch auf die Erschließung von Geschäftswerten, die Verbesserung der Entscheidungsfindung und die Förderung von Innovationen konzentrieren. Die Einhaltung von Vorschriften sollte als Grundvoraussetzung und nicht als Endziel betrachtet werden.

Aktion: Erweitern Sie Ihre data governance über die Einhaltung von Vorschriften hinaus. Ermitteln Sie konkrete Geschäftsergebnisse, die durch eine verbesserte Datenqualität und -governance erzielt werden können, z. B. eine bessere Kundenerfahrung oder genauere Finanzprognosen.

Irrtum 5: Die Illusion, dass das Problem der IT-Abteilung ist

Es ist ein weit verbreiteter Irrglaube, dass Datenqualität und Governance ausschließlich in der Verantwortung der IT-Abteilung oder der Anwendungseigentümer liegen. Dieser im Silo führt oft zu einer Trennung zwischen Datenmanagement und Geschäftsanforderungen.

Effektive Datenqualität und -verwaltung erfordern ein unternehmensweites Engagement und Zusammenarbeit. Während die IT-Abteilung eine entscheidende Rolle spielt, müssen die Geschäftsbereiche aktiv an der Definition von Datenqualitätsstandards beteiligt sein, kritische Datenelemente identifizieren und sicherstellen, dass die Governance-Praktiken mit den Geschäftszielen übereinstimmen.

Maßnahme: Richten Sie einen funktionsübergreifenden data governance ein, dem Vertreter der IT, der Geschäftsbereiche und der Geschäftsleitung angehören. Dieses Gremium sollte kennenlernen regelmäßig kennenlernen , um Dateninitiativen mit der Geschäftsstrategie abzustimmen und eine gemeinsame Verantwortung für die Datenqualität sicherzustellen.

Weg von Datenmythen hin zu Datenergebnissen

Angesichts der Komplexität des Datenmanagement im Jahr 2025 ist es für Daten- und Technologieverantwortliche von entscheidender Bedeutung, diese Missverständnisse zu überwinden. Indem sie erkennen, dass Datenqualität und -governance fortlaufende, gemeinschaftliche Bemühungen sind, die ein Gleichgewicht von Technologie, Prozessen und Kultur erfordern, können Unternehmen den wahren Wert ihrer Datenbestände freisetzen.

Das Ziel ist nicht die Perfektionierung der Daten, sondern die kontinuierliche Verbesserung und Anpassung an die Unternehmensziele. Indem sie sich mit diesen falschen Vorstellungen auseinandersetzen, können die Verantwortlichen für Daten und Technologie ihre Unternehmen für den Erfolg in einer zunehmend wettbewerbsorientierten Welt positionieren.

Über Dee Radh

Als Senior Director of Product Marketing leitet Dee Radh das Produktmarketing bei Actian. Zuvor hatte sie leitende PMM-Positionen bei Talend und Formstack inne. Dee hat 100% ihrer Karriere damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Erzählungen und einer differenzierten Positionierung für eine effektive GTM. Neben einem Postgraduierten-Diplom der Universität von Toronto hat Dee Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge erworben. Dee arbeitet von Toronto, Kanada aus.