Datenqualität: Ein detaillierter Leitfaden

Geschäftsentscheidungen sind nur insofern gut vertretbar als es die Daten sind, auf die sie sich stützen. Wenn Sie nicht über solide, zuverlässige Daten verfügen, laufen Sie Gefahr, Entscheidungen auf der Grundlage fehlerhafter Informationen zu treffen. In diesem Leitfaden gehen wir ein auf Faktoren zur Bewertung der Datenqualität ein, auf die Schritte, die mit der Datenerfassung und -aufbewahrung verbunden sind, sowie auf Tipps zur Verbesserung und Verwaltung der Datenqualität in einem Unternehmen.

Was ist Datenqualität?

Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der von einer Organisation verwendeten Daten. Qualitativ hochwertige Daten stellen sicher, dass Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, Abläufe optimieren und das Kundenerlebnis verbessern können. Eine schlechte Datenqualität hingegen kann zu betrieblicher Ineffizienz, finanziellen Verlusten und fehlgeleiteten Strategien führen. Aus diesem Grund verwenden viele Unternehmen eine Datenqualitätslösung oder ein bestimmtes Produkt, um den Wert ihrer Daten zu steigern.

Die Datenqualität wird häufig anhand unterschiedlicher Kriterien bewertet, darunter:

• Genauigkeit - Sicherstellen, dass die Daten die realen Werte korrekt wiedergeben.
• Konsistenz - Einheitlichkeit über verschiedene Datensätze hinweg wahren.
• Vollständigkeit - Sicherstellen, dass alle erforderlichen Datenfelder ausgefüllt sind.
• Aktualität - Daten für eine bestimmt Verwendung auf dem neuesten Stand halten, damit sie relevant bleiben.
• Gültigkeit - Vordefinierte Datenformaten und -regeln einhalten.
• Einzigartigkeit - Eliminieren doppelter Datensätze.

Warum ist Datenqualität wichtig?

Schlechte Datenqualität kann erhebliche Folgen haben, von irreführenden Insights bis hin zu Umsatzeinbußen. Hier erfahren Sie, warum es für Unternehmen so wichtig ist, für hochwertige Daten zu sorgen:

Bessere Entscheidungsfindung

Qualitativ hochwertige Daten geben Unternehmen genaue Einblicke und ermöglichen es ihnen, fundierte strategische Entscheidungen zu treffen. Ob es um die Vorhersage von Verkaufstrends, die Optimierung von Marketingkampagnen oder die Verwaltung von Beständen geht - zuverlässige Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung.

Einhaltung von Vorschriften

Viele Branchen unterliegen strengen gesetzlichen Vorschriften für den Umgang mit Daten, u. a. der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) und HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) zum Schutz von Gesundheitsdaten. Die Einhaltung dieser Vorschriften hängt von exakt und sorgsam gepflegten Daten ab.

Verbessertes Kundenerlebnis

Genaue Kundendaten stellen sicher, dass Unternehmen ihre Interaktionen personalisieren, die Servicebereitstellung optimieren und Kommunikationsfehler minimieren können. Dies steigert die Kundenzufriedenheit und -treue.

Operative Effizienz

Schlechte Datenqualität kann zu Ineffizienz führen, z. B. zu falschen Rechnungen, Fehlern bei der Auftragsabwicklung und Unterbrechungen der Lieferkette. Die Pflege hochwertiger Daten verringert diese Risiken und verbessert die betrieblichen Abläufe.

Wettbewerbsvorteil

Unternehmen, die der Datenqualität einen Vorrang einräumen, können Analytics und KI effektiver nutzen und Einblicke gewinnen, die sie dabei unterstützen, Mitbewerber zu übertreffen. Mit sauberen, zuverlässigen Daten können Unternehmen ihre Strategien verfeinern und schneller innovativ sein.

Wie Datenqualität funktioniert

Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität erfordert einen systematischen Ansatz, der Technologie, Governance und bewährte Verfahren integriert. Der Prozess umfasst in der Regel die folgenden Schritte.

1. Datenerhebung und -eingang

Eine genaue Datenerfassung ist die Grundlage für gute Datenqualität. Dieser Schritt umfasst die Beschaffung von Daten aus zuverlässigen Kanälen, die Überprüfung ihrer Korrektheit und die Standardisierung der Eingabeformate zur Minimierung von Fehlern.

2. Datenbereinigung und -standardisierung

Bei der Datenbereinigung werden Fehler wie doppelte Datensätze, falsche Werte und fehlende Einträge identifiziert und behoben. Durch die Standardisierung wird sichergestellt, dass die Daten über alle Plattformen hinweg einheitlich formatiert sind, was ihre Analyse und Nutzung erleichtert.

3. Implementierung von Datenqualitätsstandards

Unternehmen übernehmen Standards für die Datenqualität, in denen definiert ist, wie Daten zu verwalten sind. Diese Standards legen die Richtlinien für die Validierung, Governance und Überwachung fest. Zu den gängigen Frameworks gehören:

• • ISO 8000 - Eine internationale Norm für das Datenqualitätsmanagement.
  • DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) - Eine Reihe von bewährten Branchenpraktiken.
  • CDQ-Modell für hervorragende Datenqualität - Ein Framework, das sich auf die kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität konzentriert.

4. Daten-Governance und -überwachung

Bewährte Praktiken der Daten-Governance umfassen die Festlegung von Richtlinien, Rollen und Zuständigkeiten, um sicherzustellen, dass die Qualität der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus erhalten bleibt. Dazu gehören regelmäßige Audits, Echtzeitüberwachung und automatische Tools zur Erkennung von Anomalien. Die Datenqualität unterscheidet sich von der Datenintegrität, die sich auf den Schutz der Daten vor unberechtigtem Zugriff und Änderungen bezieht. Sowohl die Datenintegrität als auch die Datenqualität werden jedoch durch eine solide Daten-Governance gewährleistet.

5. Datenintegration und -pflege

Hochwertige Daten sollten über verschiedene Systeme hinweg integriert werden, damit die Konsistenz gewahrt bleibt. Automatisierte Workflows tragen dazu bei, die Daten auf dem neuesten Stand zu halten, damit sie für die Entscheidungsfindung relevant bleiben. Dies alles ist Teil eines kontinuierlichen, konsistenten Datenqualitätsmanagements − Strategien, die ein Unternehmen anwenden sollte, um die Qualität der gesammelten Daten abzusichern.

Wie Unternehmen Datenqualität zu ihrem Vorteil nutzen

Die Datenqualität ist für Unternehmen auf vielfältige Weise von Nutzen. Jedes Mal, wenn Teams die gespeicherten Daten strategisch verwenden, verlassen sie sich auf deren Qualität, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Einige der gängigsten Bereiche, in denen Unternehmen die Datenqualität zu ihrem Vorteil einsetzen, sind:

Data-Driven Marketing

Genaue Daten ermöglichen es dem Marketing, Zielgruppen zu segmentieren, Kampagnen zu personalisieren und die Performance effektiv nachzuvollziehen. Mit sauberen Kundendatenbanken können Unternehmen die Zielgruppenansprache verbessern und die Engagement-Rate erhöhen.

Finanz- und Risikomanagement

Qualitativ hochwertige Finanzdaten gewährleisten genaue Prognosen, Budgetierung und Risikobewertung. Unternehmen verlassen sich bei der Aufdeckung von Betrug, der Bewertung von Kreditrisiken und der Erstellung von Berichten an die Aufsichtsbehörden auf präzise Daten.

Optimierung der Lieferkette

Unternehmen nutzen Daten, um Lagerbestände nachzuvollziehen, Lieferantenbeziehungen zu verwalten und Nachfrageschwankungen vorherzusagen. Ungenaue Daten können zu Überbeständen, Unterbeständen oder Lieferverzögerungen führen.

Kundenpflege (CRM)

Für saubere CRM-Daten zu sorgen hilft Unternehmen, Kundenpräferenzen, -historie und -interaktionen zu verstehen. Daraus resultiert auch bessere Kommunikation und Servicequalität, und langfristige Beziehungen werden gefördert.

Anwendungen für KI und maschinelles Lernen

KI-Modelle benötigen hochwertiges Training, um effektiv zu funktionieren. Eine schlechte Datenqualität kann zu verzerrten, ungenauen oder unzuverlässigen Vorhersagen führen. Maschinelles Lernen funktioniert dann weniger effizient.

Bewährte Praktiken zur Wahrung der Datenqualität

Finden Sie hier einige Tipps, wie Sie die Qualität der Unternehmensdaten wahren können.Damit die Daten bei Bedarf auch zuverlässig sind, braucht es eine erfolgreiche Datenmanagement- und Governance-Strategie.

1. Einführung von Data-Governance-Richtlinien

Klar definierte Richtlinien zu Dateneigentum, -verwaltung und-qualitätssicherung tragen zur Wahrung der Konsistenz im gesamten Unternehmen bei.

2. Automatisieren der Datenvalidierung und -bereinigung

Mit KI-gesteuerten Tools können Unternehmen die Datenvalidierung automatisieren, Anomalien erkennen und Daten kontinuierlich bereinigen.

3. Implementierung von Datenqualitätsmetriken

Die Verfolgung von Kennzahlen wie Genauigkeitsraten, Vollständigkeitsbewertungen und Fehlerhäufigkeit hilft Unternehmen bei der Überwachung und Verbesserung der Datenqualität.

4. Regelmäßige Prüfung und Aktualisierung der Daten

Durch routinemäßige Datenprüfungen wird sichergestellt, dass veraltete oder falsche Informationen erkannt und korrigiert werden, bevor sie sich auf die Entscheidungsfindung auswirken.

5. Personalschulungen in Best Practices zu Daten

Wenn Mitarbeiter die Bedeutung der Datenqualität verstehen und bewährte Verfahren für die Dateneingabe, -verwaltung und -berichterstattung befolgen, verbessert sich die Gesamtqualität.

Steigern Sie durch Fokussierung auf die Datenqualitätdie die Effizienz Ihres Unternehmens 

Die Datenqualität ist das Rückgrat effektiver Geschäftsabläufe. Sie wirkt sich auf die Entscheidungsfindung, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Kundenzufriedenheit und auf die Effizenz insgesamt aus. Die Implementierung von robusten Datenqualitätsstandards und Governance-Frameworks stellt sicher, dass Unternehmen ihren Daten bei wichtigen Geschäftsfunktionen vertrauen können. Durch Priorisierung qualitativ hochwertiger Daten können Unternehmen Innovationen vorantreiben, Risiken verringern und Probleme vermeiden, die durch unzureichende Datenstandardisierung auftreten. Zudem erzielen sie dadurch im heutigen Umfeld, das „data-driven“ ist, einen Wettbewerbsvorteil.

Um die bestmöglichen Geschäftsentscheidungen treffen zu können, benötigen Unternehmen Daten von höchster Qualität. Nutzen Sie die Actian Data Intelligence Plattform um Daten-Discovery, Datenmanagement und Governance-Praktiken zu verfeinern.