Best Practices

Data Quality Management: Ihre Daten optimal nutzen

28. Juli 2023 | Markus Grutzeck

Masterclass Data Quality Management - So steigern Sie die Datenqualität Sellmore GmbH

Max arbeitet im Marketing und versendet regelmäßig Informationen an Interessenten und Kunden. Dabei stößt er immer wieder auf folgende Herausforderungen:

Manche Personen erhalten die Mitteilungen mehrfach.
Die Email Adressen sind oft ungültig.
Die Empfänger erhalten nicht immer die passenden Informationen.
Die Zielperson wird im Anschreiben falsch angesprochen. Franz Muster wird mit „Sehr geehrte Frau Muster“ begrüßt.
Für manche Kontakte gibt es einen Interessenten- und einen Kunden Datensatz.
Es ist nicht immer erkennbar, woher die Daten ursprünglich kommen und wann sie zuletzt aktualisiert wurden.
Briefe sind z.T. unzustellbar, weil in der Anschrift wichtige Bestandteile fehlen.

Vielleicht kommt Ihnen das ein oder andere Problem bekannt vor. Denkt man an die Zukunft, prognostiziert Gartner, dass bis 2022 85% der KI-Projekte aufgrund von Verzerrungen in den Daten falsche Ergebnisse liefern.
Um das Thema „Data Quality Management“ zu verdeutlichen, verwenden wir in diesem Beitrag folgende Musterdaten:

Data Quality Management: Ausgangsbasis — (© Sellmore GmbH)

Inhalt dieses Beitrags

1.Definition von Data Quality Management

1.1 Erklärung des Begriffs "Data Quality Management"

Data Quality Management, kurz DQM, umfasst alle Maßnahmen eines Unternehmens, seine Daten dauerhaft und im Zeitverlauf zu erhalten. Dabei soll Datenqualität durch diese 9 Dimensionen gemessen werden:

Vollständigkeit
Genauigkeit
Validität
Einzigartigkeit
Konsistenz
Aktualität
Nachvollziehbarkeit
Klarheit
Verfügbarkeit

1.2 Warum ist Datenqualität wichtig?

In vielen Unternehmen gehören Applikationsinseln und Datensilos zum Alltag. Ein Kontakt ist z.B. im Newsletter System, der CRM- sowie der ERP Software vorhanden. Dazu kommen diverse Excel Listen für Einladungsaktionen und den Weihnachtskarten Versand.

Durch die Digitalisierung gewinnen Unternehmen immer mehr Daten, aber oft fehlt es an einem durchgängigen Datenkonzept. Deutsche Unternehmen kennen den Inhalt von weit mehr als der Hälfte ihrer gespeicherten Firmendaten nicht. Dies geht aus dem "Databerg Report" von Veritas Technologies hervor. Dem Bericht zufolge ist deutschen Firmen der Inhalt - und damit auch der Wert - von 66 Prozent ihrer gespeicherten Daten ("Dark Data") unbekannt. Der Anteil von Daten, die redundant, veraltet oder unbedeutend sind, liegt bei 19 Prozent. Selbst bei Unternehmen mit optimierten Prozessen der Datenpflege weisen 10 % der Kundendatensätze gravierende Mängel auf.

Daten zählen heute als ein wichtiger Produktionsfaktor für Unternehmen. Ein Verlust der Daten kann Unternehmen in die Insolvenz treiben, z.B. „rational Einbauküchen“ .

Studie Gründe für schlechte Datenqualität — (© Sellmore GmbH)

Weitere Ursachen mangelhafter Datenqualität:

Exponentielles Wachstum der Daten
Dezentrale Teams mit eigener Verantwortung für die Daten
Überlastete IT- und Datenteams
Mitarbeiter empfinden Datenpflege als undankbare Aufgabe
Ein durchgängiges Datenkonzept über alle Prozesse und Abteilungen wird als zu komplex und aufwändig angesehen
Standardisierung von Daten zwischen unterschiedlichen Anwendungen und Datenbeständen schwierig
Richtlinien für Governance, z.B. Export- und Ausfuhrbeschränkungen, sind im Alltag schwer zu implementieren

1.3 Die 9 Dimensionen der Datenqualität

1.3.1 Vollständigkeit

Sind die Daten vollständig oder fehlen Informationen? Bei der Prüfung auf Vollständigkeit werden leere oder fehlende Daten geprüft:

Data Quality Management: Vollständigkeit — (© Sellmore GmbH)

In diesem Beispiel sehen Sie, dass bei Heinz Liebig die Email Adresse fehlt.

1.3.2 Genauigkeit

Stimmen die Daten mit der realen Welt überein?
Wenn Sie eine Einladung zu einer Veranstaltung per Post versendet, kommen einige Briefe als unzustellbar zurück.

In diesem Fall ist die Postleitzahl zwar formal korrekt 5-stellig, existiert in der Kombination von Ort und Straße so nicht. Ein Abgleich mit einer externen Datenquelle kann das Problem beheben. Externe Quellen können bestehende Daten auch anreichern, z.B. um Geokoordinaten, das Bundesland oder den Kreisgemeindeschlüssel.

1.3.3 Nachvollziehbarkeit

Wie lässt sich nachvollziehen, aus welcher Quelle die Daten ursprünglich stammen? Wer hat die Daten wie zwischenzeitlich verändert?

Für Anwender ist es wichtig zu wissen, ob die Daten für die Mailings aus dem CRM oder ERP System kommen. Sie möchten die Daten an der Quelle bereinigen, damit nicht beim nächsten Mal wieder falsche Daten in die Liste gelangen.

Das erfordert eine Integrationsplattform Syncler, die Daten zwischen Applikation automatisch synchron hält und die Änderungen nachverfolgt.

1.3.4 Validität

Entspricht der Datensatz dem notwendigen Datenrichtlinien? In dieser Prüfung werden Daten auf einen formalen Syntax geprüft. Hier entdecken Sie bei Dorothea Kracke eine Emailadresse ohne die notwendige Domain Endung .xy.

In Datenbeständen passiert das schnell, wenn 5-stellige Postleitzahlen aus Excel importiert werden, aber Excel die führende Null entfernt hat. Eine Datenrichtlinie könnte für Deutsche Postleitzahlen exakt 5 Zahlen fordern.

1.3.5 Einzigartigkeit

Gibt es Datensätze mehr als einmal (Dubletten)? Bei einigen Unternehmen häufen sich Beschwerden, dass manche Personen, Einladungen mehrfach erhalten. Das wirft kein gutes Licht auf das Unternehmen. Oft sind Dubletten nicht einfach zu entdecken. Über phonetische Ähnlichkeitsalgorithmen finden Sie das hier bei den letzten zwei Datensätze:

Data Quality Management: Einzigartigkeit - keine Dubletten — (© Sellmore GmbH)

Doppelte Datensätze sind rasch angelegt, wenn man an die vielen Schreibweisen von Meier denkt (Meyer, Maier, Mayer ….). Hier braucht es wirkungsvolle Mechanismen, um den Datenbestand einzigartig zu halten.

1.3.6 Klarheit

Verstehen die Anwender, welche Informationen sich in welchem Datenfeld befinden? Oft werden für eine Aktion schnell Datenfelder ergänzt und nach der Aktion anders weiter verwendet. Anwender, die diesen Umstand nicht wissen, erwarten diese Informationen nicht in diesem Feld.

1.3.7 Konsistenz

Definiert eine Datenrichtlinie in Bezug auf mehrere Werte eines Datensatzes. Hier entdecken Sie, dass im letzten Datensatz bei GESCHLECHT m = männlich und in der ANREDE aber Frau steht.

Data Quality Management: Konsistenz — (© Sellmore GmbH)

1.3.8 Aktualität

Wie weit klafft der Zeitraum zwischen Datenerhebung und Datenverwendung auseinander?
Sie stellen bei Aussendungen fest, dass einige Ansprechpartner schon lange nicht mehr in den Unternehmen arbeiten. Eine Regel könnte lauten: Daten, die älter als x Monate sind, von Aktionen auszuschließen.

Data Quality Management: Aktualisierung — (© Sellmore GmbH)

Tipp: Achten Sie darauf, dass bei jeder Datenspeicherung die CRM Software automatisch ein Aktualisierungsdatum setzt.

1.3.9 Verfügbarkeit

Wie einfach können Anwender auf die Daten zugreifen? Ein Anwender will gerne die Datenqualität steigern und direkt die Fehler beheben. Aber er hat keinen Zugriff auf das ERP System. Wenn er eine Email an das Backoffice schreibt, kann die Datenkorrektur auf sich warten lassen …

2. Aufgaben des Data Quality Managements

1. Datenanalyse und -bewertung
Die erste und wichtigste Aufgabe des Data Quality Managements besteht darin, eine umfassende Analyse der vorhandenen Daten durchzuführen. Hierbei werden Datenquellen identifiziert, Datenqualitätsprobleme erkannt und die Priorisierung der zu bearbeitenden Daten festgelegt. Eine gründliche Bewertung der Daten legt den Grundstein für die weiteren Schritte im Data Quality Management Prozess.

2. Datenbereinigung und -standardisierung
Nach der Analyse folgt die Datenbereinigung. Dabei werden inkonsistente, fehlerhafte oder veraltete Daten bereinigt und standardisiert. Die Daten werden in einheitlicher Form strukturiert, um die Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten.

3. Datenvalidierung und -überwachung
Die Datenvalidierung ist ein wesentlicher Schritt im Data Quality Management. Hierbei werden die Daten auf Plausibilität und Richtigkeit geprüft. Zudem ist es wichtig, die Daten kontinuierlich zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie auch langfristig von hoher Qualität bleiben.

4. Implementierung von Datenqualitätsstandards
Legen Sie Datenqualitätsstandards fest und implementieren Sie diese im Unternehmen. So wissen die Mitarbeiter welche Qualitätsrichtlinien für die Datenerfassung und -verwaltung gelten.

5. Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter
Eine gute Datenqualität erfordert das Bewusstsein und die Mitarbeit aller Mitarbeiter. Bieten Sie deshalb regelmäßig Schulungen an, um das Verständnis für Data Quality Management zu fördern und die Mitarbeiter für ihre Rolle bei der Datenqualität zu sensibilisieren.

3. Häufig gestellte Fragen zum Data Quality Management

3.1 Welche Auswirkungen hat schlechte Datenqualität auf ein Unternehmen?

1. Fehlinterpretation von Informationen
Eine der gravierendsten Auswirkungen schlechter Datenqualität besteht in der Fehlinterpretation von Informationen. Wenn die Daten fehlerhaft oder unvollständig sind, kann dies zu falschen Analysen und Schlussfolgerungen führen. Unternehmen können durch diese fehlerhaften Informationen in die falsche Richtung gehen, was zu finanziellen Verlusten und Reputationsproblemen führt. Kunden erhalten Weihnachtskarten mehrfach. Die Portokosten sind unnötig hoch. Der Ruf des Unternehmens leidet.

Ein fundiertes Verständnis der Daten ist jedoch unerlässlich, um zukunftsorientierte Strategien zu entwickeln und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

2. Schlechte Entscheidungsfindung
Eng verbunden mit der Fehlinterpretation von Informationen ist die schlechte Entscheidungsfindung. Wenn unsere Daten von minderwertiger Qualität sind, können wir nicht sicher sein, ob unsere Entscheidungen auf verlässlichen Grundlagen beruhen.

Sie wollen Marketingaktivitäten für eine bestimmte Zielgruppe verstärken, weil sich die Umsätze in dieser Branche zuletzt positiv entwickeln. Wenn Kunden keiner oder der falschen Branche zugeordnet sind, treffen Sie Entscheidungen aus Basis unvollständiger oder fehlerhafter Daten.
Dies führt dazu, dass wir möglicherweise Chancen verpassen, ineffiziente Prozesse aufrechterhalten und wichtige Trends übersehen. Eine solche Entscheidungsfindung kann die Wettbewerbsfähigkeit unseres Unternehmens beeinträchtigen und es in einem sich ständig wandelnden Marktumfeld benachteiligen.

3. Kundenunzufriedenheit und Vertrauensverlust
Schlechte Datenqualität kann sich direkt auf unsere Kunden auswirken. Wenn Kunden merken, dass ihre persönlichen Daten ungenau oder unvollständig sind, verlieren sie das Vertrauen in unser Unternehmen. Wenn Max Muster z.B. mit „Sehr geehrte Frau Muster,“ angesprochen wird, wirft das kein gutes Licht auf das Unternehmen.
Dies kann zu einer Abnahme der Kundenzufriedenheit führen, da sie möglicherweise unzureichend auf die Bedürfnisse Ihrer Kunden eingehen. Langfristig kann dies zu einem Verlust von Kunden und einem negativen Image führen. Das wirkt sich wiederum auf den Umsatz aus.

4. Operative Ineffizienzen
Die Auswirkungen von schlechter Datenqualität beschränken sich nicht nur auf strategische Entscheidungen, sondern beeinträchtigen auch operative Abläufe. Unzureichende oder ungenaue Daten führen zu Verzögerungen, Doppelarbeit und ineffizienten Prozessen.
Sucht ein Mitarbeiter z.B. einen Kundendatensatz und findet diesen mehrfach in der CRM-Software, muss er zunächst den aktuellsten Datensatz finden. Möglicherweise haben andere Mitarbeiter aber Kontaktdaten in den anderen Dubletten gepflegt. Im Datensatz A findet sich die Email Adresse, im Datensatz B die Telefon-Nr …
Zeit und Ressourcen werden verschwendet, um Fehler zu beheben und Daten zu bereinigen, anstatt sich auf produktive Aufgaben zu konzentrieren. Dies beeinträchtigt die Gesamtleistung des Unternehmens und erhöht die Kosten.

5. Rechtliche und regulatorische Probleme
Schlechte Datenqualität kann uns auch rechtlichen und regulatorischen Problemen aussetzen. Wenn unsere Daten unvollständig oder ungenau sind, könnten wir gegen Datenschutzbestimmungen verstoßen und uns rechtlichen Sanktionen gegenübersehen. Datenschutzverletzungen sind in vielen Ländern mit empfindlichen Geldstrafen verbunden. Das negative Image, das durch solche Vorfälle entsteht, kann langfristige Auswirkungen auf unser Unternehmen haben.
So bietet der Deutsche Dialogmarketing Verband (DDV) eine Blacklist für postalische Werbesendungen an Verbraucher an (Robinsonliste) . Ein Abgleich spart Portokosten und verhindert verärgerte Verbraucher.

Wer Waren ins Ausland exportiert, muss Sanktionslisten beachten. Nachfolgend einige Quellen:

Sanktionsliste für Personen und Institute
Finanzielle Sanktionen auf der Datenbank der EU
Sanktionslisten vom Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle
Deutsche Bundesbank – Finanzsanktionen
Embargo- und Sanktionslisten - Übersicht vom Zoll

3.2 Wie kann man die Datenqualität messen und bewerten?

Datenqualität wird je nach Situation und vorliegenden Daten unterschiedlich bewertet. Hilfreich sind die neun Dimensionen, die Eingangs im Artikel ausführlich vorgestellt werden:

Vollständigkeit
Genauigkeit
Validität
Einzigartigkeit
Konsistenz
Aktualität
Nachvollziehbarkeit
Klarheit
Verfügbarkeit

Um die Datenqualität zu messen, werden Datenrichtlinien definiert. Daraus lässt sich die Zielerreichung messen.

3.3 Welche Rolle spielen Automatisierung und künstliche Intelligenz im Data Quality Management?

Automatisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Datenqualität in CRM- und ERP-Systemen. Durch den Einsatz automatisierter Prozesse werden Fehler dauerhaft minimiert und die Datenkonsistenz gewährleistet. Automatische Mechanismen zur Validierung können beispielsweise fehlerhafte Datensätze erkennen und automatisch korrigieren.

Zusätzlich dazu ermöglicht die Automatisierung eine regelmäßige Überwachung der Daten, um sicherzustellen, dass sie stets aktuell sind. Bei der Erfassung neuer Daten prüfen automatisierte Systeme diese in Echtzeit und nehmen bei Bedarf Anpassungen vor.

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine immer größere Rolle im Data Quality Management von CRM- und ERP-Systemen. Durch maschinelles Lernen kann KI Muster in den Daten erkennen und Inkonsistenzen aufdecken. So kann sie beispielsweise Duplikate von Kundeneinträgen identifizieren und zusammenführen.

Darüber hinaus kann KI dazu beitragen, die Datenanreicherung zu verbessern. Indem sie externe Quellen analysiert, kann KI fehlende Informationen ergänzen und somit die Vollständigkeit der Datensätze sicherstellen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die automatische Klassifizierung von Daten. KI kann beispielsweise Textdaten analysieren und automatisch Produktkategorien zuordnen, was eine schnellere und genauere Analyse ermöglicht.

3.4 Wie können Datenschutz und Datenqualität miteinander vereinbart werden?

Datenschutz und Datenqualität sind zwei essenzielle Aspekte, die in der heutigen digitalen Geschäftswelt nicht vernachlässigt werden dürfen.

Datenschutz:
Der Schutz personenbezogener Daten ist nicht nur gesetzlich vorgeschrieben (z. B. durch die Datenschutz-Grundverordnung, DSGVO), sondern auch von großer Bedeutung für das Vertrauen der Kunden und Mitarbeiter in ein Unternehmen. Verstöße gegen den Datenschutz führen zu erheblichen rechtlichen Konsequenzen und Reputationsverlusten.

Datenqualität:
Hochwertige und genaue Daten sind unerlässlich, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, effiziente Prozesse zu gewährleisten und Kundenbedürfnisse besser zu verstehen. Fehlende oder fehlerhafte Daten können zu Fehlentscheidungen und ineffizienten Abläufen führen.

So lassen sich Datenschutz und Datenqualität vereinbaren
Hier sind einige bewährte Methoden, um beide Aspekte miteinander zu vereinbaren:

1. Klare Datenschutzrichtlinien
Ein Unternehmen sollte klare und transparente Datenschutzrichtlinien implementieren und diese für alle Mitarbeiter verbindlich machen. Die Richtlinien sollten festlegen,

welche Art von Daten gesammelt wird,
wie sie verwendet wird und
wie sie geschützt wird.

Durch klare Richtlinien fühlen sich Kunden und Mitarbeiter sicherer und sind eher bereit, ihre Daten zur Verfügung zu stellen.

2. Einwilligung und Transparenz
Bevor personenbezogene Daten erfasst werden, ist die Einwilligung der betroffenen Personen ein Muss. Unternehmen sollten transparent darlegen, zu welchem Zweck die Daten erhoben werden und wie sie verwendet werden. Die Einwilligung sollte freiwillig und leicht widerrufbar sein. Dadurch wird nicht nur der Datenschutz respektiert, sondern auch das Vertrauen der Kunden gestärkt.

3. Datenminimierung und Anonymisierung
Es ist ratsam, nur die für den jeweiligen Zweck notwendigen Daten zu sammeln und zu speichern. Zusätzlich sollten sensible Daten, wenn möglich, anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Dadurch wird das Risiko von Datenlecks und Datenschutzverletzungen minimiert.

4. Sicherheitsmaßnahmen und -überprüfung
Ein Unternehmen sollte angemessene Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um die Daten vor unbefugtem Zugriff, Verlust oder Diebstahl zu schützen. Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen und -Aktualisierungen sind unerlässlich, um auf dem neuesten Stand der Technik zu bleiben.

5. Datenqualitätsmanagement
Die Einführung eines effektiven Datenqualitätsmanagementsystems ist entscheidend. Durch automatisierte Datenvalidierung, Dublettenprüfung und Datenbereinigung können Fehler und Inkonsistenzen frühzeitig erkannt und behoben werden. Dadurch wird die Datenqualität kontinuierlich verbessert.
Ein Grundsatz der DSGVO ist die Richtigkeit der Daten (Art. 5 Abs. 1, DSGVO). Unternehmen sind damit verpflichtet, fehlerhafte Daten zu korrigieren oder zu löschen. Außerdem gilt der Grundsatz der Datenintegrität (Art. 32 Abs. 1 lit. b DSGVO). Es müssen technisch und organisatorische Maßnahmen (TOM) getroffen werden, um die Daten vor Verlust oder Zerstörung zu schützen.

6. Schulung der Mitarbeiter
Die Sensibilisierung der Mitarbeiter für Datenschutz und Datenqualität ist von großer Bedeutung. Schulungen und regelmäßige Weiterbildungen helfen dabei, ein Bewusstsein für die Bedeutung beider Aspekte zu schaffen und das Risiko von Datenschutzverletzungen zu reduzieren.

4. Vorteile und Nachteile von Data Quality Management

4.1 Vorteile einer effektiven Sicherung der Datenqualität

Unternehmen verlassen sich zunehmend auf Daten, um ihre Geschäftstätigkeit zu steuern und strategische Entscheidungen zu treffen. Eine umfassende und genaue Datenbasis ermöglicht es, Trends zu erkennen, Chancen zu nutzen und potenzielle Risiken frühzeitig zu identifizieren. Daher ist es wichtig, dass die Datenqualität auf einem hohen Niveau zu halten.

Vertrauenswürdige Entscheidungsfindung:
Wenn die Daten von hoher Qualität sind, können Führungskräfte sicher sein, dass sie, basierend auf verlässlichen Informationen, fundierte Entscheidungen treffen.

Effiziente Prozesse:
Mit qualitativ hochwertigen Daten optimieren Unternehmen Geschäftsprozesse und vermeiden Engpässe. Durch Verhindern von Datenfehlern und Inkonsistenzen sparen Unternehmen Zeit und Ressourcen. Abläufe werden reibungsloser und effektiver. Das führt zu einer höheren Produktivität.

Kundenzufriedenheit:
Die Datenqualität spielt eine wichtige Rolle für eine positive Kundenerfahrung. Durch korrekte und vollständige Kundendaten können Unternehmen personalisierte Angebote machen, individuellen Service bieten und die Kundenbindung stärken. In der Studie „The State of Customer Experience“ sagen 72% der befragten Verbraucher, dass Sie mehr kaufen, wenn die Angebote stärker personalisiert sind.

Kostenersparnis:
Durch das Data Quality Management reduzieren Unternehmen Kosten. Fehlerhafte oder unvollständige Daten können zu ineffizienten Prozessen, Fehlentscheidungen und Wiederholungsarbeiten führen. Durch die Vermeidung dieser Probleme senken Unternehmen Kosten und nutzen ihre Ressourcen effizienter.

Besseres Kundenverständnis:
Daten von hoher Qualität helfen dabei, Kunden besser zu verstehen und ihnen maßgeschneiderte Lösungen anzubieten. So erhalten Kunden passgenaue Cross- und Upselling-Angebote.

Wettbewerbsvorteil:
Unternehmen, die auf hochwertige Daten setzen, haben einen klaren Wettbewerbsvorteil. Sie reagieren schneller und präziser auf sich ändernde Marktbedingungen.

Compliance und Risikomanagement:
Eine hohe Datenqualität ist auch für die Einhaltung von Vorschriften und das Risikomanagement von großer Bedeutung. Korrekte und aktuelle Daten helfen Unternehmen, Compliance-Anforderungen zu erfüllen und Risiken wie Datenlecks oder Datenschutzverletzungen zu minimieren.
Dazu zählt z.B. der Blacklist Abgleich mit Sanktionslisten oder unerwünschter Werbung.

4.2 Herausforderungen und mögliche Nachteile des Data Quality Managements

Organisationen stehen bei der Umsetzung eines effektiven Data Quality Managements auch vor Herausforderungen und potenziellen Nachteilen:

Datenkomplexität und -vielfalt
Moderne Unternehmen arbeiten mit einer Vielzahl von Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten. Die Datenkomplexität und -vielfalt erschweren oft die Implementierung eines einheitlichen Data Quality Managements, da verschiedene Datenquellen und -typen unterschiedliche Ansätze erfordern.

Datenmigration und -integration
Bei der Einführung neuer Systeme oder der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen besteht das Risiko von Datenverlusten und Inkonsistenzen. Die Datenmigration und -integration sind oft komplexe Aufgaben, die eine sorgfältige Planung und Umsetzung erfordern, um Datenqualitätsprobleme zu vermeiden.

Menschliche Fehler
Menschliche Fehler können eine der größten Herausforderungen im Data Quality Management sein. Beim manuellen Eingeben oder Bearbeiten von Daten können sich Fehler einschleichen, die sich negativ auf die Datenqualität auswirken. Eine umfassende Schulung der Mitarbeiter und die Implementierung automatisierter Prozesse können dazu beitragen, das Risiko menschlicher Fehler zu minimieren.

Daten veralten
Daten sind einem ständigen Wandel unterworfen, und es ist eine Herausforderung, sicherzustellen, dass sie stets aktuell und relevant bleiben. Veränderungen in den Geschäftsprozessen, Produkten oder Kundendaten können sich auf die Datenqualität auswirken und erfordern eine regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Daten.

Kosten und Ressourcen
Die Implementierung eines effektiven Data Quality Managements erfordert Investitionen in Technologie, Schulungen und Personal. Diese Kosten können für einige Unternehmen eine Herausforderung darstellen, insbesondere für kleinere Organisationen mit begrenzten Ressourcen.

Zeitaufwand
Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität erfordert Zeit und Aufwand. Datenvalidierung, -bereinigung und -pflege sind kontinuierliche Prozesse, die regelmäßige Aufmerksamkeit erfordern. Der Zeitaufwand kann zu Verzögerungen in anderen Geschäftsaktivitäten führen.
Deshalb ist es wichtig, einmal ein System aufzubauen, das kontinuierlich ohne großen Personalaufwand funktioniert.

Komplexität der Technologie
Die Implementierung von Data Quality Management-Tools und -Technologien kann für Unternehmen, die nicht mit solchen Systemen vertraut sind, komplex sein. Die Einführung neuer Technologien erfordert Schulung und Anpassung, was möglicherweise Widerstand oder Verzögerungen bedeuten kann.
Erfahrene externe Berater bringen Know-How und Methoden mit, um DQM im Unternehmen schnell und nachhaltig einzuführen.

Überwältigende Datenmengen
In großen Unternehmen können die Datenmengen überwältigend sein, was es schwierig macht, den Überblick zu behalten und potenzielle Qualitätsprobleme zu identifizieren. Eine klare Datenstrategie und effiziente Tools sind notwendig, um diese Herausforderung zu bewältigen.
Geht man dieses Problem nicht an, steigen die Herausforderungen immer mehr.

5. Der Prozess des Data Quality Managements

Der5-stufige Prozess des Data Quality Managements — (© Sellmore GmbH)

5.1 Entdecken

Zuerst finden die Sellmore CRM Berater Mithilfe unserer speziellen Methode und unseren Systemen die wichtigen Datenquellen, Tabellen und Felder heraus. Denn nicht alle Daten sind gleich wichtig. Dann erstellen wir automatisch Statistiken über diese wichtigen Daten. Dadurch bekommen wir erste Ideen für Regeln, um die Datenqualität zu verbessern.
So erfahren wir schnell, welche Daten und wie oft verwendet werden, und entdecken die ersten Probleme mit den Daten. Dieser Schritt nennt sich Data Profiling.

5.2 Definieren

Anschließend verwenden wir die Regeln und Statistiken, die wir zuvor erstellt haben. Zusammen mit Ihren Experten legen wir fest, wie wir fehlerhafte Daten erkennen können. Dank Syncler geht das viel schneller als mit herkömmlichen Methoden. Dadurch können wir sehr schnell herausfinden, wie die Daten im guten Zustand sein sollten. Das ist sehr wichtig für das Data Quality Management.

5.3 Messen

Danach vergleichen wir die Regeln zur Datenqualität mit den Daten, die im Moment gespeichert sind. So stellen wir Abweichungen fest. Syncler erstellt Berichte mit möglichen Fehlern in den Daten und Kennzahlen zur Datenqualität.
Diese Berichte helfen uns dabei, Datenqualitätsprobleme zu erkennen und dauerhaft zu beheben.

5.4 Analysieren

Anschließend schauen wir uns gemeinsam mit Ihren Experten die Ergebnisse der Messung an. In einem agilen Prozess passen wir die Regeln zur Datenqualität genauer an. Wenn die Regeln vollständig und genau genug sind, finden wir in dieser Phase heraus, warum es Probleme mit der Datenqualität gibt. Die Ursachen dafür können in der Technik, in Schnittstellen oder auch in den Geschäftsprozessen liegen.

5.5 Kontinuierlich verbessern

Nachdem wir herausgefunden haben, warum die Daten nicht gut sind, suchen wir nach passenden Lösungen, um die Probleme zu beheben. Dabei achten wir darauf, dass die Maßnahmen wirtschaftlich sind und dass die Daten wichtig für den Erfolg Ihres Unternehmens sind. Wir helfen Ihnen auch dabei, die Daten effizient zu korrigieren. Dafür nutzen wir für Ihre Situation geeignete Systeme und Vergleichsdaten. So wird in Zukunft die Datenqualität automatisch konstant hoch gehalten.

6. Best Practices für ein effektives Data Quality Management

Checkliste Data Quality Management — (© Sellmore GmbH)

In der heutigen datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, dass Unternehmen eine hohe Datenqualität gewährleisten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Das Data Quality Management spielt dabei eine entscheidende Rolle, um sicherzustellen, dass Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind.

6.1 Datenvalidierung und Bereinigung

Die Grundlage eines jeden soliden Data Quality Management-Programms ist validieren und bereinigen der Daten. Dabei werden die Daten auf Richtigkeit und Vollständigkeit geprüft. Es ist wichtig, alle inkonsistenten, unvollständigen oder veralteten Datensätze zu identifizieren und zu korrigieren. Die Verwendung von automatisierten Tools und Algorithmen erleichtert diesen Prozess und gewährleistet eine zuverlässige Datenbasis.

6.2 Einführung von Datenstandards

Die Einführung von Datenstandards ist entscheidend, um einheitliche und konsistente Daten zu gewährleisten. Definieren Sie klare Richtlinien für die Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung. Durch die Implementierung einheitlicher Datenrichtlinien stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter dieselben Datenpraktiken befolgen. DQM Systeme, wie z.B. Syncler, unterstützen diesen Prozess, in dem Sie Fehler sichtbar machen und beheben. Das verbessert die Datenqualität erheblich.

6.3 Data Governance: Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten festlegen

In den meisten Unternehmen ist unklar, wer für die Datenqualität und das Datenmanagement insgesamt verantwortlich ist. Ein Data Governance Framework legt die Verantwortlichkeiten und Prozesse für das Data Quality Management fest. Es definiert die Rollen und Zuständigkeiten der Beteiligten und stellt sicher, dass Datenrichtlinien und -prozesse kontinuierlich überwacht und verbessert werden. Ein solides Data Governance Framework ist ein Eckpfeiler für eine erfolgreiche Datenqualitätsstrategie.

6.4 Integration von Data Quality in den Arbeitsalltag

Die Datenqualität ist nicht eine einmalige Aufgabe. Es ist ein kontinuierlicher Prozess, der ständige Überwachung und Berichterstattung erfordert. Richten Sie regelmäßige Überwachungsmechanismen ein, um Datenfehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Durch aussagekräftige Berichte können Sie den Fortschritt Ihrer Data Quality Management-Initiativen verfolgen und Optimierungspotenziale identifizieren.

6.5 Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeiter

Eine der häufigsten Ursachen für schlechte Datenqualität ist das Fehlverhalten der Mitarbeiter bei der Dateneingabe und -verwaltung. Daher ist es wichtig, Ihre Mitarbeiter über die Bedeutung von Datenqualität zu schulen und zu sensibilisieren. Den meisten Mitarbeitern werden Probleme in der Datenqualität erst bewusst, wenn Sie selbst mit inkorrekten Daten konfrontiert sind. /> BietBieten Sie regelmäßige Schulungen an, um das Bewusstsein für die Auswirkungen schlechter Datenqualität zu schärfen und bewährte Verfahren zu vermitteln.

6.6 Datenintegration und -standardisierung

In vielen Unternehmen liegen Daten in verschiedenen Systemen und Formaten vor. Die Integration und Standardisierung von Daten aus verschiedenen Quellen ist eine Herausforderung, aber auch eine wichtige Praxis für ein effektives Data Quality Management. Durch die Vereinheitlichung der Datenstruktur und -formatierung können Sie Redundanzen und Inkonsistenzen vermeiden./> Ein Ein Integrationshub verbindet Datenquellen und schafft so kontinuierliche Datenströme. Das vermeidet mehrfache manuelle Datenerfassungen durch Mitarbeiter. Beschleunigt Prozesse und sorgt für konsistente Daten.

6.7 Einbeziehung der Stakeholder

Data Quality Management ist keine isolierte Aufgabe eines bestimmten Teams. Es erfordert die Zusammenarbeit und Einbeziehung aller relevanten Stakeholder im Unternehmen. Hören Sie auf das Feedback von Kunden, Partnern und Mitarbeitern, um die Anforderungen aller Beteiligten zu berücksichtigen und die Datenqualität kontinuierlich zu verbessern.

7. Fazit

Data Quality Management wird in vielen Unternehmen sträflich vernachlässigt. Dabei sind aktuelle und korrekte Daten eine wichtige Ressource in Unternehmen. Wichtige Unternehmensentscheidungen basieren auf richtigen und vollständigen Informationen. Die falsche Ansprache von Kunden oder doppelte Zusendung von Informationen werfen ein schlechtes Bild auf das Datenmanagement im Unternehmen. Kunden misstrauen dem Unternehmen. Wenn das Datenmanagement schon nicht funktioniert, was funktioniert dann überhaupt?

Vermeiden Sie fehlerhafte Daten möglichst bereits bei der Quelle der Eingabe. Etablieren Sie einen kontinuierlichen Prozess, um die Datenqualität systematisch zu steigern und ihre Daten optimal zu nutzen. Ihre Mitarbeiter und Kunden werden es Ihnen danken.

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