Selbst die größte Menge an Daten nützt nichts, wenn diese von schlechter Qualität sind. Das Data Quality Management muss eine Priorität für Unternehmen werden. Als Entscheidungshilfe, zur Steuerung von Innovationen und der Kundenzufriedenheit erfordert die Überwachung der Datenqualität ein präzises und methodisches Vorgehen.
Daten nur um der Daten willen zu produzieren, weil es gerade in Mode ist, weil Ihre Konkurrenten es tun, weil Sie in der Fachpresse oder im Internet davon gelesen haben, dass man das so macht, das war einmal.
Heutzutage leugnet keine Branche mehr den überaus strategischen Charakter von Daten. Hinter dieser allgemeinen Begeisterung für Daten steht jedoch die eigentliche Herausforderung: die Datenqualität. Wenn man jedoch den Gartner Magic Quadrant for Data Quality Solutions 2020 betrachtet, zeigt sich, dass mehr als ein Viertel der kritischen Daten der größten Unternehmen fehlerhaft sind. Eine Situation, die direkte und indirekte Kosten verursacht.
Strategische Fehler, schlechte Entscheidungen, verschiedene Kosten im Zusammenhang mit der Datenverwaltung … die durchschnittlichen Kosten einer schlechten Datenqualität belaufen sich auf 11 Millionen Euro pro Jahr. Warum? Ganz einfach, weil von nun an alle strategischen Entscheidungen Ihres Unternehmens von Ihrem Wissen über Ihre Kunden, Lieferanten und Partner geleitet werden. Wenn man bedenkt, dass Daten in Ihrem Geschäft allgegenwärtig sind, wird die Datenqualität zur zentralen Herausforderung. Und nicht nur Gartner weist auf diese Tatsache hin.
So enthüllte Ende 2020 die renommierte Firma IDC in einer Studie, dass Unternehmen vor zahlreichen Herausforderungen stehen, wenn sie aus der Nutzung ihrer Daten einen Vorteil ziehen wollen. Knapp zwei Drittel aller Unternehmen sehen die Identifizierung relevanter Daten als Herausforderung an, 76 % halten die Datenerfassung für verbesserungswürdig und 72 % sind der Meinung, dass ihre Prozesse zur Umwandlung von Daten für Analysezwecke verbessert werden könnten.
Das Data Quality Management: Eine anspruchsvolle Aufgabe
Wie beim Kochen gilt: Je hochwertiger die Zutaten, desto besser wird das Rezept bei Ihren Gästen ankommen. Da Daten zu besseren Analysen und damit zu besseren Entscheidungen führen sollen, ist eine gute Datenqualität von entscheidender Bedeutung.
Aber was zeichnet hochwertige Daten aus?
Mehrere Kriterien können dabei eine Rolle spielen. Die Genauigkeit der Daten (eine vollständige Telefonnummer), ihre Konformität (eine Nummer besteht aus 10 Ziffern, denen eine Ländervorwahl vorangestellt ist), ihre Gültigkeit (sie wird nach wie vor verwendet), ihre Zuverlässigkeit (Ihr Gesprächspartner ist tatsächlich unter der Nummer zu erreichen) usw.
Ein effektives Datenqualitätsmanagement muss sicherstellen, dass alle Kriterien, die Sie für qualitativ hochwertige Daten festlegen, erfüllt sind. Aber Vorsicht! Die Daten müssen noch mit Leben gefüllt werden, um ihre Qualität im Laufe der Zeit zu gewährleisten. Das heißt, wenn eine Angabe eine Weile nicht mehr aktualisiert wurde, ist sie möglicherweise veraltet. Und veraltete Daten oder Daten, die nicht aktualisiert, geteilt oder genutzt werden, verlieren sofort an Wert, da sie nicht mehr effektiv dazu beitragen, Ihre Überlegungen, Strategien und Entscheidungen zu unterstützen.
Best Practices für die Datenqualität
Um die Integrität, Kohärenz, Genauigkeit, Gültigkeit und, kurz gesagt, die Qualität Ihrer Daten zu gewährleisten, müssen Sie methodisch vorgehen. Der wichtigste Schritt bei einem effektiven Data Quality Management-Projekt ist zunächst die Vermeidung von Duplikaten. Duplikate sind nicht nur eine Belastung für Ihre Datenbanken, sondern verfälschen auch die Analysen und können die Relevanz Ihrer Entscheidungen beeinträchtigen.
Wenn Sie sich für ein Data Quality Management-Tool entscheiden, sollten Sie darauf achten, dass es ein Modul zur automatisierten Nutzung von Metadaten enthält. Wenn Sie das gesamte Wissen, das Sie über Ihre Daten haben, in einer einzigen Schnittstelle zentralisieren, erleichtert das die Datennutzung. Dies ist der zweite konstitutive Pfeiler Ihres Data Quality Management-Projekts.
Mithilfe einer genauen Definition Ihrer Daten und ihrer Nomenklatur können Sie den Prozess der Qualitätsoptimierung effizient einleiten. Wenn Ihre Daten dann eindeutig identifiziert und klassifiziert sind, geht es darum, ihre Qualität zu bewerten, indem Sie sie mit den Erwartungen der verschiedenen Fachbereiche innerhalb des Unternehmens in Beziehung setzen.
Dieser Abgleich zwischen der Art der verfügbaren Daten und ihrer Nutzung durch die Fachbereiche ist ein entscheidendes Element für die Steuerung der Datenqualität. Wir müssen aber auch einen Schritt weiter gehen und uns fragen, wie sensibel die Daten sind. Ob Ihre Daten sensibel sind oder nicht, hängt davon ab, auf welche Art und Weise Sie die Datenschutzvorschriften umsetzen.
Seit dem Inkrafttreten der DSGVO im Jahr 2018 können riskante Entscheidungen in Bezug auf die Datensicherheit hart geahndet werden, und das nicht nur aus finanzieller Sicht.
Denn die Bürger und somit Ihre Kunden sind mittlerweile dafür sensibilisiert, wie Sie die Daten nutzen und schützen, die sie an Sie weitergeben. Durch eine effektive Steuerung der Datenqualität tragen Sie auch dazu bei, das Vertrauen Ihrer Kunden zu erhalten … Und dieses Vertrauen ist unbezahlbar!
