Um sich von der Konkurrenz abzuheben, Innovationen voranzutreiben und immer stärker personalisierte Produkte und Dienstleistungen anzubieten, sind Ihre Daten von entscheidender Bedeutung. Es ist jedoch Vorsicht geboten: Jeden Tag können neue kleine Störungen die Qualität Ihrer Daten beeinträchtigen. Unvollständige oder fehlerhafte Daten, Sicherheitsprobleme, versteckte Daten, Redundanzen, Inkonsistenzen oder Ungenauigkeiten – die Liste ist lang.
Lernen Sie hier die häufigsten Fehler bezüglich der Data Quality kennen und erfahren Sie, wie Sie diese ein für alle Mal vermeiden können!
Die Risiken, die mit einer schlechten Datenqualität verbunden sind
Man kann es nicht oft genug wiederholen: Bei Daten geht es nicht um die verfügbare Menge, sondern um ihre Qualität. Das Data Quality Management (DQM) ist eine anspruchsvolle Disziplin, die auf einer ständigen Hinterfragung der Datenprozesse beruht, aber auch auf einer kontinuierlichen Beobachtung der Art der Informationen, die Ihren Datenbestand ausmachen. Eine schlechte Datenqualität kann sich direkt in geringeren Umsätzen und höheren Betriebskosten niederschlagen, was finanzielle Verluste für Ihr Unternehmen zur Folge haben kann.
Wenn die Datenqualität beeinträchtigt ist, können Analysen, Vorhersagen, Prognosen und sogar Entscheidungen verfälscht werden. Und je größer die Menge an beeinträchtigten Daten ist, desto größer ist auch die Diskrepanz zwischen der Realität und Ihrem Bild der Realität. Die Gewährleistung der Datenqualität erfordert zunächst ein gutes Verständnis für die Fehler, welche sich auf die Qualität der Daten auswirken können.
Die größten Fehler bezüglich der Datenqualität
Die Gewährleistung der Datenqualität ist eine zentrale Herausforderung für jedes Unternehmen, das seine Entwicklungsstrategie auf Daten stützt. Um zielgerichtete Aktionen durchzuführen, muss man Aufgaben richtig priorisieren und darf sich nicht verzetteln. Beim Data Quality Management geht es darum, alle fehlerhaften Informationen zu identifizieren, die Ihre Entscheidung verzerren könnten. Diese fehlerhaften Daten lassen sich in vier Kategorien einteilen.
Redundante Daten
Redundante Daten und Datendubletten werden häufig verwechselt. Dennoch sind sie unterschiedlich. Wenn Daten als Dubletten vorhanden sind, bedeutet dies, dass dieselbe Information in derselben Datenbank oder Datei mehrfach vorhanden ist. Von redundanten Daten spricht man, wenn ein und dieselbe Information in verschiedenen Dateien vorkommt. Redundante Daten sind daher heimtückischer, da sie oft schwerer zu erkennen ist. Man geht davon aus, dass die Datenqualität sich bei mehr als 5 % redundanten Daten zu verschlechtern beginnt. CRM-Tools erzeugen zum Beispiel häufig redundante Daten, da die Nutzer manchmal Kontakte hinzufügen, ohne vorab zu prüfen, ob diese bereits in der Datenbank vorhanden sind.
Versteckte Daten
Im Alltag generiert Ihr Unternehmen eine immer größere Menge an Daten. Sehr oft nutzen Sie nur einen begrenzten Teil der verfügbaren Informationsmenge. Der Rest der Daten, die bei Ihrer Tätigkeit anfallen, wird verstreut und in Datensilos verwässert. Diese Daten bleiben dann dauerhaft ungenutzt. Beispielsweise wird die Einkaufhistorie eines Kunden nicht immer den Kundenservice-Teams zur Verfügung gestellt. Diese Informationen würden es jedoch ermöglichen, das Profil des Kunden besser zu erfassen und somit relevantere Antworten auf seine spezifischen Anfragen zu geben oder durch passende Vorschläge sogar Upselling oder Cross-Selling zu betreiben.
Inkonsistente Daten
Sind Patrick Schmid und Patrick Schmitt wirklich zwei verschiedene Kunden? Das zu erkennen ist nicht immer einfach. Inkonsistente Daten beeinträchtigen die Datenqualität erheblich. Sie können auch durch ein anderes bekanntes Phänomen entstehen: das der Redundanz. Dieses Phänomen tritt auf, wenn Sie neben Ihren eigenen Daten mit mehreren Quellen (insbesondere mit Daten von Drittanbietern) arbeiten. Es kommt zu Abweichungen im Datenformat, in der Einheit oder auch in der Rechtschreibung – all diese Inkonsistenzen müssen im Rahmen eines Data Quality Prozesses aufgespürt werden.
Fehlerhafte Daten
Es mag offensichtlich erscheinen, aber fehlerhafte Daten sind das größte Übel für die Datenqualität. Wenn die Kundendaten falsch sind, sind die vorgeschlagenen personalisierten Kundenerfahrungen nicht relevant. Wenn z. B. die mit Ihren Lagerbeständen verbundenen Daten fehlerhaft sind, kann es zu Lieferschwierigkeiten oder explodierenden Lagerkosten kommen. Falsche Kontaktdaten, fehlende oder leere Informationen – Sie müssen wirklich alles tun, um fehlerhafte Daten auszumerzen.
Wie können Probleme bei der Datenqualität gelöst werden?
Der gesunde Menschenverstand führt zwar häufig zu einem guten Datenqualitätsmanagement, kann es aber alleine nicht garantieren.
Um sich der Herausforderung zu stellen und Ihre Probleme mit der Datenqualität zu lösen, benötigen Sie ein Tool für das Data Quality Management. Um die richtige Lösung zu wählen, müssen Sie jedoch zunächst eine sorgfältige Katalogisierung Ihrer Datenbestände erstellen, um die tatsächliche Nutzung in Ihrem Unternehmen zu ermitteln und die tatsächliche Qualität Ihrer Daten zu bewerten. Der Einsatz einer Data Quality Management-Lösung, einer Data Governance, die Schulung und Sensibilisierung Ihrer Teams für den richtigen Umgang mit Daten … all das sind unverzichtbare Säulen, um die Zahl der Fehler im Zusammenhang mit der Datenqualität zu begrenzen!
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