Datenqualität optimieren – Warum und wie?

Was macht eine gute Datenqualität aus?

Aktualität

Die Stammdaten-Pflege im Vertrieb kann kurze Verzögerungen verschmerzen.

Dagegen sind Rückmeldungen von Lagerentnahmen in Echtzeit ein Muss, wenn mehrere Picker Aufträge kommissionieren. Geschieht dies nicht, besteht die Gefahr, dass abhängige Prozesse ins Stocken geraten.

Um auch bei schlechter oder fehlender Netzabdeckung die Datenaktualität gewährleisten zu können, empfiehlt es sich mit einer offlinefähigen Lösung zu arbeiten, damit Ihre Mitarbeitenden auch offline Daten im System aktualisieren können.

Einzigartigkeit

Daten sollten im System nur einmal auftauchen, um Verwirrungen und Ungenauigkeiten zu vermeiden. Prüfen Sie regelmäßig Dubletten.

Genauigkeit

Nicht die genauesten Daten sind die besten Daten. Die Devise lautet hier: Daten müssen ausreichend genau sein.

Konformität

Daten müssen den Anforderungen der Systeme und der Prozesse entsprechen (z. B. passendes, standardisiertes Format). Typische Fehlerquellen hier erfahrungsgemäß Datums- und Währungsformate.

Konsistenz

Sollten Sie noch mit mehreren verschiedenen Systemen arbeiten, ist es wichtig, dass die Daten sich darin nicht widersprechen. Ein Datensatz sollte zu anderen Datensätzen keine Widersprüche aufweisen.

Richtigkeit

Falsche Kontaktinformationen führen dazu, dass wichtige Dokumente nicht ankommen.

Vollständigkeit

Gute Daten sind vollständig. Um auch die aktuellsten Daten für alle Mitarbeitenden zu jeder Zeit bereitstellen zu können, empfehlen wir die Arbeit mit Echtzeitdaten. Dabei muss jedoch jedes Unternehmen für sich definieren, was Vollständigkeit bedeutet, denn das kann je nach Branche oder Geschäftsprozess unterschiedlich sein.

 

Vorteile von einer guten Datenqualität

1. Minimierung von Fehlern

Eine gute Datenbasis führt dazu, dass Fehler minimiert werden. Weniger Fehler führen in der Konsequenz unter anderem zu besseren Arbeitsabläufen und zu zufrieden Kundinnen bzw. Kunden und Mitarbeitenden.

2. Treffen von besseren Entscheidungen

Sie können schneller Analysen durchführen, die Sie bei Ihren weiteren Entscheidungen unterstützen. Erstellen Sie beispielsweise eine Auflistung aller in einem Monat getätigten Verkäufe, wird ersichtlich, welche Produkte sich besonders gut verkauft haben. Anhand dessen können Sie die Preise erhöhen, spezielle Werbung schalten oder für einen ausgewählten Kundenstamm Rabatte entwerfen.

3. Reduktion von Zeit und Kosten

Sie müssen nicht mehr lange suchen, sich nicht durch doppelte Einträge mit unterschiedlichen Informationen arbeiten und Sie finden schnell alles, was Sie suchen.

4. Erhöhung von Vertrauen in Daten

Auf gute Daten kann ein Unternehmen sich verlassen. Das erhöht nicht nur die Zufriedenheit der Kundschaft, sondern verbessert auch die Grundlage für wichtige Entscheidungen.

 

So können Sie Ihre Datenqualität optimieren

Identifizierung fehlerhafter Daten

Wenn Sie die Datenqualität in Ihrem System verbessern möchten, müssen Sie zuerst einmal wissen, welche Daten zu korrigieren sind. Führen Sie vorbereitend eine Bestandsanalyse durch und identifizieren Sie unvollständige, fehlerhafte und doppelt vorhandene Daten. Sie können außerdem prüfen, ob im Tagesgeschäft nicht mehr benötigte Daten archiviert werden können. Dabei müssen Sie jedoch stets die Nachweispflichten gegenüber der Kundschaft und Behörden im Hinterkopf behalten.

Erstellung eines Korrekturplans

Manche Daten sind wichtiger und werden häufiger genutzt als andere Daten. Legen Sie also Prioritäten fest, welche Daten zuerst korrigiert werden müssen. Es handelt sich um einen langwierigen Prozess und die Überarbeitung aller Daten kann viel Zeit einnehmen. Aus dem Grund ist es wichtig, strukturiert und organisiert an die Korrektur heranzugehen. Am besten arbeiten Sie hier eng mit den jeweiligen Fachabteilungen zusammen, denn nur sie kennen den Wert der verschiedenen Daten und können einschätzen, welche Konsequenzen fehlerhafte Daten an bestimmten Stellen haben.

Festlegung von Standards

Damit die Datenqualität langfristig sehr gut bleibt, ist es wichtig, dass alle Mitarbeitenden sich an einen Datenqualitätsstandard halten. Denn nur kontinuierliche Pflege der Daten kann eine langfristige hohe Datenqualität bewirken. Jedes Unternehmen und jeder Prozess stellt andere Anforderungen an die benötigten Daten. Definieren Sie dazu am besten, wann ein Datensatz vollständig ist und wie in Zukunft mit fehlerhaften Daten zu verfahren ist. Es ist zudem hilfreich, die zuvor genannten Kriterien für gute Datenqualität zu priorisieren und zu kommunizieren. Denn: Je nach Branche und Geschäftsprozess können einzelne Punkte stärker im Fokus stehen. Bei Gewinn- und Verlustrechnungen im Controlling ist beispielsweise die Genauigkeit der Daten von besonderer Bedeutung. Für eine bedürfnisbezogene Kundenansprache sind wiederum konsistente bzw. widerspruchsfreie Daten wichtig.

Benennung von Datenbeauftragten je Abteilung

Machen Sie eine Person pro Abteilung dafür verantwortlich ein Auge auf die Datenqualität und die -standards zu haben. Nicht nur der/die Datenbeauftragte und die IT-Abteilung, sondern auch Mitarbeitende aus den Fachabteilungen müssen sich der Bedeutung zuverlässiger Informationen bewusst sein und die Daten pflegen und optimieren.

Vermeidung von Datensilos

Eine hohe Datenqualität zu erreichen ist sehr viel einfacher, wenn Ihre gesamten Daten an einem Ort liegen und nicht in verschiedenen Systemen. Auf diese Weise erhalten Sie eine “Single Version of Truth”, die eine konsistente Sicht auf sämtliche Unternehmensdaten gewährleistet und somit einen festen Anlaufpunkt für sämtliche Mitarbeitende bildet.