Warum Datenqualität der Schlüssel zum Erfolg ist
Mit der Digitalisierung haben sich Daten zu einem zentralen Gut der Wirtschaft entwickelt. Heute spielen sie in nahezu jedem Sektor und Geschäftsbereich eine Rolle – und das Potenzial, das in der systematischen Erfassung, Nutzung und Analyse von Informationen steckt, wird zunehmend deutlich: Unternehmen, die ihren Datenbestand effizient verwalten und intelligent verwerten, sichern sich klare Wettbewerbsvorteile – sei es durch verbesserte Abläufe, präzisere Vermarktungsstrategien oder innovative Produktentwicklungen. Dies ist jedoch leichter gesagt als getan. Die Datenmengen steigen weiter an und ein Blick in die Praxis zeigt: Datenprobleme stehen in vielen Organisationen an der Tagesordnung, verursachen hohe Kosten und führen dazu, dass wertvolle Tools wie BI und Analytics gar nicht erst eingesetzt werden.
Wenn auch Sie mit der Qualität Ihres Datenbestands zu kämpfen haben, finden Sie in unserem Leitfaden „Golden Data Records“ Best Practices, um diese nachhaltig zu optimieren und damit den Weg zur datengetriebenen Organisation zu ebnen. In diesem Blogbeitrag fassen wir die wichtigsten Punkte aus dem Dokument für Sie zusammen.
Was bedeutet Datenqualität?
Das Thema Datenqualität umfasst verschiedene Dimensionen, die sicherstellen, dass Daten vertrauenswürdig und zuverlässig sind. Zu den zentralen Kriterien zählen Korrektheit, Vollständigkeit, Aktualität und Einzigartigkeit. Datenqualität bedeutet jedoch auch, dass die Daten zugänglich sind und in ihrer Abbildung und Aufbereitung den Anforderungen der jeweiligen Datennutzer entsprechen.
Moderne Datenmanagementsysteme wie Master Data Management (MDM) für Stammdaten oder Product Information Management (PIM) für produktrelevante Informationen bieten die nötigen Werkzeuge, um diese Kriterien selbst bei grossen und komplexen Datenmengen effizient zu erfüllen. Der Erfolg ihres Einsatzes hängt jedoch stark von der Systemarchitektur und dem jeweils zugrundeliegenden Datenmodell ab, das die Daten in Struktur bringt und optimal auf die Bedürfnisse des Unternehmens beziehungsweise der Power-User zugeschnitten sein muss. Ebenso entscheidend sind die Validierungsregeln, die in den eingesetzten Systemen greifen – und genau hier kommt das Konzept der Data Governance ins Spiel.
Daten(-problemen) mit Data Governance begegnen
„Schlechte“ Daten haben unterschiedliche Ursachen. Oft sind sie jedoch struktureller Natur, sodass einmalige Korrekturen nicht ausreichen und die Probleme wiederkehren. Daher ist es bei Datenproblemen immer wichtig, eine Root-Cause-Analyse durchzuführen und im Rahmen der Fehlerbehebung gegebenenfalls die Prozesse neu zu denken. Data Governance-Konzepte spielen dabei eine entscheidende Rolle. Ein solches Konzept legt Regeln für den Umgang mit Daten wie auch Verantwortlichkeiten fest. Idealerweise berücksichtigt es auch die Technologien und Systeme, die den Datenprozessen zugrunde liegen, indem zum Beispiel das Data Governance-Regelwerk in die Systemlandschaft integriert wird.
Data Governance ist der erste Schritt, um eine echte Datenkultur im Unternehmen zu etablieren und die Organisation ganzheitlich auf die neuen Marktanforderungen auszurichten. Mit einem transparenten Change Management und Schulungen im Bereich Data Literacy können Sie die Akzeptanz für die Umstrukturierungen befördern und Ihr Unternehmen voll und ganz auf die Mission „Datenqualität“ einstellen.
Mit den steigenden Datenmengen mutiert das Thema Datenqualität ohne die richtigen Strategien schnell zu einer Mammutaufgabe. Moderne Datenmanagementsysteme wie MDM oder PIM können mit ihren Validierungsmechanismen Unternehmen dabei helfen, Ihre Data Governance umzusetzen und Golden Data Records – verstanden als verlässliche Datensätze – bedarfsgerecht und ohne grosse Aufwände entlang der Information Supply Chain bereitzustellen.
Sie möchten mehr zum Thema Datenqualität erfahren? Dann laden Sie unseren Leitfaden gleich hier herunter.