7 Maßnahmen zur Verbesserung Ihrer Datenqualität

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Bedeutung der Datenqualität im digitalen Zeitalter

Die Qualität von Daten ist ein Maß für den Zustand von Daten, die basierend auf verschiedenen Faktoren gemessen werden kann. Die Messung der Datenqualität kann Unternehmen dabei helfen, Datenfehler zu erkennen und zu beurteilen, ob die Daten in ihren IT-Systemen für den vorgesehenen Zweck geeignet sind.

Insgesamt hat das Thema „Datenqualität“, in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Unter anderem haben Themen wie Digitalisierung, Big Data und datengesteuerte Geschäftsmodelle zu der Entwicklung beigetragen. Mit der Zunahme der Datenmenge ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung geworden, über genaue und zuverlässige Daten zu verfügen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Wettbewerbsvorteile aufrechtzuerhalten und gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.

Wie wird Datenqualität definiert?

Es gibt im Wesentlichen sechs Kerndimensionen der Datenqualität. Anhand dieser Qualitätskriterien kann die Eignung der Daten für den vorhergesehen Zweck geprüft werden.

 

Welche Probleme können durch schlechte Datenqualität entstehen?

Eine schlechte Datenqualität kann für Unternehmen eine Reihe von Problemen mit sich bringen. Ein gutes Beispiel dafür ist ein Vorfall bei Hawaiian Airlines in 2019:

Als Urlaubsreisende im Frühjahr 2019 Flüge bei Hawaiian Airlines buchten, mussten sie überrascht feststellen, dass ihre Tickets – die eigentlich als kostenlose Prämienflüge gedacht waren – in Wirklichkeit Zehntausende von Dollar kosteten. Schuld daran waren fehlerhafte Daten innerhalb einer Buchungsanwendung der Fluggesellschaft, die dazu führte, dass Kundenkonten versehentlich in Dollar statt in Flugmeilen belastet wurden. Ein Ticket, das eigentlich für 674.000 Meilen eingelöst werden sollte, wurde zu einem himmelhohen Preis von 674.000 USD!*

Dies ist ein Beispiel für die Auswirkungen, die eine schlechte Datenqualität haben kann, manchmal mit solch peinlichen Ergebnissen. Der Wert eines Unternehmens lässt sich an der Leistung seiner Daten messen; Datenqualität verursacht jedoch oft hohe Kosten in Form von finanziellen Verlusten, Produktivitätseinbußen, verpassten Chancen und Reputationsschäden.

Fehlerhafte Entscheidungen, die auf der Grundlage schlechter Daten getroffen werden, sind nicht nur unangenehm wie in unserem Beispiel, sondern können auch äußerst kostspielig sein. Laut einer Studie von Gartner “belaufen sich die durchschnittlichen finanziellen Auswirkungen schlechter Datenqualität auf 9,7 Millionen US-Dollar pro Jahr.” IBM fand außerdem heraus, dass Unternehmen allein in den USA jährlich 3,1 Billionen Dollar durch schlechte Datenqualität verlieren.

 

7 Best Practices um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten

Es gibt viele bewährte Maßnahmen die zur Sicherstellung einer guten Datenqualität führen können. Nachfolgend haben wir 7 Maßnahmen aufgelistet, die aus unserer Sicht am wichtigsten sind:

Anforderungen an die Datenqualität definieren: Definieren Sie klar, was eine gute Datenqualität für Ihr Unternehmen ausmacht, und berücksichtigen Sie dabei die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen Ihrer Interessengruppen.

Datengesteuerte Kultur: Fördern Sie eine datengesteuerte Kultur innerhalb des Unternehmens, in der die Datenqualität geschätzt und als strategisches Gut behandelt wird.

Datenkompetenz und Datenverwaltung: Fördern Sie Datenkompetenz und Datenverantwortung bei Mitarbeitern und Interessengruppen, um die Datenqualität zu verbessern und einen verantwortungsvollen Umgang mit den Daten zu fördern.

Investieren Sie in Softwarelösungen zur Standardisierung und Automatisierung Ihrer Datenprozesse: Investieren Sie in Datenqualitätstools zur standardisierten Überprüfung und Pflege Ihrer Daten, um ihre Datenqualität konstant auf einem hohen Niveau zu halten.

Data-Governance einführen: Richten Sie eine Data-Governance-Struktur zur Verwaltung der Datenqualität ein, einschließlich Rollen und Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Verfahren sowie Datenstandards.

Implementieren Sie Regeln zur Datenvalidierung: Stellen Sie sicher, dass die Daten in den verschiedenen Phasen der Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung validiert werden, um ihre Qualität und Genauigkeit zu gewährleisten.

Regelmäßige Überwachung der Datenqualität: Überwachen Sie regelmäßig Datenqualitätsmetriken und Kennzahlen, um Probleme rechtzeitig zu erkennen und zu beheben.

 

Fazit

Die Sicherstellung der Datenqualität ist ein fortlaufender Prozess, der unternehmensweit gelebt werden muss, um mittel- bis langfristig eine stabile Datengrundlage zu entwickeln. Aus unserer Sicht ist es aber vor allem wichtig, die Bedeutung einer hohen Datenqualität im Bewusstsein der Unternehmensführung zu verankern und die Datenkompetenz zu fördern. Die Entwicklung hin zu einer stark datengetriebenen Unternehmenskultur scheitert meist nicht an der Technologie selbst, sondern an kulturellen Hindernissen. Die Rolle der Daten muss in den Kern der Organisation, Kultur und Strategie eingebettet sein. Neben der Einführung von neuen Unternehmenssoftware, ist insbesondere ein Umdenken des Managements und aller Mitarbeiter Voraussetzung.

 

Quelle:Oops: Hawaiian Airlines Accidentally Charged Customers Up To $674,000 For Award Tickets