Datenqualität: Ein umfassender Leitfaden

Die Bedeutung der Datenqualität für Unternehmen

Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität ist von zentraler Bedeutung für Unternehmen, die fundierte Entscheidungen treffen, ihre Kunden besser verstehen und eine durchgängige Konsistenz gewährleisten möchten. Die Daten sind der treibende Faktor in modernen Unternehmen. Daher müssen sie korrekt, konsistent, vollständig, relevant und vertrauenswürdig sein, um geeignete Strategien zu entwickeln und umzusetzen. Fehlerhafte Daten hingegen können sich negativ auf Entscheidungen, das Kundenerlebnis und die gesamte Organisation auswirken. Daher ist es wichtig, sich auf die Erfassung qualitativ hochwertiger Daten zu konzentrieren, um erfolgreiche Geschäftsstrategien zu entwickeln und die Kundenreise zu optimieren.

In diesem Artikel werden wir uns mit dem Thema Datenqualität, ihren verschiedenen Dimensionen und den Methoden zur Messung und Verbesserung dieser befassen.

Lassen Sie uns beginnen.

Was versteht man unter Datenqualität?

Datenqualität bezieht sich auf den Zustand von Daten, der angibt, wie zuverlässig ein Datensatz für Entscheidungsfindung, Planung und operative Abläufe ist. Ein qualitativ hochwertiger Datensatz muss dem beabsichtigten Zweck entsprechen, vollständig, akkurat, zuverlässig, leicht zugänglich sein, mit verschiedenen Quellen übereinstimmen und bei Bedarf angemessen präsentiert werden.

Aktuell gibt es keinen allgemeingültigen Standard für Datenqualität und deren Validierung, da die Anforderungen von Unternehmen zu Unternehmen und von Projekt zu Projekt variieren. Unternehmen entwickeln eigene Rahmenwerke und Richtlinien, um Datenqualität gemäß ihren spezifischen Bedürfnissen zu erfassen, zu organisieren, zu verwalten und zu definieren. In der Praxis wird Datenqualität durch Bewertungen und die Interpretation von Metriken wie Genauigkeit, Relevanz, Konsistenz, Vollständigkeit, Vertrauenswürdigkeit und Aktualität sichergestellt. Datenanalysten messen und bewerten die Gesamtqualität, um den tatsächlichen Zustand eines Datensatzes zu ermitteln. Diese Informationen helfen Unternehmen, den Wert und die Relevanz von Daten zu verstehen und zu entscheiden, ob sie diese für die Planung und Umsetzung von Geschäftsstrategien verwenden, um einen Mehrwert für Endverbraucher zu generieren.

Dimensionen der Datenqualität

Datenqualität weist verschiedene Merkmale oder Dimensionen auf. Diese dienen als Metriken, die Analysten verwenden, um die Qualität und den Nutzen von Daten für Anwender zu bewerten. Obwohl viele Metriken von Projekt zu Projekt und von Unternehmen zu Unternehmen variieren können, gehören die folgenden zu den häufigsten:

Genauigkeit

Die Menge an gesammelten Daten spielt keine Rolle, wenn diese ungenau sind. In diesem Fall wäre eine Verwendung für Geschäftsstrategien sinnlos, da das Ergebnis nicht den Erwartungen entspricht und das Vertrauen der Kunden in das Unternehmen, seine Produkte und Dienstleistungen beeinträchtigen könnte. Daher ist es unerlässlich, die Genauigkeit eines Datensatzes zu bewerten, indem eine effektive Strategie zur Überprüfung der Quelle und zur Datenverwaltung angewandt wird.

Relevanz

Auch wenn die Daten korrekt sind, sind sie nutzlos, wenn sie nicht dem entsprechen, was das Unternehmen benötigt. Unnötige Daten können zudem die Datenbank belasten und Zeit und Mühe bei der Verwaltung verschwenden.

Ein Beispiel: Wenn nach qualitativ hochwertigen Äpfeln gesucht wird, aber qualitativ hochwertige Orangen gefunden werden, sind diese zwar von ausgezeichneter Qualität, aber nicht das, was benötigt wird. Daten müssen daher relevant sein. Bei der Beurteilung der Datenqualität ist es wichtig zu prüfen, ob die Daten dem Zweck der Erhebung entsprechen. Wenn dies der Fall ist, können sie als qualitativ hochwertig betrachtet werden.

Vollständigkeit

Das Sammeln von immer mehr Daten ohne die Überprüfung der Vollständigkeit kann dazu führen, dass diese bei der Implementierung unbrauchbar werden. Daher sollte beim Erfassen von Daten sichergestellt werden, dass alle relevanten Informationen vorhanden sind (z.B. der vollständige Name eines Interessenten, nicht nur der Vor- oder Nachname, die vollständige Adresse usw.). Es geht nicht darum, unnötige Informationen zu speichern, sondern darum, hilfreiche Informationen für die Strategie zu erfassen.

Konsistenz

Hochwertige Daten sollten nicht im Widerspruch zu bereits in anderen Datenbanken gespeicherten Daten stehen, da sonst eine davon falsch sein könnte. Inkonsistente Daten führen zu Verwirrung und einer aufwendigen Suche nach fehlerhaften Datensätzen. Es ist daher wichtig sicherzustellen, dass Daten in der gesamten Datenbank und im Unternehmen konsistent sind. Dies kann durch die Verwendung derselben Softwaresysteme oder die Integration und Synchronisierung von Datentools mit einem CRM erreicht werden. Auf diese Weise arbeiten alle am gleichen Strang.

Zugänglichkeit

Selbst wenn Daten genau, vollständig, relevant und konsistent sind, sind sie möglicherweise nutzlos, wenn die richtigen Personen oder Teams keinen Zugriff darauf haben. Dies können Mitarbeiter, Partner oder Kunden sein. Für diesen Zweck sollten Personen, die Zugriff auf bestimmte Datensätze benötigen, identifiziert und mit Tools ausgestattet werden, die diesen Zugriff ermöglichen. Es sollte sichergestellt werden, dass diese jederzeit und überall problemlos darauf zugreifen können.

Aktualität

Daten ändern sich ständig. Es ist möglich, dass ein Kunde, der früher eine bestimmte Telefonnummer oder E-Mail-Adresse hatte, diese geändert hat. Die Verwendung veralteter Daten für Werbebotschaften ist daher nutzlos. Veraltete Daten entsprechen möglicherweise nicht mehr dem aktuellen Stand. Daher ist es wichtig, historische Daten und Änderungen zu verfolgen. Dies hilft, die Aufzeichnungen aktuell und relevant zu halten.

Einzigartigkeit

Für viele Projekte, wie z.B. Marketing oder Texterstellung, ist die Einzigartigkeit ein wesentliches Merkmal der Datenqualität. Eindeutigkeit bedeutet keine Datenduplizierung oder Überschneidung mit anderen Aufzeichnungen. Doppelte Daten können die Glaubwürdigkeit und das Vertrauen der Benutzer gefährden. Daher muss sichergestellt werden, dass Daten eindeutig sind und dem jeweiligen Zweck entsprechen. Datenanalysten führen eine Datenbereinigung durch, um geringe Eindeutigkeitswerte zu beheben und die Eindeutigkeit sicherzustellen.

Abgesehen von den oben genannten Kriterien können weitere Dimensionen der Datenqualität die Datenverfügbarkeit, Vergleichbarkeit, Flexibilität, Angemessenheit und Plausibilität umfassen.

Warum ist Datenqualität wichtig?

Unternehmen streben eine hohe Datenqualität an, um die richtigen Entscheidungen zu treffen und eine höhere Rendite zu erzielen. Dies bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, darunter:

Schnellere und bessere Geschäftsentscheidungen: Moderne Organisationen müssen Daten auswerten, um Kundenbedürfnisse zu identifizieren. Dies hilft bei der Entwicklung geeigneter Strategien und ermöglicht es, Geschäftsentscheidungen schneller und effektiver zu treffen.

Bessere Zusammenarbeit: Konsistente Daten innerhalb der Abteilungen und der gesamten Organisation gewährleisten, dass alle auf dieselben Daten zugreifen können. Dies hilft, Prioritäten aufeinander abzustimmen und zusammenhängende Ergebnisse zu erzielen.
Kunden besser verstehen: Genaue und zuverlässige Kundendaten ermöglichen ein besseres Verständnis der Kunden. Man erhält genauere Einblicke in ihre Bedürfnisse, Interessen und Schmerzpunkte. Dies ermöglicht die Entwicklung besserer Angebote, die auf die Anliegen der Kunden eingehen und sinnvolle Beziehungen aufbauen.

So misst man die Datenqualität

Daten von schlechter Qualität können einem Unternehmen in Bezug auf Ruf, Kundenvertrauen und andere Faktoren schaden. Daher ist es wichtig, die gesammelten Daten auszuwerten, um sicherzustellen, dass sie von hoher Qualität und für die Geschäftsanforderungen geeignet sind. Dafür ist es erforderlich, spezifische Prozesse und Metriken zur Messung der Datenqualität einzurichten. Daten sollten anhand der festgelegten Metriken bewertet, die Ergebnisse analysiert und die Daten für den jeweiligen Zweck optimiert werden.

#1 Subjektive Bewertung

Diese Bewertung wird von Datenanalysten, Stakeholdern und anderen Beteiligten durchgeführt, um die Qualität eines bestimmten Datensatzes zu beurteilen. Basierend auf ihren Wahrnehmungen können sie eine Entscheidung treffen. Wenn beispielsweise ein Datensatz als ungenau eingestuft wird, kann dieser entfernt oder eine andere Person beauftragt werden, die genauen Daten zu beschaffen. Das Projekt wird unterbrochen, bis das Problem behoben ist. Die Bewertung ist daher subjektiv.

#2 Objektive Bewertung

Die objektive Bewertung wird anhand objektiver Metriken durchgeführt, die in einem Datensatz aufgezeichnet sind. Sie kann basierend auf der jeweiligen Aufgabe oder anhand von Metriken ausgewertet werden. Um diese Metriken zu ermitteln und objektive Daten zu bewerten, können Key Performance Indicators (KPIs) erstellt werden, die den jeweiligen Anforderungen entsprechen. Im Rahmen objektiver Bewertungen gibt es drei Möglichkeiten, die Datenqualität zu messen:

Einfaches Verhältnis: Dies ist die Gesamtzahl der erwarteten Ergebnisse im Verhältnis zu den möglichen Ergebnissen. Das einfache Verhältnis liegt normalerweise zwischen 0 und 1, wobei 1 das wünschenswerteste/erwartete Ergebnis ist. Dieses Verhältnis misst Konsistenz und Vollständigkeit.
Max oder Min: Diese Methode hilft bei der Verwaltung mehrerer Variablen der Datenqualität. Das Maximum ist eine flexible Zahl, die Variablen wie Zugänglichkeit und Aktualität darstellen kann, während das Minimum konservativer ist und Variablen wie Genauigkeit darstellen kann.

Gewichteter Durchschnitt: Dies ist eine weitere Methode, um zu verstehen, wie jede Variable ihren Wert einbringt.

Mit diesen Methoden kann die Datenqualität gemessen werden, um Geschäftsstrategien zu gestalten. Nach der Bewertung subjektiver und objektiver Datenqualitätsmetriken muss analysiert werden, wie die Ergebnisse zu nutzen sind und wie Daten verbessert werden können, um maximalen Nutzen für das Unternehmen zu generieren.

So verbessert man die Datenqualität

Durch die Analyse ausgewerteter Datenqualitätsmetriken können Daten erkannt werden, die die Kriterien oder KPIs nicht erfüllen. Dadurch können diese bereinigt oder entfernt werden, um die Datenbank mit qualitativ hochwertigen, wertschöpfenden Daten für die aktuellen und zukünftigen Ziele zu füllen.

Die folgenden Methoden können helfen, die Datenqualität zu verbessern und Probleme zu reduzieren:

Datenprofiling: Dieser Prozess hilft, die gesamten Datenbestände für ein effektives Datenqualitätsmanagement zu verstehen. Dies ist wichtig, da Daten im Laufe der Zeit von Mitarbeitern und Stakeholdern gesammelt und gespeichert wurden, was zu unterschiedlichen Standards, Formaten und Speicherorten führen kann. Um die Datenqualität zu verbessern, sollte man sich ein umfassendes Bild von der vorhandenen Datenlandschaft machen, bevor mit der Rationalisierung begonnen wird.

Datenabgleich: Beim Datenabgleich werden Daten korreliert, um Redundanzen zu identifizieren. Dies geschieht, um sicherzustellen, dass keine Fälle auftreten, in denen mehrere Datenelemente die gleiche Bedeutung haben. Wenn beispielsweise ein Datensatz mit dem Namen Johnny Depp vorhanden ist und ein anderer Datensatz mit dem Namen John Depp, der dieselbe Person darstellt, gefunden wird, ist dieser überflüssig. Solche Datensätze müssen entfernt werden, um Unordnung zu vermeiden.
Data Governance: Data Governance umfasst Datenstandards und -richtlinien, die sich auf KPIs und Datenelemente konzentrieren. Data-Governance-Standards können auch Geschäftsregeln definieren, die Unternehmen befolgen müssen, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten.
Berichterstattung: Die Datenberichterstattung beinhaltet die Aufzeichnung eines Qualitätsprotokolls und die Dokumentation bekannter Probleme in den Daten. Auf diese Weise kann festgestellt werden, ob weitere Datenbereinigungen und -optimierungen erforderlich sind. Die durch Datenabgleich und Profiling gesammelten Daten können verwendet werden, um KPIs zu messen und Berichte zu erstellen.
Digital Asset Management (DAM): Daten können in Form von digitalen Assets wie Texten, Bildern, Videos und anderen Dateien vorliegen. DAM hilft dabei, die Qualität und Relevanz digitaler Daten sicherzustellen.
Master Data Management (MDM): MDM-Frameworks sind hervorragende Ressourcen zur Vermeidung von Qualitätsproblemen. Dabei geht es um Produkt-, Standort- und Partnerstammdaten.

Product Information Management (PIM): Warenhersteller und -verkäufer müssen ihre Datenqualitäts-KPIs aufeinander abstimmen. Auf diese Weise können Kunden den bestellten Artikel in allen Phasen einsehen, vom Suchen bis zur Lieferung und zum Kundendienst. Mit PIM kann eine standardisierte Produktdatenpräsentation mit allen Informationen konsistent und zuverlässig erstellt werden.
Customer Data Integration (CDI): CDI erfordert, dass Kundendaten, die über CRM-Systeme, Self-Service-Registrierungsseiten, soziale Medien usw. erfasst wurden, in einer einzigen Quelle zusammengeführt werden, um Kohäsion und Zusammenarbeit zu fördern.

Bewährte Praktiken für Datenqualität

Viele Unternehmen gehen möglicherweise davon aus, dass sie qualitativ hochwertige Daten in ihrer Datenbank haben. Die Realität kann jedoch anders aussehen. Hier sind einige bewährte Praktiken, um die Datenqualität zu gewährleisten:

Auswahl relevanter Metriken: Die Auswahl der Metriken, die bewertet werden sollen, muss spezifisch erfolgen. Nur die für den Entscheidungsprozess wertvollen Metriken sollten verfolgt werden. Die Bewertung von allem, was keinen Mehrwert bietet, ist unnötig und verschwendet Zeit, Ressourcen und Aufwand.

Sicherstellung einer zentralen Datenquelle: Die zentrale Speicherung aller Daten des Unternehmens ist von entscheidender Bedeutung. Daten können in mehreren Systemen wie Vertriebstools und CRMs gespeichert sein. Eine zentrale Quelle erfordert Konsistenz in allen Systemen, was durch Audits erreicht werden kann.
Regelmäßige Audits: Regelmäßige Datenqualitätsprüfungen ermöglichen es, Probleme frühzeitig zu erkennen. Je nach Datenvolumen können Audits monatlich, wöchentlich oder sogar täglich durchgeführt werden.

Analyse der Ursachen von Fehlern: Die Analyse, warum die Datenqualität mangelhaft war oder warum sie erfolgreich war, ist notwendig, um Strategien zu optimieren. Erfolgreiche Maßnahmen sollten auf verbesserungsbedürftige Bereiche übertragen werden. Dies steigert die Effektivität bei der Erfassung und Verwaltung der Datenqualität.

Investition in notwendige Ressourcen: Die Investition in die richtigen Ressourcen für Berichte, Analysen, Schulungen und andere Prozesse ist von Vorteil, um die Datenqualität zu verwalten. Es kann ein einzelnes Tool verwendet werden, das alle diese Funktionen bietet, oder verschiedene Tools, je nach Prioritäten und Anforderungen.
Verwendung von Datenqualitätsmanagementsoftware: Um die Datenqualität mit hoher Geschwindigkeit und Effizienz zu verwalten, kann auf Automatisierung gesetzt werden. Ein gutes Tool für das Datenqualitätsmanagement macht Daten leicht zugänglich. Geeignete Software zur Datenberichterstattung und -analyse sind z.B. Operations-Hub, Talend Open Studio, OpenRefine, Deduplizierung usw.

Beispiele für Datenqualitätsmanagement in verschiedenen Branchen

Finanzwesen: Finanzdienstleister führen ein Datenqualitätsmanagement durch, um sensible Daten zu identifizieren und zu schützen, die Einhaltung von Vorschriften zu überwachen und die Berichterstattung zu automatisieren.
Fertigung: Hersteller verwenden Datenqualitätsmanagement, um genaue Aufzeichnungen über Lieferanten und Kunden zu führen und diese regelmäßig zu aktualisieren. Es wird benötigt, um Qualitätsprobleme rechtzeitig zu erkennen und Strategien zu beheben und zu optimieren.

Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen wird Datenqualitätsmanagement benötigt, um genaue und vollständige Patientenakten zu führen. Es hilft bei der Bereitstellung geeigneter Patientenversorgungs- und Behandlungspläne und ermöglicht eine schnellere und korrekte Abrechnung sowie Risikomanagement.
Öffentlicher Sektor: Organisationen des öffentlichen Sektors benötigen ein Datenqualitätsmanagement, um vollständige, präzise und konsistente Daten über laufende Projekte, Mitarbeiter, Auftragnehmer und andere relevante Bereiche zu führen und sicherzustellen, dass die Ziele erreicht werden.

Fazit

Datenqualität ist für Unternehmen von zentraler Bedeutung. Die gesammelten Daten müssen unter anderem in Bezug auf Genauigkeit, Vollständigkeit, Relevanz, Vertrauenswürdigkeit und Konsistenz von hoher Qualität sein. Dies ermöglicht fundierte Geschäftsentscheidungen, eine optimale Kundenbetreuung und eine effektive Unternehmensführung.