Datenmanagement

6 Tipps für eine bessere Datenqualität

| Redakteur: Georgina Bott

Unternehmen sollten auf eine gute Datenqualität achten und fehlerhafte Daten bereinigen.
Unternehmen sollten auf eine gute Datenqualität achten und fehlerhafte Daten bereinigen. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Unternehmen sollten darauf achten, dass ihre Daten nicht veraltet sind oder Falschinformationen aufweisen. Diese sechs Schritte helfen, die Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten zu verbessern.

Eine mangelhafte Qualität von Daten, speziell von Kundendaten, führt schnell zu gravierenden Problemen: etwa wenn sich Beschwerden wegen fehlerhafter Adressinformationen häufen, die Bearbeitung von Reklamationen spürbare Kosten verursacht und, im äußersten Fall, sogar unzufriedene Kunden abwandern. Anhand der folgenden sechs Schritte, können fehlerhafter Bestände bereinigt und die Datenqualität gesteigert werden.

1. Ist-Analyse vornehmen

Zu Beginn sollte die IT-Abteilung zusammen mit den Fachabteilungen einen Konsens darüber herstellen, wo die Probleme am größten sind und zu welchen Auswirkungen die mangelnden oder fehlerhaften Daten führen. Dazu werden die Bestände mit einem Data-Profiling-Werkzeug analysiert, um unvollständige, fehlerhafte oder mehrfach vorhandene Kundendaten zu ermitteln, denn sehr oft finden sich in verschiedenen Fachabteilungen unterschiedliche Bestandsdaten zu den gleichen Kunden: dann sind Postleitzahlen oder E-Mail-Adressen lückenhaft oder veraltet, in der Produktdatenbank fehlen Teilenummern oder die Bezeichnungen von Produkten, die Kunden über verschiedene Kanäle kaufen, differieren.

2. Data Steward berufen

Data Stewards spielen eine entscheidende Rolle für den Erfolg einer Datenqualitätsoffensive. Sie kommen aus einer Fachabteilung und kennen Abläufe und Herausforderungen bei der Erstellung und Verwendung von Kundendaten. Ein Data Steward stellt Regeln dazu auf, wie Daten erzeugt, gewartet und in den Fachabteilungen eingesetzt werden. Zudem ist er für die laufende Überwachung und Einhaltung der Datenintegrität und die kontinuierliche Anpassung der Qualitätsverfahren zuständig.

3. Prioritätenliste erstellen

Nicht alle in einem Unternehmen vorhandenen Daten sind gleich wichtig. Ein Data Steward kennt den Wert der einzelnen Daten und legt fest, welche eingehend zu analysieren sind. Dazu wird mit den geeigneten Tools von den Daten, die beim Profiling untersucht wurden, ein Lebenszyklusdiagramm erstellt: Wie und von wem wurden die Daten erzeugt? Welche Benutzer greifen darauf zu? Für welche Zwecke werden sie von welchen Applikationen eingesetzt? Welche Kosten verursachen fehlerhafte Daten?

4. Regeln definieren

Auf Basis der Kostenbetrachtung der fehlerhaften Daten legt der Data Steward fest, welche Abweichungen in der Qualität innerhalb akzeptabler Grenzen liegen und welche Mängel kostspielige Auswirkungen haben. Abhängig davon, wie wichtig einzelne Daten für die Geschäftsprozesse sind, werden die Daten bereinigt oder sie werden nicht mehr weiter verwendet. Zudem regelt der Data Steward, von wem und wie – manuell oder automatisch – die korrigierbaren Fehler behoben werden.

5. Technische Datenbereinigung starten

Hat der Data Steward zusammen mit der IT und den Fachabteilungen eine Bestandsaufnahme fehlerhafter Daten vorgenommen, die Problemfälle identifiziert und festgestellt, wie damit umzugehen ist, steht als nächstes die eigentliche Datenbereinigung an. Aufgrund der organisatorischen Vorgaben kann die IT-Abteilung die technische Bereinigung vornehmen und deren Wirksamkeit mit Hilfe regelmäßiger Kontrollen überprüfen. Ein effektives Datenmanagement bedeutet allerdings nicht zwingend, dass die im Geschäftsalltag benötigten Daten absolut fehlerfrei sind. Abhängig von den Ergebnissen der Folgenabschätzung in Schritt drei kann „gereinigte Daten“ auch „gut genug“ für bestimmte Anwendungsszenarien bedeuten.

6. Datenqualitätsprozess implementieren

Die höchstmögliche Datenqualität ist ein zentraler Bestandteil der fachspezifischen Geschäftsprozesse und muss sich zunächst in den Fachabteilungen bewähren. Im nächsten Schritt kann der Data Steward abteilungsübergreifende und schließlich unternehmensweite Projekte starten. Wichtig ist, dass der Data Steward fortlaufende Verbesserungen der Datenqualität misst und überwacht. Parallel dazu sollten Unternehmen eine Kultur entwickeln, bei der eine hohe Datenqualität eine bedeutende Rolle spielt. Nicht nur der Data Steward und die IT-Abteilung, sondern auch Mitarbeiter aus den Fachabteilungen müssen sich der Bedeutung zuverlässiger Informationen bewusst sein und die Daten pflegen und optimieren.

„Unternehmen müssen die Qualität ihrer Kundendaten als strategische Aufgabe angehen. Zu oft haben sie sich bislang auf reine ,Reparaturarbeiten’ bei akuten Problemen konzentriert. Je länger eine grundlegende Sanierung aufgeschoben wird, desto höher steigen die Kosten“, sagt Nathan Jagoda, Country Manager Germany bei Information Builders. „Wer zielgerichtet handelt und sich beispielsweise zunächst auf die Kundendaten konzentriert, wird schon in kurzer Zeit die ersten Erfolge erzielen. Eine höhere Datenqualität steigert die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung und damit letztlich auch den Umsatz.“

Über Information Builders

Information Builders bietet Business-Intelligence-, Analytics-, Datenintegrations- und Datenqualitätslösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, Performancesteigerungen, Innovation und Wertschöpfung voranzutreiben. Mit einem einzigen Set von leistungsstarken Lösungen können sie unterschiedliche Zielgruppen mit besseren Daten und Analysen beliefern: von Analysten über nicht-technische Anwender bis hin zu Partnern, Kunden und sogar Bürgern. Information Builders zeichnet sich durch sein einzigartiges Engagement für den Kundenerfolg aus. Tausende Unternehmen und Organisationen verlassen sich auf Information Builders als vertrauenswürdigen Partner. Information Builders wurde 1975 gegründet, hat seinen Hauptsitz in New York, verfügt über zahlreiche Niederlassungen weltweit und bleibt eines der größten, unabhängigen, in Privatbesitz befindlichen Unternehmen in der Softwarebranche.

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