Wie Sie Ihre Datenqualität auf Vordermann bringen

Wie effizient Prozesse arbeiten und wie erfolgreich ein Unternehmen am Ende des Tages ist, hängt stark von der Qualität der Stamm- und Bewegungsdaten ab. Die Herausforderungen in der Datenpflege nehmen gerade mit der Digitalisierung deutlich zu und damit steigt die Fehleranfälligkeit. Wir zeigen Ihnen in 6 Schritten, wie Sie Ihre Datenqualität im Zuge der Automatisierung kontinuierlich verbessern.


Knapp „84 % der Umfrageteilnehmer schätzen den […] Aufwand zur Eingabe, Suche und Pflege von Daten als hoch ein[1]“, das belegt eine aktuelle Studie des VDMA. 34 % der Befragten bemängeln zugleich fehlende oder qualitativ minderwertige Kunden- und Interessentenstammdaten – vor allem für den Vertrieb eine entscheidende Herausforderung.

Die Themen Datenqualität und IT-Lösungen für eine optimierte Datengüte rücken damit immer mehr in den Fokus. Denn einerseits lassen sich kostspielige Fehler mit einer individuellen Strategie vermeiden, andererseits nimmt das Vertrauen in die eigenen Daten zu. Alles zusammen bildet die ideale Grundlage, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Wie Sie Ihren Weg zu mehr Datenqualität gestalten, erklären wir Ihnen in 6 Schritten:

1. Filtern Sie erfolgsentscheidende Prozesse heraus

Zunächst gilt es zu klären, in welchen Unternehmensabläufen fehlerhafte oder unvollständige Daten besonders starken Einfluss haben. Das sind die Bereiche, in denen mit einer höheren Datenqualität der schnellste Mehrwert erzielt werden kann. So lassen sich beispielsweise Lieferrisiken durch gepflegte Wiederbeschaffungszeiten, Lieferantenadressen und Konditionen spürbar minimieren. Auch die korrekte Übernahme von Teiledaten in die einzelnen Arbeitsaufträge kann Kosten und Mehraufwände deutlich reduzieren.

Im Zuge einer ersten Analyse sollten Sie zudem prüfen, ob alle Abteilungen jederzeit und ortsunabhängig schnellen Zugang zu relevanten Informationen haben.

2. Definieren Sie Ihre Qualitätskriterien

Die Kriterien für eine hohe Datenqualität können je nach Unternehmen und Abteilung sehr unterschiedlich aussehen. Dabei sollten Sie vor allem nach verschiedenen Arten differenzieren: Bewegungsdaten stellen beispielsweise andere Anforderungen an die notwendigen Informationen als Stammdaten. Außerdem ist es wichtig, zwischen Kunden- und Interessentendaten zu unterscheiden. Stellen Sie sich die Frage: Brauche ich von einem potenziellen Kunden bereits beim ersten Kontakt einen umfangreichen Datensatz – oder sind Name und Telefonnummer des Ansprechpartners zunächst ausreichend?

3. Prüfen Sie die vorhandenen Datenpools

Zur Kontrolle Ihrer existierenden Datensätze ist es wichtig, verschiedene Prüfkriterien heranzuziehen. Zu den offensichtlichen zählen beispielsweise die Vollständigkeit und Richtigkeit. Doch auch weitere Aspekte können in die Bewertung einfließen: Halten Sie zum Beispiel die jeweiligen Archivierungszeiten für Ihre Dokumente ein? Und kommen Sie Ihren Löschpflichten für nicht mehr benötigte Informationen nach?

Eine genaue Analyse und die konsequente Bereinigung Ihrer Datenbanken lässt Sie in erfolgskritischen Prozessen effizienter handeln. Außerdem stärken Sie damit die Compliance Ihres Unternehmens – nach innen und außen.

4. Beseitigen Sie Dubletten

Wenn es um Qualität geht, sind häufig die Daten selbst der entscheidende Schwachpunkt. Denn für automatisierte Prozesse und effiziente Abläufe werden aktuelle, eindeutige und vor allem vollständige Informationen benötigt. Dubletten sind bei der Prüfung ein häufiges Problem. Sie vergrößern unnötig den Datenbestand, verringern die Effizienz und erhöhen das Risiko von Fehlinterpretationen. Deshalb ist es wichtig, sie zu eliminieren und in Zukunft keine neuen mehr anzulegen.

5. Erzeugen Sie eindeutige Daten

Die doppelte Datenhaltung in mehreren voneinander unabhängigen Systemen ist in der Praxis gang und gäbe. Doch das bringt verschiedene Nachteile mit sich: Einerseits bedeutet die manuelle Übertragung in das jeweils andere Programm einen hohen Mehraufwand – andererseits können dadurch Inkonsistenzen und widersprüchliche Datensätze entstehen. Mit modernen Integrationstechniken und professioneller Prüfsoftware (Data Quality Manager) lassen sich solche Fehler gezielt vermeiden.

6. Pflegen und prüfen Sie Ihre Daten kontinuierlich

Für das Projekt Datenqualität gibt es kein Enddatum. Denn Angebots- und Bestellinformationen müssen ebenso wie Serien- und Chargennummern von Teilen fortwährend gepflegt werden. Nur so ist es möglich, die Informationsqualität langfristig zu verbessern. Dafür stehen Ihnen verschiedene Werkzeuge zur Verfügung: regelmäßige automatisierte Qualitätskontrollen, Plausibilitätsprüfungen, Workflows, Datenbereinigungen und festgelegte Regeln für neu erfasste Daten.

Wenn Sie diese 6 Schritte in Ihrem Unternehmen umsetzen, sind Sie auf dem besten Weg zu mehr Datenqualität. Wie Sie Ihre Datenqualität richtig einschätzen, zeigt Ihnen diese Checkliste anhand von 7 Kriterien: https://web.proalpha.com/datenqualitaet-zuverlaessig-einschaetzen


[1] VDMA Software und Digitalisierung (Hrsg.): Kurzstudie zum Thema Variantenmanagement und Kundenbeziehungsmanagement (CRM), Frankfurt am Main 2021, S. 17.


Weitere Fachinformationen finden Sie unter: www.proalpha.com/at/.

Für weitere Fragen steht Ihnen Frau Jessica Herzmansky gerne zur Verfügung:
E: Jessica.Herzmansky@proalpha.at
T: 05 7997 511

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