Dimensionen der Datenqualität

Warum ist Datenqualität so entscheidend?

Die Dimensionen der Datenqualität: Was macht gute Daten aus?

Stell dir vor, du planst eine wichtige Marketingkampagne und die Daten deiner Kundschaft sind dein Kompass. Wenn dieser Kompass ungenau ist, führt er dich in die falsche Richtung. Datenqualität beschreibt, wie gut deine Daten für den geplanten Zweck geeignet sind. Um das zu beurteilen, betrachten wir verschiedene Dimensionen:

• Genauigkeit: Entsprechen die Daten der Realität? Ist die E-Mail-Adresse max@musteman.de wirklich korrekt oder hat sich ein Tippfehler eingeschlichen (max@musterman.de)?
• Vollständigkeit: Sind alle notwendigen Informationen vorhanden? Fehlt bei einer Produktbeschreibung vielleicht der Preis oder die Artikelnummer, sodass Interessierte nicht bestellen können?
• Aktualität: Sind die Daten noch auf dem neuesten Stand? Ist die gespeicherte Adresse einer Person noch gültig, oder ist sie bereits vor einem Jahr umgezogen?
• Konsistenz: Widersprechen sich Daten innerhalb eines Datensatzes oder über verschiedene Systeme hinweg nicht? Ist der Geburtsmonat einer Person in der Vertriebsdatenbank "Juli", im Marketingsystem aber "August"?
• Eindeutigkeit (Uniqueness): Ist jeder reale Sachverhalt nur einmal repräsentiert? Gibt es eine Person mehrfach im System, weil ihr Name einmal mit und einmal ohne zweiten Vornamen erfasst wurde?
• Relevanz: Sind die Daten für den jeweiligen Anwendungsfall überhaupt nützlich und notwendig? Benötigst du wirklich die Augenfarben für deine Marketingkampagne?
• Verständlichkeit: Sind die Daten und ihre Bedeutung klar und nachvollziehbar dokumentiert? Weiß jede Person im Team, was das Feld "Status_K03" in der Datenbank bedeutet?

Die fatalen Folgen mangelnder Datenqualität

Schlechte Datenqualität ist wie ein Fundament aus Sand für ein Haus – es wird nicht lange halten und kann teure Probleme verursachen. Im Geschäftsalltag kann mangelnde Datenqualität gravierende Auswirkungen haben:

• Fehlerhafte Entscheidungen: Wenn strategische Entscheidungen, wie die Produktionsplanung oder die Einführung neuer Produkte, auf ungenauen oder veralteten Daten basieren, können teure Fehlentscheidungen die Folge sein. Ein Unternehmen, das seinen Lagerbestand aufgrund fehlerhafter Verkaufszahlen plant, produziert entweder zu viel (hohe Lagerkosten) oder zu wenig (verpasste Verkaufschancen und unzufriedene Kundschaft).
• Ineffiziente Geschäftsprozesse: Unvollständige oder inkonsistente Daten führen oft zu erheblichem Mehraufwand und Verzögerungen. Sind beispielsweise Lieferadressen in der Kund:innendatenbank fehlerhaft, kommen Sendungen nicht an, müssen aufwendig retourniert und neu versendet werden. Das kostet Zeit, Geld und Nerven.
• Compliance-Risiken und rechtliche Probleme: Gesetzliche Vorgaben, insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), fordern korrekte, aktuelle und zweckgebundene Verarbeitung personenbezogener Daten. Veraltete Kund:innendaten, die nicht fristgerecht gelöscht werden, oder die Nutzung von Daten für nicht genehmigte Zwecke können zu empfindlichen Bußgeldern und Reputationsschäden führen.
• Verlust von Vertrauen und Imageschäden: Erhalten Personen wiederholt falsche Rechnungen, werden mit irrelevanten Werbe-E-Mails bombardiert oder stellen fest, dass ihre persönlichen Daten veraltet oder falsch sind, schwindet das Vertrauen in das Unternehmen rapide. Dies kann zur Abwanderung von Kundschaft und einem nachhaltig beschädigten Unternehmensimage führen.
• Verringerte Produktivität: Mitarbeitende, die ständig mit der Korrektur fehlerhafter Daten oder der Suche nach korrekten Informationen beschäftigt sind, können ihre eigentlichen Aufgaben nicht effizient erledigen. Dies führt zu Frustration und einer allgemeinen Verringerung der Produktivität.

Wie lässt sich Datenqualität bewerten und sicherstellen?

Wie eine detektivische Spurensicherung gibt es auch für die Datenqualität verschiedene Methoden zur Bewertung und Verbesserung, die oft Hand in Hand gehen:

• Manuelle Prüfung und Stichproben: Daten werden direkt von Menschen gesichtet und auf Korrektheit überprüft. Dies ist nützlich bei kleineren Datenmengen oder zur initialen Einschätzung, z.B. die Überprüfung einer Adressliste auf Tippfehler.
• Automatisierte Validierung durch Regeln: Software prüft Daten anhand vordefinierter Regeln. Beispiele sind die Prüfung, ob eine Postleitzahl das korrekte Format hat oder ein Pflichtfeld ausgefüllt ist.
• Statistische Analysen und Profiling: Durch Analyse großer Datenmengen können Muster oder Ausreißer identifiziert werden, die auf Qualitätsprobleme hindeuten, z.B. ungewöhnlich viele Bestellungen mit dem Wert 0 € oder der Abgleich von Kund:innenadressen zwischen CRM und Rechnungssoftware.
• Datenbereinigung (Data Cleansing): Nach der Identifizierung von Fehlern werden diese korrigiert, Duplikate entfernt oder fehlende Informationen ergänzt.
• Etablierung von Datenqualitätsmanagement-Prozessen: Langfristig ist es wichtig, Prozesse zu definieren, die eine hohe Datenqualität von Beginn an sicherstellen, z.B. durch klare Eingaberichtlinien und Schulungen.

Lernziele

• die Auswirkungen mangelnder Datenqualität auf Geschäftsprozesse und Entscheidungen interpretieren, indem typische Fehlerquellen (z. B. veraltete, fehlerhafte oder unvollständige Daten) und deren Folgen für Analyse, Compliance und operative Abläufe anhand konkreter Szenarien analysiert werden.
• die wesentlichen Dimensionen der Datenqualität erklären, indem die Begriffe wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Relevanz anhand praxisnaher Beispiele erläutert und deren Bedeutung für die Nutzung von Daten in IT-Systemen dargestellt werden.
• verschiedene Methoden zur Bewertung der Datenqualität vergleichen, indem Ansätze wie manuelle Prüfung, automatisierte Validierung und statistische Analysen gegenübergestellt und deren Eignung für unterschiedliche Datenarten und Anwendungsszenarien bewertet werden.