Data Quality: Der Schlüssel zum Unternehmenserfolg im digitalen Zeitalter

Datenqualität ist das Fundament für erfolgreiche Geschäftsentscheidungen und digitale Transformation. Doch 47 % der IT-Führungskräfte sehen mangelnde Datenqualität als größtes Transformationshindernis. Erfahren Sie, wie Sie durch systematisches Datenqualitätsmanagement Ihre Geschäftsprozesse optimieren und nachhaltigen Erfolg sichern.

Warum Datenqualität heute entscheidend ist

Schlechte Datenqualität kostet Sie bares Geld: Unternehmen büßen durch fehlerhafte, unvollständige oder doppelte Datensätze ca. 8-12 % ihres Umsatzes ein. Besonders kritisch wird dies, da 90 % aller existierenden Daten erst in den letzten zwei bis drei Jahren entstanden sind – Tendenz exponentiell steigend.

Was verstehen wir unter Datenqualität?

Datenqualität beschreibt, inwieweit Ihre Datensätze für den vorgesehenen Zweck geeignet sind. Sie ist kontextabhängig und umfasst neun essenzielle Dimensionen:

• Vollständigkeit: Alle relevanten Daten sind vorhanden
• Genauigkeit: Daten stimmen mit der Realität überein
• Validität: Daten entsprechen definierten Formaten und Regeln
• Einzigartigkeit: Keine Duplikate vorhanden
• Konsistenz: Einheitlichkeit über Systeme hinweg
• Aktualität: Daten werden zeitnah gepflegt
• Nachvollziehbarkeit: Herkunft der Daten ist transparent
• Klarheit: Daten sind eindeutig definiert
• Verfügbarkeit: Berechtigte Nutzer:innen haben Zugriff

Die größten Herausforderungen im Datenqualitätsmanagement 2025

Unternehmen stehen vor komplexen Aufgaben, die strategische Lösungsansätze erfordern:

• Exponentielles Datenwachstum: Bis 2025 werden etwa 175 Zettabyte an Daten erwartet (Quelle: IDC) - diese Prognose kann je nach aktuellen Studien variieren
• Heterogene Datenlandschaften: Unterschiedliche Formate erschweren die Integration
• Ownership-Lücken: Unklare Zuständigkeiten bei der Datenpflege
• Legacy-Systeme: Fehlende moderne Schnittstellen behindern die Qualität
• Datenkultur-Lücken: Fehlendes Bewusstsein und mangelnde Kompetenzen

Wir unterstützen Sie dabei, diese Herausforderungen systematisch zu bewältigen – durch organisationsübergreifende Ansätze und praxiserprobte Methoden.

Data Governance: Ihr Fundament für nachhaltige Datenqualität

Data Governance schafft klare Strukturen für erfolgreiche Datennutzung in Ihrem Unternehmen. Sie definiert Verantwortlichkeiten, etabliert Standards und nutzt strategische Teams für eine unternehmensweite Datenkultur.

Klare Definition von Verantwortlichkeiten

Ein effektives Data-Governance-System legt fest, wer für Datenpflege, Überwachung und Freigabe verantwortlich ist. Data-Governance-Teams entwickeln und überwachen verbindliche Standards, die kontinuierlich Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität Ihrer Daten sicherstellen.

Master Data Governance für Ihre Stammdaten

Stammdaten wie Kunden-, Produkt- oder Lieferantendaten bilden das Rückgrat Ihrer geschäftskritischen Prozesse. Einheitliche Definitionen und moderne Datenmanagement-Tools stellen sicher, dass diese Daten konsistent und aktuell in allen Systemen vorliegen.

Integration und Sicherheit

Moderne Datenmanagement-Lösungen unterstützen Sie dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und zu bereinigen. Gezielte Sicherheitsmaßnahmen wie Zugriffskontrollen und Verschlüsselung schützen Ihre sensiblen Informationen.

Nicht zuletzt trägt Data Governance auch zur Sicherheit und zum Schutz sensibler Informationen bei. Durch gezielte Maßnahmen wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und kontinuierliche Überwachung werden Daten vor unbefugtem Zugriff und Verlust geschützt – ein entscheidender Faktor für das Vertrauen von Kunden und Geschäftspartnern.

Insgesamt ist Data Governance ein unverzichtbarer Bestandteil eines erfolgreichen Datenqualitätsmanagements. Sie schafft die Voraussetzungen dafür, dass Daten als wertvolle Ressource im Unternehmen genutzt werden können – als Grundlage für fundierte Analysen, effiziente Prozesse und nachhaltigen Geschäftserfolg. Unternehmen, die auf eine starke Data Governance setzen, profitieren von höherer Datenqualität, optimierten Abläufen und besseren Ergebnissen bei der Nutzung ihrer Daten.

IT

Data Governance: Das Fundament für effizientes Datenmanagement

So messen Sie Ihre Datenqualität erfolgreich

Eine objektive Bewertung kombiniert automatisierte und qualitative Ansätze:

• Automatisierte Messung: DQM-Software überwacht kontinuierlich Fehlerquoten, Vollständigkeit und Aktualität
• Qualitative Bewertung: Regelmäßige Befragungen Ihrer Datenanwender:innen erfassen nutzungsorientierte Probleme

Wichtige KPIs für Ihre Datenqualität

• Vollständigkeit (Completeness): Anteil fehlender Werte, Abdeckung des Datensatzes
• Genauigkeit (Accuracy): Fehlerquote, Abgleich mit Referenzquellen
• Konsistenz (Consistency): Formatkonsistenz und Widerspruchsquote
• Aktualität (Timeliness): Latenzzeit, Datenaktualisierungsrate
• Eindeutigkeit (Uniqueness): Duplikat-Rate
• Relevanz/Nutzbarkeit (Relevance/Usability): Feldnutzungsrate und Business Rule Compliance

DQM-Tools für die Praxis

Automatisierte Tools ermöglichen systematische Datenprüfung und -verbesserung. Bewährte Lösungen sind beispielsweise Talend, Informatica oder Ataccama. In einem Onlineshop können Sie durch automatisierte Datenqualitätsprüfungen fehlerhafte Produktdaten frühzeitig erkennen, Retouren reduzieren und die Kundenzufriedenheit steigern.

Ein praxisnahes Beispiel: In einem Onlineshop können fehlerhafte oder unvollständige Produktdaten zu falschen Bestellungen, erhöhten Retouren und unzufriedenen Kunden führen. Durch den Einsatz automatisierter Datenqualitätsprüfungen und Algorithmen zur Datenvalidierung lassen sich diese Fehlerquellen frühzeitig erkennen und beheben. Die Automatisierung sorgt dabei für eine kontinuierliche Datenpflege ohne hohen manuellen Aufwand und verbessert so nachhaltig die Kundenzufriedenheit und den Unternehmenserfolg.

Erfolgreiche Umsetzung in der Praxis

Wir setzen Datenqualitätsmanagement als strategisches Projekt mit interdisziplinären Teams um. Agile Methoden und Change Management fördern dabei eine nachhaltige Datenkultur. Die flexible SaaS-Bereitstellung (Software as a Service) ermöglicht Ihnen eine skalierbare Nutzung.

Technische Bestandteile:

• Data-Quality-Management-Software
• Master Data Governance
• PIM-Systeme (Product Information Management sind Systeme zur zentralen Verwaltung von Produktinformationen)

Die cloudbasierte Integration in Ihre bestehende IT-Landschaft ist dabei entscheidend für den Erfolg. Die entwickelten Regeln zur Datenqualität müssen in der Anwendung im Unternehmen überprüft werden, um ihre Wirksamkeit zu messen. In der Praxis haben sich Best Practices etabliert, die bei der Umsetzung des Datenqualitätsmanagements helfen und den Erfolg sichern.

IT

Datenmanagement: Wie gelingt die Basis für fundierte Entscheidungen?

Kosten-Nutzen-Analyse: Ihre Investition zahlt sich aus

Schlechte Datenqualität verursacht messbare Kosten durch Rücksendungen im Retail oder Compliance-Verstöße im Banking. Besonders im Vertrieb ist die Qualität der Produktdaten entscheidend, da hochwertige Produktinformationen die Produktfindbarkeit verbessern, die Retourenquote senken und die Kundenzufriedenheit steigern. Hochwertige Datenqualität hingegen:

• Steigert Ihre Produktivität
• Verkürzt Entscheidungszyklen
• Erhöht das Kundenvertrauen
• Verbessert die Produktfindbarkeit
• Senkt Retourenquoten

Gute Datenqualität steigert die Produktivität, verkürzt Entscheidungszyklen und erhöht das Kundenvertrauen. Eine konsequente Optimierung der Datenqualität ist somit ein wesentlicher Faktor für nachhaltigen unternehmerischen Erfolg.

Zukunftstrends im Datenqualitätsmanagement

• KI-gestützte Datenprüfung: Automatische Fehlererkennung und Datenanreicherung revolutionieren die Datenqualität
• Real-time Monitoring: Qualitätskontrollen in Streaming-Architekturen ermöglichen kontinuierliche Überwachung
• Integration in DataOps/MLOps: Qualitätssicherung wird nahtlos in Datenpipelines integriert (DataOps kombiniert Datenmanagement mit DevOps-Prinzipien, MLOps optimiert Machine Learning-Workflows)
• Privacy-by-Design: Datenschutz wird von Anfang an in DQM-Prozesse eingebaut
• Cloud-native Lösungen: Skalierbare Microservices bieten maximale Flexibilität in Datenpipelines - diese Skalierbarkeit und Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenverarbeitungskapazitäten je nach Bedarf anzupassen

Business Intelligence und Data Management bilden die Grundlage für eine unternehmensweite Datenstrategie und unterstützen datengetriebene Entscheidungsprozesse. Data Excellence dient als ganzheitliches Framework, um die Datenqualität zu verbessern und den digitalen Wandel im Unternehmen voranzutreiben. SAP-Lösungen spielen eine zentrale Rolle bei der Integration und Verwaltung von Daten im Unternehmenskontext.

Die Datenanalyse ermöglicht es, aus hochwertigen Daten wertvolle Einblicke und Kenntnisse zu gewinnen, die für innovative Geschäftsmodelle genutzt werden können. Das Ziel zukünftiger Datenqualitätsinitiativen ist die effiziente Bereitstellung hochwertiger Daten zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Die Bewertung der Data Quality hinsichtlich Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität ist entscheidend für verlässliche Analysen und reibungslose betriebliche Abläufe.

Ihr nächster Schritt zu besserer Datenqualität

Datenqualität ist Ihr zentraler Erfolgsfaktor im digitalen Zeitalter. Sie beeinflusst die Qualität Ihrer Entscheidungen, die Effizienz Ihrer Prozesse und die Zufriedenheit Ihrer Kunden.

Ein ganzheitliches Datenqualitätsmanagement, das Strategie, Technologie und Kultur vereint, macht aus Ihren Daten einen wertvollen Unternehmensbestandteil. Sichern Sie Ihre Wettbewerbsfähigkeit und erschließen Sie neue Geschäftsmöglichkeiten durch kontinuierliche Überwachung, gezielte Maßnahmen und moderne Technologien.

Starten Sie noch heute mit der Optimierung Ihrer Datenqualität – wir unterstützen Sie dabei!

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Geschrieben von

Cegos Integrata Team

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