Datenqualität in KMU effizient verbessern — Datenanalyse & Datenbanken

Datenqualität schnell erhöhen: Ein systematischer Ansatz

Die Qualität von Daten ist entscheidend für effektive Geschäftsentscheidungen. Innerhalb eines KMU können ungenaue oder unvollständige Datensätze nicht nur zu Fehlentscheidungen führen, sondern auch erhebliche finanzielle Kosten verursachen. Die Erhöhung der Datenqualität ist daher nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch eine strategische Notwendigkeit.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Unvollständige Datensätze

Einer der häufigsten Fehler in Unternehmensdatenbanken ist das Vorhandensein unvollständiger Datensätze. Fehlen Daten in wichtigen Feldern, kann dies die Analysen wesentlich verzerren. Um dies zu beheben, sollten Unternehmen regelmässig Validierungsroutinen einführen, die unvollständige Eingaben identifizieren und korrigieren. Zum Beispiel kann eine automatische Überprüfung implementiert werden, die sicherstellt, dass Pflichtfelder wie Telefonnummern, Adressen oder E-Mail-Adressen vollständig sind, bevor die Datensätze gespeichert werden.

2. Redundanz und Duplikate

Ein weiterer häufiger Fehler besteht in der Redundanz oder der Existenz von Duplikaten innerhalb der Datensätze. Diese können leicht entstehen, wenn mehrere Abteilungen dieselben Daten erfassen oder wenn eine ungenügende Integrationsstrategie zwischen verschiedenen Datenbanken besteht. Deduplication-Tools und regelmässige Bereinigungsskripte können eingesetzt werden, um doppelte oder redundante Datensätze zu identifizieren und zu entfernen. Zudem können Unternehmensregeln etabliert werden, die eine nur einmalige Erfassung bestimmter Datensätze gewährleisten.

3. Inkonsistente Datenformate

Daten, die in unterschiedlichen Formaten gespeichert sind, können die Analyse erheblich erschweren. Beispielsweise können uneinheitliche Datumsformate oder inkonsistente numerische Darstellungen schwer nachvollziehbare Ergebnisse liefern. Um dies zu korrigieren, sollten einheitliche Datenstandards etabliert und durchgesetzt werden. Konvertierungstools können eingesetzt werden, um bestehende Daten in ein einheitliches Format zu bringen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Woche 1–2: Bestandsaufnahme und Bewertung

• In der ersten Woche sollte eine umfassende Bewertung der vorhandenen Datenqualität durchgeführt werden. Identifizieren Sie die wichtigsten Probleme und priorisieren Sie diese nach ihrer geschäftlichen Relevanz.
• Führen Sie erste Validierungsläufe durch, um die Häufigkeit und Verteilung von unvollständigen, doppelten oder inkonsistenten Datensätzen zu bestimmen.

Woche 3: Planung und Implementierung von Massnahmen

• Erstellen Sie einen detaillierten Plan zur Behebung der identifizierten Probleme. Setzen Sie Prioritäten und definieren Sie klare Verantwortlichkeiten innerhalb Ihres Teams.
• Implementieren Sie erste Korrekturmassnahmen, wie z.B. die Einführung automatisierter Datenvalidierungstools oder die Durchführung von Deduplication-Skripten.

Woche 4: Überprüfung und Anpassung

• Bewerten Sie die Wirksamkeit der eingeleiteten Massnahmen durch erneute Qualitätskontrollen der Daten.
• Passen Sie Ihre Strategien basierend auf den Ergebnissen Ihrer Überprüfung an. Erstellen Sie einen langfristigen Plan zur kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung der Datenqualität.

Durch den systematischen Ansatz zur Erhöhung der Datenqualität kann ein KMU nicht nur die Zuverlässigkeit seiner Daten verbessern, sondern langfristig auch die Effizienz und Genauigkeit seiner Geschäftsentscheidungen steigern.