Effiziente Qualitätssteigerung in Unternehmensdaten

Datenqualität: Ein unverzichtbares Gut für Schweizer KMU

In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt kommt der Qualität der vorhandenen Daten eine immer grössere Bedeutung zu. Für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in der Schweiz kann mangelhafte Datenqualität zu fehlerhaften Geschäftsentscheidungen, erhöhter Kosten und unzufriedenen Kunden führen. Um das Potenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen, sollten KMU daher fokussiert darauf hinarbeiten, die Qualität ihrer Daten schnell und wirksam zu verbessern.

Typische Fehler bei der Datenqualität

1. Inkonsistente Datenformatierung: Einer der häufigsten Fehler in der Datenpflege ist die inkonsistente Formatierung. Beispielsweise verschieden formattierte Datumsangaben oder uneinheitliche Schreibweisen von Kundenadressen können Analysen erschweren und die Datenauswertung verzögern. Die Korrektur erfordert klare Standards und Richtlinien: Definieren Sie beispielsweise einheitliche Formate für Adressen, Postleitzahlen und Datumsangaben. Implementieren Sie diese Standards sowohl in Ihrer Datenbank als auch bei manuellen Eingaben.
2. Veraltete Daten: Ein weiteres verbreitetes Problem sind veraltete Informationen, wie z.B. nicht mehr aktuelle Telefonnummern oder Adressen. Solche Daten tragen wenig zum Erfolg von datenbasierten Entscheidungsprozessen bei. Ein automatisiertes System zur regelmässigen Datenüberprüfung und -aktualisierung kann helfen, veraltete Informationen zu identifizieren und zu korrigieren. Erwägen Sie den Einsatz von Datenaktualisierungs-Tools oder -diensten, um die Aktualität der Daten zu gewährleisten.
3. Doppelte Datensätze: Doppelte Einträge in der Datenbank können die Effizienz von Geschäftsprozessen erheblich beeinträchtigen und zu redundanten Kundenauszeichnungen führen. Um dieses Problem zu beheben, sollten KMU dedizierte Deduplizierungs-Software verwenden oder entsprechende SQL-Abfragen zur Identifizierung und Entfernung von Duplikaten einrichten. Zudem ist es ratsam, Mechanismen zur Verhinderung von Duplikaten bereits bei der Dateneingabe zu implementieren.

Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage

Um die Datenqualität nachhaltig zu verbessern, sollten folgende Schritte innerhalb der nächsten 14 bis 30 Tage durchgeführt werden:

1. Audit der Datenbestände: Starten Sie mit einer umfassenden Überprüfung Ihrer bestehenden Datensätze. Identifizieren Sie die oben genannten Probleme und priorisieren Sie Bereiche mit dem grössten Handlungsbedarf.
2. Implementierung von Standards: Entwickeln und implementieren Sie einheitliche Datenformatierungsrichtlinien. Schärfen Sie das Bewusstsein innerhalb des Unternehmens für deren Bedeutung und stellen Sie entsprechende Schulungen bereit, um die Einhaltung zu gewährleisten.
3. Einrichtung automatisierter Prozesse: Setzen Sie Werkzeuge zur Datenüberprüfung und -bereinigung ein, die auf Regelmässigkeit und Automatisierung ausgelegt sind. Diese sollten mindestens wöchentlich ausgeführt werden, um eine kontinuierliche Verbesserung der Qualität sicherzustellen.
4. Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung: Etablieren Sie ein Überwachungssystem zur fortlaufenden Kontrolle der Datenqualität. Anhand der gesammelten Erkenntnisse können Sie weitere Massnahmen anpassen und implementieren.

Eine gezielte Verbesserung der Datenqualität erfordert klare Strukturen, definierte Prozesse und kontinuierliches Monitoring. Ein solcher Ansatz ermöglicht nicht nur effizientere Geschäftsprozesse und fundierte Entscheidungen, sondern trägt auch zum langfristigen Erfolg des Unternehmens bei.