Qualitätssicherung in Unternehmensdaten optimieren

Datenqualität in Unternehmen ist essenziell, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Die Erhöhung der Datenqualität sollte daher eine Priorität für jedes Unternehmen darstellen, das mit Daten arbeitet. Eine gezielte Vorgehensweise kann dabei helfen, bestehende Schwächen effektiv zu adressieren und eine verlässlichere Datengrundlage zu schaffen.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein weit verbreiteter Fehler ist die mangelnde Konsistenz in den Dateneinträgen. Unterschiedliche Schreibweisen, Formate und Strukturen erschweren die Verarbeitung und Analyse der Daten. Um diesen Fehler zu beheben, sollte ein einheitliches Datenformat festgelegt und rigoros durchgesetzt werden. Dies kann durch Vorlagen oder Validierungsregeln in den Eingabemasken erreicht werden.

Ein weiterer typischer Fehler ist die fehlende Vollständigkeit der Daten. Unvollständige Datensätze führen zu Informationslücken und beeinträchtigen die Entscheidungsfindung. Um dies zu vermeiden, sollten Unternehmen sicherstellen, dass alle notwendigen Felder verpflichtend ausgefüllt werden, bevor die Daten gespeichert werden. Zudem können Erinnerungen und automatische E-Mail-Benachrichtigungen genutzt werden, um fehlende Informationen zeitnah zu ergänzen.

Ein dritter häufiger Fehler ist die veraltete Datenhaltung. Daten, die nicht regelmässig aktualisiert werden, verlieren schnell an Relevanz und Genauigkeit. Ein effektiver Lösungsansatz besteht in der Implementierung von automatisierten Aktualisierungsprozessen und regelmässigen Überprüfungen der Datenbestände, um veraltete oder fehlerhafte Einträge zu identifizieren und zu korrigieren.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Ist-Analyse (Tag 1–3): Führen Sie eine umfassende Überprüfung Ihrer aktuellen Datenqualität durch. Identifizieren Sie die häufigsten Fehlerquellen in Konsistenz, Vollständigkeit und Aktualität der Daten.
2. Standardisierung (Tag 4–10): Entwickeln Sie Standards für die Dateneingabe und -verarbeitung. Setzen Sie klar definierte Richtlinien für Formate, Pflichtfelder und Aktualisierungszyklen auf. Implementieren Sie technische Lösungen wie Eingabemasken und Validierungstools, um diese Standards durchzusetzen.
3. Schulung und Sensibilisierung (Tag 11–15): Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden in den neuen Standards und sensibilisieren Sie sie für die Bedeutung hoher Datenqualität. Stellen Sie sicher, dass das Verständnis für die neuen Prozesse vorhanden ist.
4. Beginn von Automatisierung (Tag 16–25): Implementieren Sie Automatisierungsprozesse zur regelmässigen Datenüberprüfung und Aktualisierung. Nutzen Sie dazu Werkzeuge, die Redundanzen beseitigen und Unstimmigkeiten aufzeigen.
5. Evaluation und Anpassung (Tag 26–30): Führen Sie eine Nachkontrolle durch, um den Erfolg der Massnahmen zu bewerten. Passen Sie die Prozesse bei Bedarf an und planen Sie regelmässige Überprüfungsintervalle ein, um die Nachhaltigkeit der gesteigerten Datenqualität zu gewährleisten.

Die konsequente Umsetzung dieser Schritte in den nächsten 14 bis 30 Tagen kann einen signifikanten Beitrag zur Verbesserung der Datenqualität in Ihrem Unternehmen leisten. Ein guter Datenbestand fördert nicht nur bessere Entscheidungen, sondern auch die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens.