Verbesserung der Datenqualität in Unternehmen

Verbesserung der Datenqualität: Ein pragmatischer Ansatz

Eine hohe Datenqualität ist essenziell für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens. Sie gewährleistet, dass Entscheidungen auf soliden Grundlagen beruhen. Oftmals wird jedoch die Datenqualität vernachlässigt, was zu Fehleinschätzungen und ineffizienten Prozessen führen kann. Dieser Artikel beleuchtet typische Fehler bei der Datenverwaltung und bietet konkrete Massnahmen zur schnellen Erhöhung der Datenqualität.

Typische Fehler in der Datenverwaltung

1. Fehlende Datenstandardisierung

Ein häufiger Stolperstein ist die fehlende Standardisierung von Dateneinträgen. Unterschiedliche Formate bei der Eingabe, zum Beispiel bei Namen oder Adressen, führen zu Inkonsistenzen. Solche Ungenauigkeiten erschweren die Datenverarbeitung und -auswertung erheblich.

Korrektur: Die Einführung von klar definierten Dateneingaberichtlinien und automatischen Formatierungstools kann hier Abhilfe schaffen. Diese Tools standardisieren Eingaben bereits während der Eingabe und verhindern somit fehlerhafte Daten.

2. Ungenügende Aktualität der Daten

Veraltete Datenbestände können ebenfalls zu Problemen führen. Entscheidungen, die auf überholten Informationen beruhen, sind häufig nicht mehr korrekt. Beispielsweise kann eine veraltete Kundenadresse zu Kommunikationsfehlern und letztlich zum Verlust von Aufträgen führen.

Korrektur: Regelmässige Überprüfungen und Aktualisierungen der Datenbank sind unerlässlich. Ein fest definierter Aktualisierungszyklus, bei dem alte Datensätze überprüft und bei Bedarf angepasst werden, hilft, die Daten auf dem neuesten Stand zu halten.

3. Fehlende Datenvalidierung

Oftmals werden Daten in das System eingegeben, ohne dass diese auf Richtigkeit oder Vollständigkeit geprüft werden. Dies führt zu fehlerhaften Datensätzen, die die Entscheidungsgrundlage verzerren können.

Korrektur: Die Implementierung automatisierter Validierungsprozesse bei der Dateneingabe kann hier Abhilfe schaffen. Diese Prozesse identifizieren und kennzeichnen Anomalien direkt beim Erfassungsvorgang, was eine frühe Fehlerkorrektur ermöglicht.

Handlungsanleitung: 14–30 Tage Plan zur Erhöhung der Datenqualität

Tag 1-7: Datenerhebung und Fehleranalyse

In der ersten Woche sollten Sie Ihre bestehenden Datenbanken auf häufige Fehlerquellen hin untersuchen. Identifizieren Sie die am häufigsten auftretenden Probleme und die Datensätze, die davon betroffen sind.

Tag 8-14: Implementierung von Standardisierungs- und Validierungsprozessen

Führen Sie klare Eingaberichtlinien und automatische Validierungstools ein. Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden in der korrekten Dateneingabe und implementieren Sie, falls nötig, Softwarelösungen zur Standardisierung.

Tag 15-21: Aktualisierung und Bereinigung der Datenbank

Initiieren Sie eine umfassende Bereinigungskampagne, bei der veraltete und ungültige Daten entfernt oder korrigiert werden. Arbeiten Sie dabei eng mit den Fachabteilungen zusammen, um die Aktualität der Daten sicherzustellen.

Tag 22-30: Monitoring und Anpassungen

Stellen Sie ein Monitoring-System bereit, das die Datenqualität kontinuierlich überwacht. Analysieren Sie die Wirksamkeit der eingeführten Massnahmen und passen Sie diese an, um fortwährende Verbesserungen zu sichern.

Durch strukturierte, gezielte Massnahmen kann die Datenqualität innerhalb weniger Wochen merklich verbessert werden. Dies nicht nur stabilisiert die Grundlagen für geschäftliche Entscheidungen, sondern erhöht auch die Effizienz Ihrer Arbeitsprozesse nachhaltig.