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Wie Unternehmen die Qualität ihrer Daten verbessern können

'Clean Data'

Wie Unternehmen die Qualität ihrer Daten verbessern können

Schon heute gehen bei produzierenden Unternehmen 0,5 Prozent des Umsatzes durch mangelnde Datenqualität verloren. Das zeigt eine Studie des Forschungsinstituts für Rationalisierung. Wer mit einem unternehmensweiten Datenqualitätsmanagement dafür sorgt, dass Stamm- und Bewegungsdaten durchgängig korrekt generiert und fehlerfrei verwaltet werden, kann seine Wettbewerbsfähigkeit sichern und den Weg für 'Big Data' ebnen. Enterprise Resource Planning-Lösungen können dafür einen Ansatzpunkt bieten.

Bild: Proalpha

Die meisten Unternehmen haben erkannt, dass die Qualität ihrer Daten den Geschäftserfolg maßgeblich beeinflussen kann. ‚Clean Data‘ bildet eine Grundlage für korrekte Auswertungen des Datenbestands und damit auch die Voraussetzung für erfolgreiche Entscheidungen. Umgekehrt können unvollständige, redundante oder falsche Datensätze mehr Kosten verursachen, als auf den ersten Blick anzunehmen ist. Langfristige Schäden – verursacht durch ein unzureichendes Datenqualitätsmanagement – werden von den Verantwortlichen oft unterschätzt oder aber auf andere Gründe zurückgeführt. Fehlerhafte Rechnungen, Lieferverzögerungen et cetera können beim Kunden einen irreparablen Vertrauensverlust bewirken, von Imageschäden und Umsatzeinbußen ganz zu schweigen.


Im Bild: Autor Rasmus Bangel, Teamleiter ‚Business Intelligence Competence Center‘ bei Proalpha Consulting.

Verluste und Fehlentscheidungen

Auch in der Produktion verursachen Ungenauigkeiten im Datenbestand mitunter Verluste und folgenschwere Fehlentscheidungen. Erschwerend kommt hinzu, dass sich die Konsequenzen fehlerhafter Daten nur unterschiedlich genau quantifizieren lassen. Zusätzliche Arbeitsstunden, Rückläufer oder Zinskosten können in der Regel exakt berechnet werden, während sich Imageverluste, Kundenabwanderung und sinkende Mitarbeitermotivation oft nur schwierig beziffern lassen. Dennoch fließen alle Kosten, die aus mangelhafter Datenqualität entstehen, direkt in das betriebswirtschaftliche Ergebnis ein und schmälern die Marge.

Datenqualität verbessern

Das Enterprise Resource Planning-System (ERP) des Unternehmens ist ein wichtiger Ansatzpunkt, um die Datenqualität zu erhöhen. Gerade bei der Neueinführung einer ERP-Lösung bietet es sich an, das Datenqualitätsmanagement genauer unter die Lupe zu nehmen und die Grundvoraussetzungen für ‚Clean Data‘ zu schaffen. Dabei gilt es zunächst, sich die Bedeutung der Datenqualität im eigenen Unternehmen vor Augen zu führen. Um die Auswirkungen von Fehlern zu erkennen, müssen diese immer im Bezug zum Prozess gesehen werden. Zudem sollte das Thema Datenqualität fest in der Unternehmensstrategie verankert und systematisch angegangen werden. Dabei sind im Wesentlichen zehn konkrete Maßnahmen zu beachten, wie Unternehmen nachhaltig für saubere Daten sorgen.

Fünf Dimensionen der Datenqualität. Bild: Proalpha

Zehn Tipps für saubere Daten

Datenqualität kostet Geld

Datenqualität herzustellen und konsequent zu sichern, kostet Geld. Mangelnde Datenqualität kann mittelfristig jedoch noch mehr kosten. Da sich die tatsächlichen Kosten fehlerhafter, unvollständiger und redundanter Daten jedoch nur schwer beziffern lassen, zögern viele Unternehmen Investitionen in ein gezieltes Datenqualitätsmanagement weiter hinaus. Die Investitionen in die Datenqualität sind nicht mit einem Return on Investment zu verbinden. Sie kann aber Voraussetzung sein, um das Geschäftsmodell erfolgreich weiterzuentwickeln und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Unternehmen sollten Datenqualität daher zu einem strategischen Ziel machen. Denn Daten sind die DNA eines Unternehmens.