Webinar am 22. Januar
Snowflake & SAP: Unlock the Power of Your Data to Unleash Enterprise Ready AI
Daten treiben die Welt an. Sie steuern, wie Unternehmen Kund:innen verstehen, bedienen und erreichen – und versorgen KI, Analytics und Entscheidungstools, die betriebliche Abläufe prägen. Sie sind zudem essenziell, um regulatorische Vorgaben nachzuweisen.
Doch nicht alle Daten (oder Metadaten) haben die gleiche Qualität. Viele Unternehmen kämpfen mit Informationen, die veraltet, redundant oder irrelevant sind. Ungeprüft verstopfen diese „Dirty Data“ (oder: unsauberen Daten) Systeme, verzerren Analysen und schwächen genau die Entscheidungen und Abläufe, die sie unterstützen sollen. Deshalb ist es für Unternehmen heute entscheidend, eine Datenqualität zu erreichen, der sie wirklich vertrauen können.
Datenqualität beschreibt die Eignung von Daten für einen bestimmten Zweck in einem definierten Kontext. Daten gelten als nutzbar, wenn sie korrekt, vollständig, einheitlich, aktuell, relevant und eindeutig sind – ohne unnötige Duplikate.
Datenqualität ist heute geschäftskritisch, denn jeder digitale Prozess, der Unternehmen, Mitarbeitende und Kundschaft unterstützt, hängt von ihr ab. Mit hochwertigen Daten arbeiten Unternehmen strategischer, effizienter – und stärken das Vertrauen der Kund:innen. Ohne sie drohen fehlerhafte Erkenntnisse, entgangene Chancen und finanzielle Verluste.
Diese Verluste beginnen oft mit kleinen Momenten im Unternehmensalltag. Stellen Sie sich vor, Sie betreten als Vertriebsmitarbeiter:in ein entscheidendes Abschlussmeeting. Sie öffnen Ihre mobile CRM-App, um sich kurzfristig über den Kunden zu informieren. Es kann zwei Wege gehen. Sind die Daten aktuell, relevant und wertvoll, beeindrucken sie den Kunden – und der Abschluss rückt näher. Stützen Sie sich jedoch auf veraltete oder falsche Daten, wirken Sie unvorbereitet – das Gespräch endet, der Deal ist verloren.
Unternehmen sollten ihre Datenqualität anhand von mindestens sechs Dimensionen bewerten, darunter:
Sind die Daten korrekt? Daten müssen reale Werte widerspiegeln, um nützlich zu sein. Mit genauen Daten können Händler Erstattungen jederzeit schnell und korrekt abwickeln – und so das Vertrauen ihrer Kundschaft stärken. Gesundheitsorganisationen wie Krankenhäuser stellen sicher, dass medizinisches Personal stets die richtigen Informationen zur Verfügung hat. Und Banken können Kredite zuverlässig bewerten, da ihre Fachkräfte auf verlässliche Einkommens- und Rückzahlungsdaten zugreifen.
Sind alle erforderlichen Datenpunkte vorhanden? Mit vollständigen Informationen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen – ohne Ratespiele. Eine Fluggesellschaft mit vollständigen Passagierdaten prognostiziert Nachfrage besser, optimiert Routen und vermeidet Überbuchungen. Ein Krankenhaus weist Patient:innen mit umfassenden Aufnahmedaten schneller passende Betten zu, reduziert Wartezeiten und verbessert die Versorgung.
Sind die Daten über Systeme, Formate und Quellen hinweg konsistent? Konsistente Daten verhindern widersprüchliche Informationen – und schaffen Sicherheit für Entscheidungen. Eine Gesundheitsbehörde kann mit einheitlichen Impfdaten schnell erkennen, wer geschützt ist, und Ressourcen gezielt einsetzen.
Sind die Daten aktuell und verfügbar? Aktuelle Daten ermöglichen es Unternehmen, Chancen zu nutzen oder Probleme ohne Verzögerung zu lösen. Ein:e Vertriebsmitarbeitende:r kann mit den neuesten Preis- und Aktionsdaten Angebote sofort anpassen. Ein Kundenservice-Team mit aktuellen Interaktionsdaten löst Anliegen schneller und erkennt Bedürfnisse frühzeitig.
Entsprechen die Daten definierten Regeln, Formaten und Geschäftsanforderungen? Gültige Daten folgen Standards wie korrekten Datumsformaten, standardisierten Produktcodes oder definierten Feldlängen.
Mit gültigen Daten laufen Systeme stabiler – Entscheidungen werden verlässlicher. Eine Bank, die feste Kontonummernformate nutzt, kann Zahlungen automatisiert prüfen und ausführen. Ein Krankenhaus mit standardisierten Codes integriert Laborergebnisse direkt und fehlerfrei in Patientenakten.
Ist jeder Datensatz eindeutig oder existieren Redundanzen? Unverwechselbare Daten ermöglichen eine konsistente Single Source of Truth – unabhängig davon, ob es um Kund:innen, Mitarbeitende, Partner oder Produkte geht. Das schafft klarere Einblicke, optimiert Prozesse und ermöglicht stärker personalisierte Kundenansprache. Ein Händler mit einem eindeutigen Kundendatensatz kann Online- und In-Store-Aktivitäten verbinden und Empfehlungen anhand der vollständigen Kaufhistorie ausspielen.
Viele Unternehmen stehen vor einer Vielzahl frustrierender und zeitintensiver Qualitätsprobleme, die sich negativ auf finanzielle Ergebnisse auswirken. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, setzen Unternehmen häufig verschiedene Tools ein, um Daten zu überwachen, zu verwalten, zu inventarisieren, zu kontrollieren und zu bereinigen.
Häufig adressierte Qualitätsprobleme umfassen:
Menschliche Fehler, fehlerhafte Erfassungsprozesse und Integrationsprobleme führen zu unzuverlässigen Datasets, die Entscheidungen und Abläufe beeinträchtigen. Wenn z. B. Kundenadressen falsch erfasst werden, verzögern sich Lieferungen oder gehen verloren – Kosten steigen, Kund:innen werden frustriert.
Eine einzige fehlende Information kann die Qualität eines gesamten Dataset untergraben. Eine Bank kann Kreditwürdigkeit nicht bewerten, wenn wesentliche Einblicke in Einkommen oder Ausgaben fehlen. Marketingteams, die Luxusreisen verkaufen, tappen im Dunkeln, wenn sie nicht wissen, ob Kund:innen beschäftigt oder arbeitslos sind.
Uneinheitliche Formate erschweren Suche, Abgleich und Analysen. Dies führt zu Fehlern und fehlerhaften Entscheidungen, wenn Daten später zusammengeführt werden. Wenn die Adresse eines Versicherungskunden im Schadensystem aktualisiert wird, jedoch nicht in der Policendatenbank, verzögern sich Auszahlungen.
Fehlende Daten können Finanzen, Betrieb und Reputation erheblich schädigen. Finanzmodelle verlieren Genauigkeit, automatisierte Prozesse geraten ins Stocken, und Bias beeinflusst Einstellungen oder Kundeninteraktionen.
Wird die Datenaufbereitung zu langsam durchgeführt, stehen Mitarbeitenden oft veraltete Daten zur Verfügung – Entscheidungen werden fehleranfällig. Vertriebsteams geben Zusagen, die sie aufgrund alter Daten nicht einhalten können. Ein Krankenhaus, das sich auf alte Patientenakten stützt, kann wichtige Informationen wie Allergien übersehen – mit Auswirkungen auf Sicherheit und Versorgung.
Ungültige Einträge verursachen Zeitverlust, Zusatzaufwand und potenzielle regulatorische Risiken. Nehmen wir an, eine Bank lässt ungültige Werte wie negative Kreditbeträge oder fehlende Kreditnehmer-IDs in ihre Systeme. In diesem Fall kann es finanzielle Risiken oder Kapitalliquidität falsch melden, was wiederum die Einhaltung von Branchen-Berichtsstandards beeinträchtigt. Stellen Sie sich vor, ein Krankenhaussystem akzeptiert Laborergebnisse ohne standardisierte medizinische Codes. Die Ergebnisse können möglicherweise nicht genau in die Patientenakten integriert werden, was die Behandlung verzögern und das Vertrauen in das System untergraben kann.
Mehrfach erfasste Informationen führen schnell zu Ineffizienz, schlechter Datenintegrität und erhöhten Kosten. Ein Hersteller mit doppelten Lieferantendatensätzen bezahlt Rechnungen doppelt oder bestellt Produkte mehrfach – Ressourcen werden verschwendet.
Wer diese Hürden überwindet, profitiert umfassend.
Hier einige der wichtigsten Vorteile:
Vertrauen Führungskräfte und Mitarbeitende ihren Daten, nutzen sie diese konsistent zur Planung und Steuerung. Fehlt dieses Vertrauen, werden Daten ignoriert – und Chancen bleiben ungenutzt. Ein Händler mit verlässlichen Verkaufs- und Lagerdaten kann kurzfristige Verkaufsaktionen ohne Überverkäufe durchführen. Ein Hersteller prognostiziert die Nachfrage präzise und produziert kosteneffizient just-in-time.
Saubere Daten helfen, Engpässe zu erkennen und Produktivitäts- oder Wartungsprobleme rechtzeitig zu beheben. Schwerlastunternehmen überwachen Maschinenstandorte und -zustände in Echtzeit und warten proaktiv – Effizienz und Lebensdauer steigen.
Erfolg im Vertrieb und Marketing basiert auf präzisen Einsichten in Verhalten und Erwartungen der Kundschaft. Hohe Datenqualität ist Voraussetzung für relevante und zufriedenstellende Kundenerlebnisse. Zeigen Daten z. B. dass fast 60 % der Verbraucher:innen bevorzugt lokale Marken unterstützen, kann ein Unternehmen dies in seinen Kampagnen hervorheben. Bevorzugen junge Menschen überwiegend zuckerarme Getränke, hilft das Unternehmen dabei, passende gesundheitsbewusste Produkte zu entwickeln.
„Garbage in“ bedeutet „Garbage out“. Mit hochwertigen Daten werden KI- und Analytics-Tools zu vertrauenswürdigen Entscheidungspartnern. Ein Logistikunternehmen optimiert damit Routen, senkt Kosten und steigert pünktliche Lieferungen sowie Kundenzufriedenheit.
Viele Ansätze können die Datenqualität verbessern und Unternehmen wenden verschiedene Technologien und Prozesse an, um ihre digitalen Aufzeichnungen effektiv zu verwalten. Im Folgenden haben wir jedoch fünf wichtige Best Practices zusammengefasst, mit denen Sie die Datenqualität in Ihrem Unternehmen maximieren können:
Um Daten zu verbessern, müssen Sie wissen, was Sie haben. Prüfen Sie Quellen systematisch auf Genauigkeit, Vollständigkeit und Einheitlichkeit.
Solche Regeln definieren Standards für Nutzbarkeit – vergleichbar mit Gebäudestandards, die Sicherheit gewährleisten.
Tools und Prozesse finden und beheben Fehler, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten – wie eine abgestimmte Feinjustierung.
Diese Tools überprüfen kontinuierlich, ob Ihre Daten korrekt, vollständig und konsistent für den geschäftlichen Gebrauch sind. Sie sind besonders kritisch, da Unternehmen AI Agents einsetzen, die von der Qualität der von ihnen genutzten Daten abhängen.
Alle im Unternehmen müssen verstehen, warum Qualitätsdaten unerlässlich sind und wie sie ihren Teil dazu beitragen können, dass die Daten in jeder Phase ihres Lebenszyklus genau, konsistent und vertrauenswürdig bleiben. Das bedeutet nicht nur, dass Mitarbeitende eine Kultur der Datenqualität einführen wollen, sondern auch, dass sie grundlegende Schulungen anbieten, um Probleme mit der Datenqualität zu erkennen, Best Practices zu befolgen und die Verantwortung für die von ihnen verwalteten Daten zu übernehmen.
Die 3 Cs der Datenqualität bilden ein Framework zur Bewertung der Datentauglichkeit. Sie beziehen sich auf Consistency (Konsistenz), Completeness (Vollständigkeit) und Conformity (Konformität), manchmal auch Correctness (Korrektheit) genannt. Viele IT-Organisationen setzen die 3 Cs im Rahmen von Data Governance und Datenmanagement ein.
Datenqualität beschreibt Genauigkeit und Relevanz von Informationen für eine konkrete Entscheidung. Was kann sie mir heute noch bringen? Datenintegrität gewährleistet hingegen langfristige Konsistenz, Schutz und Vertrauenswürdigkeit. Integrität definiert das Rahmenwerk, wie Daten eingegeben, gespeichert und verwaltet werden – Qualität stellt sicher, dass die Daten nützlich sind.
Data Governance ist ein strukturierter Ansatz zur Verwaltung, Organisation und Kontrolle von Daten-Assets eines Unternehmens. Dazu gehören Richtlinien und Verfahren, die Datenqualität, Sicherheit und Compliance sicherstellen. Ebenso notwendig sind Mechanismen zur Überwachung der Datenqualität für operative und regulatorische Berichte.
Ein gängiger Ansatz ist die Festlegung von Datenqualitätsmetriken zur Überwachung von Zustand und Integrität. Solche Metriken erfassen, wie gut Daten vordefinierten Standards entsprechen – etwa Genauigkeit, Vollständigkeit oder Konsistenz. Durch spezifische Regeln (z. B. „alle E-Mail-Adressen müssen ein @ enthalten“) lassen sich automatisierte Metriken (z. B. „Anteil gültiger E-Mail-Adressen“) erstellen – für proaktive Warnungen und kontinuierliche Überwachung.
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