Was ist Datenqualität? Häufig gestellte Fragen und Anwendungsfälle

Ob operative, kundenbezogene, transaktionsbezogene oder produktionsbezogene Daten – die Qualität der Unternehmensdaten kann selbst die stärksten Organisationen zum Scheitern verurteilen. Um eine hohe Datenqualität zu erreichen, ist es wichtig zu verstehen, was Datenqualität ausmacht und wie andere von der Optimierung ihres Datenqualitätsmanagements profitieren.

Was ist Datenqualität?

Datenqualität lässt sich im Wesentlichen als Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten definieren. Unternehmen mit qualitativ hochwertigen Daten setzen typischerweise eine zuverlässige Datenmanagementstrategie ein, die regelmäßige Datenbereinigung, Datenmigration, Konsolidierung und vieles mehr umfasst, um Daten zu transformieren und zu verbessern und so das Vertrauen zu erhalten.

Das Datenqualitätsmanagement umfasst die Planung, Implementierung und Kontrolle von Datenmanagementsystemen und -prozessen, um sicherzustellen, dass Daten für die Bedürfnisse des Unternehmens und der Kunden jederzeit und präzise verfügbar sind. Die Datenqualität wird typischerweise anhand ihrer Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Gültigkeit und Einzigartigkeit gemessen.

Warum benötigen Sie eine Datenqualitätsstrategie?

Datenqualität ist ein entscheidender Bestandteil des Erfolgs DatenmanagementEine höhere Datenqualität führt schnell zu besseren Gewinnmargen, mehr Innovationen und einer gesteigerten betrieblichen Effizienz.

Die Datenqualität hat in vielerlei Hinsicht einen direkten Einfluss auf den Geschäftserfolg. Sie berührt nahezu jeden Aspekt von Organisationen, von der Bestandsverwaltung bis hin zum Kundenerlebnis und der Qualität der Unternehmensdaten. Schlechte Datenqualität führt zu Verzögerungen, Bestandsproblemen und höheren Kosten. Allein in der US-Wirtschaft, so … (Harvard Business Review)Fehlerhafte Daten kosten Unternehmen schätzungsweise unglaubliche 3.1 Billionen Dollar* pro Jahr (etwa 6 % der gesamten Wirtschaft).

Organisationen, die nicht in eine Datenqualitätsstrategie investieren, verpassen Chancen, veraltete Systeme zu entfernen, die Datenqualität zu verbessern, eine ordnungsgemäße Geschäftsprozessausführung sicherzustellen und den laufenden Datenbetrieb nach der Migration zu planen. Dies führt dazu, dass die neue Umgebung schneller verkümmert und die Kosten für das Datenmanagement langfristig steigen.

Die größten Herausforderungen der Datenqualität

Laut IDC 54 % der Unternehmen stufen Programme zur Optimierung des Datenmanagements als eine Technologieinvestition mit hoher Priorität ein. Im kommenden Jahr wird es immer schwieriger. Kein Wunder also, dass Unternehmen gezwungen sind, Schritt zu halten: Die Einführung neuer Plattformen und Systeme erfordert heutzutage oft bereits bereinigte Daten, um den Nutzen der Investition voll auszuschöpfen. Obwohl 36 % der Tools automatisierte Funktionen zur Datenqualitätssicherung und -bereinigung bieten, können Unternehmen diese aufgrund fehlerhafter Daten nicht optimal nutzen. Anspruchsvollere Nutzer und Citizen Data Scientists führen heute auch zu einer steigenden Nachfrage nach fortschrittlicheren, integrierten Analyse- und Reportingfunktionen, die auf qualitativ hochwertigen Daten basieren. Zu den größten Herausforderungen im Bereich Datenqualität gehören:

1. Umfang und Vielfalt der isolierten Daten und Systemmanagement im gesamten Unternehmen
2. Ungenaue, veraltete und doppelte Daten Sie können das Ergebnis einer mangelhaften Datenmanagementstrategie sein, stellen aber auch Probleme dar, die im Rahmen einer langfristigen Strategie behoben werden müssen.
3. Datenschutzgesetze und -vorschriften Gesetze wie die DSGVO und der CCPA verpflichten Organisationen dazu, genaue und konsistente Daten über Einzelpersonen zu pflegen.

Was sind die wichtigsten Vorteile von Datenqualität?

Da die Technologien für das Datenmanagement immer fortschrittlicher werden und die Kundenerwartungen weiterhin schnellere und personalisiertere Erlebnisse fordern, der Wert qualitativ hochwertiger Daten hat zunehmend einen direkten Auswirkungen auf die GeschäftsentwicklungWährend datengetriebene Unternehmen Daten schon lange zur Entscheidungsfindung in Bereichen wie Marketing, Produktentwicklung und sogar Personalbeschaffung nutzen, lassen neue Vorteile und Technologien im Bereich der Datenqualität Nachzügler schnell ins Hintertreffen geraten. Wettbewerber, die nicht nur mit den sich ändernden Vorschriften und Anforderungen an das Datenmanagement Schritt halten, sondern es als strategische Investition betrachten, können neue Chancen bei der Migration oder Wartung ihrer Infrastruktur nutzen.

1. Schneller Return on Investment (ROI)

Die Verbesserung der Datenqualität in Ihrem Unternehmen ist möglicherweise der effektivste und sicherste Weg, Umsatz und ROI zu steigern. Zuverlässige und konsistente Daten helfen dabei, potenzielle Kosteneinsparungen zu identifizieren, Cashflow-Probleme zu beheben, die Gewinn- und Verlustrechnung zu optimieren oder Prozesse zu verbessern. Zudem bilden sie die Grundlage für eine strategische Roadmap für zukünftige Dateninitiativen.

2. Verbesserte Analytik und Datenintelligenz

Stärken Sie das Vertrauen, indem Sie Ihrem Analyseteam die verlässlichen Daten liefern, die es für schnellere und präzisere Entscheidungen benötigt. Auch neue Technologien sind zunehmend auf hochwertige Daten angewiesen, um künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und andere automatisierte Arbeitsabläufe zu unterstützen.

3. Schnellere nachgelagerte Datenprojekte
   Beschleunigen Sie zukünftige Projekte in den Bereichen Datenqualität, Stammdatenmanagement, Datenmigration und Data Governance. Die Behebung von Datenqualitätsproblemen vor Projektbeginn kann Risiken minimieren und die Einhaltung von Budget und Zeitplan gewährleisten sowie die Transparenz der Datenflüsse im gesamten Unternehmen erhöhen.
   
   
4. Kundenerfahrung

Ob es nun um die Überprüfung von Adressen und Kundenkontoinformationen direkt beim Bezahlvorgang oder um die Konsolidierung von Datenbanken zur Reduzierung doppelter Datensätze geht – die Etablierung von Best Practices für die Datenqualität schafft ein reibungsloseres Kundenerlebnis.

5. Vertrauenswürdige Geschäftsentscheidungen und verbesserte Unternehmensleistung

Qualitativ hochwertige Daten bilden die Grundlage für wichtige Geschäftsentscheidungen und liefern konkrete Ergebnisse. Mehr Vertrauen in die Genauigkeit und Validität Ihrer Daten bedeutet schnellere Antworten und geringere Betriebskosten.

Hören Sie sich die vollständige Diskussion an: Verknüpfung von Datenqualität und Geschäftsergebnis

Methoden des Datenqualitätsmanagements

Die Sicherstellung der Datenqualität bei gleichzeitiger effektiver Verwaltung des Datenvolumens und -umfangs Ihres Unternehmens erfordert eine fundierte Datenmanagementstrategie. Eine Kombination aus qualitätsorientierter Technologie und Methodik ist notwendig, um den Wert der Daten dauerhaft zu erhalten. Diese Ansätze zur Sicherstellung der Datenqualität beschränken sich nicht nur auf die Endnutzung oder die Ergebnisse von Analysen und Automatisierung; zu den Best Practices gehören die kontinuierliche Überwachung und Bereinigung von Daten und Quellsystemen.

Zu den Maßnahmen des Datenqualitätsmanagements, die zur Vermeidung von Datenqualitätsproblemen und zur letztendlichen Datenbereinigung eingesetzt werden, gehören:

1. Datenamt: Erstellen, verwalten und setzen Sie Datenbedingungen, Regeln, Richtlinien, Best Practices und mehr einfach auf einer silofreien Plattform durch, die Ihre Daten-Governance und strategischen Dateninitiativen steuert.
2. Datenkatalog & Profilerstellung: Klubportal CMS Datenqualitätsplattformen Die Datensätze werden automatisch profiliert, sodass die Benutzer bei jeder Datenänderung auf Qualitätsprobleme hingewiesen werden.
3. Stammdatenverwaltung (MDM): Stammdatenverwaltung fördert das Geschäftswachstum durch die Optimierung des Unternehmensdatenmanagements
4. Datenkonsolidierung und -transformation: Bei der Verwaltung mehrerer lokaler, hybrider oder Cloud-basierter Systeme und Datenbanken ist eine erfolgreiche Datenmigration erforderlich, um fehlende Datensätze, Werte und fehlerhafte Beziehungen zwischen Tabellen oder Systemen zu identifizieren. Laut IDC stellen Probleme mit der Datenintegrität die größte Herausforderung bei der Migration auf neue Systeme dar.
5. Datenbereinigung: Best Practices für Datenhygiene Maßnahmen wie Datenharmonisierung, Datenabgleich und Deduplizierung gewährleisten konsistente und genaue Daten, um Kundendatensätze systemübergreifend auf dem neuesten Stand zu halten.

Anwendungsfälle der Datenqualität

Unabhängig von der Branche profitiert jedes Unternehmen davon, dem Datenqualitätsmanagement in jeder Dateninitiative Priorität einzuräumen. Ob es um Akquisitionen oder Veräußerungen, die Bewältigung rasant wachsender Datenmengen und Zeitpläne oder die Synchronisierung von Daten aus isolierten Systemen geht – die richtige Datenqualitätsstrategie führt zu höheren Erträgen im gesamten Unternehmen.

1. Maple Leaf Foods – Lebensmittel & Verpackung

Nach der Veräußerung von Canada Bread benötigte Maple Leaf Foods eine nahtlose Lösung, um große Datenmengen aus seinen Datenbanken, Anwendungen, ERP- und SAP-Systemen zu extrahieren, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen. Dank präziser Datenqualitätslösungen und -methoden konnte das Unternehmen 57 % der Daten in seiner Produktumgebung entfernen. Dies führte zu einer Speicherplatzersparnis von 88 Terabyte und Kosteneinsparungen von über einer Million Dollar im Bereich Speicherung und Infrastruktur. Durch die Optimierung von Qualität und Datenmenge für den täglichen Betrieb konnte Maple Leaf Foods seine Prozesse verbessern und sich auf die bevorstehende Einführung von SAP S/4HANA vorbereiten.

„Es gab so viele Barrieren und Datenregeln in unseren SAP-Systemen, dass das manuelle Löschen der Canada Bread-Daten in unseren SAP-Systemen ohne die Hilfe von Syniti extrem zeitaufwändig, kostspielig und schwierig gewesen wäre.“

– Vicky Pasqualini, Direktorin für ERP-Integration und Release-Management, Maple Leaf Foods

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2. Geberit – Herstellung & Vertrieb von Sanitärprodukten

Als schnell wachsendes Unternehmen sah sich Geberit mit einem rasant steigenden Datenvolumen und zunehmender Komplexität konfrontiert. Daher benötigte das Unternehmen eine Lösung, um eine hohe Datenqualität in seinen ERP- (Enterprise Resource Planning) und PIM-Systemen (Product Information Management) sicherzustellen. Durch die Implementierung einer umfassenden Datenmanagementlösung konnte Geberit seinen Datenqualitätsmanagementprozess automatisieren. Funktionen wie Datenbereitstellung, Regelausführung, Fehlerberichterstattung, Terminplanung und Benachrichtigungen wurden integriert. Mit einer passiven Data-Governance-Lösung kann Geberit Daten aus verschiedenen Domänen in heterogenen operativen Systemen zentral verwalten und überwachen, Datenqualitätsprobleme präzise identifizieren, Stakeholder benachrichtigen und Fehler schnell beheben.

„Die Flexibilität der Syniti Knowledge Platform machte sie zur idealen Lösung, um Daten aus verschiedenen Systemen unserer Sanitec-Fusion zu vergleichen und unser Datenqualitätsmanagement auf breitere Datenbereiche auszudehnen.“

– Jonas Arheit, Stammdatenmanager, Geberit

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3. Banco BICSA – Bank- und Finanzdienstleistungen

Die Banco BICSA implementierte eine umfassende Datenmanagementlösung, um Daten zwischen ihren verschiedenen Systemen schnell und zuverlässig zu migrieren und zu synchronisieren. Aufgrund der Sensibilität der Daten benötigte die Bank ein hohes Maß an Genauigkeit bei den Kundendatensätzen und Transparenz der Datenflüsse. Dank der flexiblen, automatisierten Datenmanagementlösung mit intuitiver Benutzeroberfläche war nur ein geringer Schulungsaufwand erforderlich, und Anwender mit nahezu allen Kenntnissen konnten Änderungen an Datensätzen und Anwendungen vornehmen.

„Syniti unterstützt uns bei der effizienten und zuverlässigen Datenübertragung zwischen verschiedenen Unternehmensdatenbanken. Dadurch lassen sich unsere Business-Intelligence-, Analyse- und Datenspeichersysteme einfach, sauber und zuverlässig vollständig integrieren. Wir können dieses Produkt jedem empfehlen, der eine schnelle und unkomplizierte Datenintegrationslösung sucht.“

– Yivan Enrique Alveo Castillo, Business Intelligence Officer, Senior SQL DBA, Banco BICSA

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Es ist offensichtlich, dass die Datenqualität Geschäftsergebnisse, Effizienz und Agilität weit über das Kundenerlebnis hinaus direkt beeinflusst. Unternehmen, die qualitativ hochwertige Daten verwalten, können intelligenter, schneller und mit höherem Gewinn handeln.

Lesen Sie die kostenlose Ressource. Die 5 wichtigsten Gründe für die Implementierung einer DatenqualitätslösungErfahren Sie mehr darüber, wie ein einheitliches Datenqualitätstool das Wachstum im gesamten Unternehmen optimiert. Sind Sie bereit loszulegen? Kontaktieren Sie noch heute das Expertenteam von Syniti..