Data Quality: Sicherstellen und dauerhaft erhalten

Was ist Datenqualität im Unternehmenskontext?

Datenqualität (engl. data quality) beschreibt, wie gut Daten den Anforderungen entsprechen, die an sie gestellt werden. Es geht dabei um: Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Validität, Einzigartigkeit und Zweckmäßigkeit. Also sieben Dimensionen, die bestimmen, ob Daten verlässlich sind oder nicht.

Gute Datenqualität bedeutet, dass Daten korrekt, vollständig, widerspruchsfrei, aktuell, gültig, eindeutig und für den geplanten Zweck geeignet sind. Kurz gesagt: Datenqualität entscheidet darüber, ob Zahlen Vertrauen verdienen, oder ob sie riskante Fehlerquellen sind. Dieser Kontrast mag dramatisch klingen, aber so sieht die Realität aus: Ein Datenpunkt ist über die Dimensionen hinweg korrekt, oder eben nicht.

Die 7 Dimensionen der Datenqualität

1. Genauigkeit

Daten sind dann genau, wenn sie die Realität korrekt abbilden.

Beispiel: Wird ein Kunde mit einem Jahresumsatz von 500.000 € im System nur mit 50.000 € geführt, können strategische Entscheidungen völlig falsch ausfallen. Genauigkeit stellt sicher, dass Reports und Analysen wirklich die Geschäftswelt widerspiegeln.

2. Vollständigkeit

Nur vollständige Daten können von höchster Qualität sein. Fehlen hingegen wichtige Informationen, sinkt der Wert dramatisch.

Beispiel: Ein Datensatz ohne Telefonnummer verhindert, dass der Vertrieb Kontakt aufnehmen kann. Ein nicht ausgefülltes Feld für den Umsatz ruiniert die Umsatzanalyse. Vollständigkeit sorgt dafür, dass Prozesse dieser Art nahtlos funktionieren. Das Fehlen hingegen sorgt oft für ein jähes Ende.

3. Konsistenz

Daten müssen in allen Systemen übereinstimmen.

Beispiel: Wenn ein Kunde im CRM als „aktiv“ gilt, im ERP aber als „gekündigt“ geführt wird, führt das zu peinlichen Fehlern. Konsistenz sichert eine einheitliche Sicht auf Kunden und Prozesse.

4. Aktualität

Veraltete Daten sind oft schlimmer als keine Daten. Offensichtliche Lücken können eher dazu führen, diese sinnvoll aufzufüllen. Veraltete Daten jedoch sorgen auf den ersten Blick für den trügerischen Anschein der Korrektheit. Das liegt auch daran, dass sie das richtige Format haben.

Beispiel: Ein Vertriebsmitarbeiter ruft einen Ansprechpartner an, der schon vor einem Jahr das Unternehmen verlassen hat. Aktualität sorgt dafür, dass Entscheidungen und Aktionen auf der Realität basieren, nicht auf veralteten Informationen.

5. Validität

Daten müssen formale Vorgaben erfüllen.

Beispiel: Eine Postleitzahl mit vier statt fünf Ziffern kann eine Lieferung verhindern. Ungültige E-Mail-Adressen sabotieren Kampagnen. Validität prüft, ob Daten formale Regeln und Standards korrekt einhalten.

6. Einzigartigkeit

Jede Entität sollte nur einmal im System existieren.

Beispiel: Ein Kunde wird zweimal mit leicht unterschiedlichem Namen angelegt. Dadurch entstehen doppelte Kontaktaufnahmen, falsche Umsatzberechnungen und unnötige Komplexität. Einzigartigkeit stellt sicher, dass jeder Kunde, jede Bestellung, jedes Produkt eindeutig erfasst ist.

7. Zweckmäßigkeit

Daten müssen für den geplanten Zweck nutzbar sein.

Beispiel: Wenn Bestellungen nur als Gesamtsumme gespeichert werden, hilft das nicht bei der Analyse einzelner Produktverkäufe. Zweckmäßigkeit bedeutet, dass Daten genau so strukturiert sind, dass sie die geplanten Auswertungen oder Prozesse sinnvoll unterstützen.

Verluste durch schlechte Datenqualität

Garbage in, garbage out – diese einfache Wahrheit beschreibt ein Problem, das Unternehmen weltweit jedes Jahr Unsummen kostet. Fehlerhafte oder unvollständige Daten führen zwangsläufig zu falschen Analysen, fehlerhaften Entscheidungen und ineffizienten Prozessen. Und die Folgen sind weit größer, als viele denken.

Laut Studien entstehen Unternehmen durch schlechte Datenqualität im Schnitt 12,9 Millionen US-Dollar Schaden, jedes Jahr. Dieser Verlust entsteht nicht durch einmalige Pannen, sondern durch eine Vielzahl von alltäglichen Fehlern: Falsche Kundendaten, veraltete Lieferadressen, doppelte Einträge, fehlende Umsatzinformationen. Die konkreten Auswirkungen spürt jedes Unternehmen früher oder später:

• Fehlentscheidungen im Management: Wenn Umsatzzahlen falsch sind oder Marktanalysen auf unvollständigen Daten beruhen, werden Investitionen in die falsche Richtung gelenkt.
• Vertriebsverluste: Schlechte oder fehlende Kontaktdaten kosten Aufträge, verhindern Abschlüsse und lassen potenzielle Kunden ins Leere laufen.
• Höhere Betriebskosten: Fehlerhafte Adressen führen zu Rückläufern im Versand, Dubletten verursachen doppelten Pflegeaufwand, veraltete Bestandsdaten blockieren Lagerflächen.
• Produktivitätseinbußen: Mitarbeiter verbringen wertvolle Zeit damit, Daten zu suchen, zu korrigieren oder zu interpretieren, anstatt echte Wertschöpfung zu leisten.
• Image- und Vertrauensverluste: Fehlerhafte Kommunikation oder inkorrekte Abrechnungen hinterlassen bei Kunden und Partnern einen schlechten Eindruck – und kosten langfristig Marktanteile.

Je größer das Unternehmen, desto gravierender werden diese Effekte. Und je später sie erkannt werden, desto teurer wird die Korrektur.

Das Problem: Schlechte Datenqualität wirkt im Verborgenen. Sie fällt selten sofort auf, sondern entfaltet ihre Wirkung schleichend. Das geht so weit, dass Prozesse ins Stocken geraten, Projekte scheitern oder Budgets aus dem Ruder laufen. Ohne aktive Kontrolle über die eigene Datenbasis riskierst Du, auf falsche Informationen zu bauen.

Typische Fehlerquellen: Wo entstehen schlechte Daten?

In Unternehmen entstehen Datenprobleme immer wieder an ähnlichen Stellen:

• Tippfehler und manuelle Eingabefehler: Ein Zahlendreher in der Telefonnummer, eine falsche Postleitzahl. Kleine Fehler, große Wirkung.
• Dubletten: Derselbe Kunde wird mehrfach angelegt, oft mit kleinen Schreibunterschieden. Das verzerrt Analysen und Prozesse.
• Inkonsistente Formate: Mal wird das Datum als „01.01.2025“, mal als „1/1/25“ gespeichert. Solche Inkonsistenzen erschweren Auswertungen massiv.
• Veraltete Einträge: Ansprechpartner wechseln, Unternehmen fusionieren. Ohne aktive Pflege veralten zuvor korrekte Daten sehr schnell. So ist “veraltet” bald mit “falsch” gleichzusetzen.
• Silos und unverbundene Systeme: Wenn Vertrieb, Marketing und Buchhaltung auf getrennte Datentöpfe zugreifen, entstehen zwangsläufig Inkonsistenzen.
• Fehlende Standards und Verantwortlichkeiten: Ohne klare Vorgaben, wer welche Daten wie pflegt, bleibt Datenqualität Zufall.

All diese Fehler entstehen oft aus Hektik, fehlendem Bewusstsein oder mangelnder Abstimmung. Und sie breiten sich aus. Je größer das Unternehmen, desto größer der Schaden.

Data Quality verbessern und sichern: Praktische Maßnahmen und Best Practices

Saubere Daten entstehen nicht zufällig. Unternehmen müssen aktiv und systematisch für Qualität sorgen. Wichtige Ansätze:

• Eingabekontrollen: Pflichtfelder, Plausibilitätsprüfungen und Echtzeit-Validierungen verhindern viele Fehler schon bei der Datenerfassung.
• Automatisierte Prüfungen: Regelmäßige Checks auf Dubletten, fehlende Felder oder inkonsistente Werte.
• Data Quality Monitoring: Dashboards und Reports, die die Datenqualität sichtbar machen und Trends erkennen lassen.
• Regelmäßige Audits: Stichprobenprüfungen und strukturierte Qualitätsprüfungen helfen, Schwachstellen frühzeitig zu finden.
• Verantwortlichkeiten schaffen: Data Stewards übernehmen die Verantwortung für bestimmte Datenbereiche und stellen sicher, dass Regeln eingehalten werden.

Schulungen und Sensibilisierung: Datenqualität muss Teil der Unternehmenskultur werden. Jeder Mitarbeiter trägt dazu bei.

Datenqualität als Basis für Business Intelligence und KI-Projekte

Viele Unternehmen investieren in Business Intelligence, Data Analytics oder Künstliche Intelligenz. Wenn dann die Ergebnisse hinter den Erwartungen bleiben, beginnt die Fehlersuche. Die Antwort liegt oft in der Datenqualität.

Wenn Modelle auf falschen, unvollständigen oder inkonsistenten Daten trainiert werden, kann selbst der beste Algorithmus keine brauchbaren Ergebnisse liefern. Garbage in, Garbage out ist keine Floskel, es ist in vielen Projekten trauriger Alltag.

Ohne verlässliche Datenbasis bleiben Dashboards irreführend, Machine-Learning-Modelle unzuverlässig und Automatisierungsprojekte wirkungslos. Merke: Datenqualität ist nicht der letzte Schritt, sondern der allererste.

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 Data Quality – Häufige Fragen und Antworten

Woran erkenne ich schlechte Datenqualität in meinem Unternehmen?

Typische Anzeichen sind wiederholt fehlerhafte Berichte, widersprüchliche Zahlen aus verschiedenen Systemen oder Rückläufer bei Kundenkommunikation. Wenn Mitarbeiter oft nachfragen müssen, welche Daten aktuell oder korrekt sind, ist das ein klares Warnsignal.

Welche Fehlerquellen treten in der Praxis am häufigsten auf?

Die häufigsten Probleme entstehen durch manuelle Eingabefehler, fehlende Standards bei der Datenpflege, veraltete Informationen und doppelt angelegte Datensätze. Auch Schnittstellenfehler bei der Systemintegration gehören zu den typischen Ursachen.

Wie kann ich Datenqualität verbessern, ohne sofort riesige Projekte zu starten?

Schon kleine Maßnahmen helfen: Pflichtfelder bei der Dateneingabe definieren, einfache Validierungsregeln einbauen und regelmäßige Dublettenprüfungen durchführen. Wichtig ist, erste Qualitätskontrollen im Tagesgeschäft zu verankern, bevor komplexe Initiativen gestartet werden.

Welche Rolle spielt die Wahl der Datenquelle bei der Sicherung der Datenqualität?

Eine verlässliche Datenquelle reduziert Fehler deutlich, weil sie saubere, geprüfte Informationen liefert. Wenn möglich, sollten Daten direkt aus einem stabilen Ursprungssystem bezogen werden, anstatt über viele Zwischenstationen.

Wie lässt sich Datenqualität erhalten, wenn Daten aus mehreren Systemen kommen?

Wichtig ist eine zentrale Struktur, die die Daten aus allen Quellen integriert und harmonisiert.

Automatisierte Validierungen und regelmäßige Abgleiche zwischen den Systemen helfen dabei, Inkonsistenzen zu erkennen und zu beheben.

Wie oft sollte eine systematische Datenqualitätsprüfung erfolgen?

Das hängt von der Dynamik der Daten ab, aber als Faustregel sollte mindestens einmal pro Quartal ein vollständiger Qualitätscheck stattfinden. Bei kritischen Datenströmen, wie Kundendaten oder Finanzdaten, sind kontinuierliche Prüfungen über automatisierte Checks sinnvoller.

Was ist der häufigste Fehler beim Umgang mit Datenqualität?

Viele Unternehmen behandeln Datenqualität als einmalige Aufgabe, etwa im Rahmen eines Projekts und vernachlässigen danach die laufende Pflege. Datenqualität muss jedoch ein dauerhafter Bestandteil der täglichen Arbeit sein, sonst kehren alte Probleme schnell zurück.