Dein Wegweiser für effektives Datenqualitätsmanagement: Definition und Grundlagen
In einer zunehmend digitalisierten Welt sind Daten zum wichtigsten Asset für viele Unternehmen geworden. Diese in rauen Mengen zu horten, ist für sich aber nicht mehr ausreichend – vielmehr kommt es auf die Qualität der gesammelten Daten an. Hier setzt das Datenqualitätsmanagement (Englisch: data quality management) an.
Daten zu sammeln und zu speichern ist nämlich eine Sache – sicherzustellen, dass diese auch korrekt, konsistent und vor allem nützlich sind, eine andere. Ein effektives Datenqualitätsmanagement im Data Warehouse System ist daher unerlässlich für den Erfolg deines Unternehmens. Aber: Was ist Datenqualitätsmanagement überhaupt? Wie funktioniert es? Welche Tools können es vereinfachen? Diese und weitere Fragen beantworten wir dir in unserem Ratgeber zum Thema.
„Ein unverzichtbarer Leitfaden für alle Mittelständler, die die Digitalisierung erfolgreich vorantreiben wollen.“
Philipp Noack, vieljähriger leitender Manager mit Erfahrung von Digitalisierungsprojekten weltweit.
„Jedes Unternehmen hat Daten und nutzt sie. Dieses Buch zeigt, wie man es ohne Riesen-Investments effizienter und mit Gewinn machen kann.“
Thomas Balgheim, Aufsichtsratsvorsitzender Syngenio AG, Co-Founder DataValueThinking, Managementberater und Coach.
Was ist Datenqualitätsmanagement: Definition
Der Begriff Datenqualitätsmanagement bezieht sich auf den Prozess der Kontrolle, Messung und Verbesserung der Qualität von Daten, um sicherzustellen, dass sie genau, konsistent und für den beabsichtigten Zweck geeignet sind. Es umfasst Praktiken wie Datenbereinigung, -integration und -validierung, mit dem Ziel, verlässliche und effektive Informationen für Geschäftsentscheidungen bereitzustellen.
Datenqualitätsmanagement: Ein unverzichtbares Werkzeug im digitalen Zeitalter
Daten sammeln heutzutage viele Unternehmen. Nur bei wenigen trägt das Ganze aber schlussendlich auch Früchte. Bei einigen Firmen richten schlecht gehütete Daten häufig sogar Schaden an, etwa dann, wenn das Management Entscheidungen auf Grundlage fehlerhafter Informationen trifft.
Schaden an, etwa dann, wenn das Management Entscheidungen auf Grundlage fehlerhafter Informationen trifft.
Im Rahmen des Datenqualitätsmanagements werden Daten überwacht und die Datenqualität, meist im Rahmen einer sogenannten Data Governance Strategie, gesichert. Das Data Quality Management hat in der Praxis deshalb eine Reihe von Aufgaben. Dazu zählen zum Beispiel:
- die Bereinigung von Datenfehlern
- die Sicherstellung der Datenkonsistenz
- die Implementierung von Praktiken zur laufenden Datenüberwachung
- die Verbesserung der Datenqualität
Datenqualitätsmanager entwickeln und implementieren also Regeln und Verfahren, die dazu beitragen, dass die Datenqualität den Anforderungen ihres Unternehmens entspricht. Damit spielen sie eine immens wichtige Rolle im Unternehmenskonstrukt, da sie dafür sorgen, dass die Daten, auf denen strategische Entscheidungen der Geschäftsführung basieren, zuverlässig sind.
Schlüssel zu smarten Geschäftsentscheidungen
Mit qualitativ hochwertigen Daten können Unternehmen wichtige Einblicke in verschiedene Bereiche des Unternehmens sowie in das für die Firma relevante Umfeld gewinnen. Solche Einblicke helfen dabei, Geschäftsziele effektiver zu erreichen und dabei potenziell aufkommende Risiken zu minimieren – so wird auf Dauer ein Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Firmen erreicht, deren Datenqualitätsmanagement weniger ausgereift ist.
Unvollständige oder inkorrekte Daten können dagegen schnell zu schwerwiegenden Fehlentscheidungen führen. Ineffiziente Geschäftsprozesse, verschwendete Ressourcen und sogar ernsthafte finanzielle Verluste sind häufige Konsequenzen.
Eine falsch berechnete Gewinnmarge aufgrund fehlerhafter Daten kann beispielsweise dazu führen, dass dein Unternehmen seine Preise zu niedrig ansetzt und so potenzielle Gewinne verpasst. Alternativ könnte dein Marketing-Team aufgrund unvollständiger Kundendaten die Zielgruppe eines Produktes falsch einschätzen und eine teure Werbekampagne starten, die letztendlich keinen Erfolg hat.
Solche Beispiele gibt es zuhauf. Sie unterstreichen nur noch einmal, wie wichtig es für moderne Unternehmen ist, in ein effektives Datenqualitätsmanagement zu investieren und sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt, konsistent, aktuell und relevant sind – denn nur mit qualitativ hochwertigen Daten können sie die richtigen Entscheidungen treffen und ihren Geschäftserfolg steigern.
Ein funktionierendes Datenqualitätsmanagement ist ein Schlüsselaspekt in jedem modernen Unternehmen. Wir möchten dir einige der Hauptvorteile vorstellen, die es bietet:
- Informed Decision Making: Mit zuverlässigen Daten können Führungskräfte fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen.
- Risikominderung: Das Erkennen und Beheben von Datenfehlern minimiert das Risiko von Fehlentscheidungen.
- Effizienzsteigerung: Weniger Zeit für die Datenaufbereitung bedeutet mehr Zeit für strategische Aufgaben.
- Kundenvertrauen stärken: Präzise Daten ermöglichen eine individuellere Kundenansprache, was das Vertrauen und die Kundenbindung stärkt.
- Compliance: Ein gutes Datenqualitätsmanagement hilft bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Branchenstandards.
Aufgaben des Datenqualitätsmanagements
Das Datenqualitätsmanagement trägt also große Verantwortung im Unternehmen – immerhin basieren überlebenswichtige Entscheidungen auf seiner Arbeit. Was genau tut ein Datenqualitätsmanager also? Einige der Hauptaufgaben sind folgende:
- Datenbereinigung: Datenfehler sind ein häufiges Problem in großen Datenbeständen – menschliche Fehler, etwa bei der Eingabe, oder technische Probleme, etwa bei Messungen, können diese verursachen.
Solche Datenfehler müssen schnellstmöglich erkannt und behoben werden. Falsche oder inkonsistente Daten werden also korrigiert, doppelte Einträge in Datenbanken entfernt und fehlende Daten ergänzt. Anschließend werden die überprüften Daten in unternehmensinterne Systeme oder Plattformen integriert.
- Datenintegration: Daten aus verschiedenen Quellen, wie zum Beispiel internen Systemen oder externen Datenanbietern, zusammenzuführen, ist eine der wichtigsten Aufgaben eines jeden Datenqualitätsmanagers. Nur so können potenziell wichtige Zusammenhänge erkannt und analysiert werden. Inkonsistenzen zwischen Daten aus verschiedenen Quellen können dagegen schnell zu falschen Schlussfolgerungen führen.
- Datenvalidierung: Nach der Integration werden die Daten in aller Regel noch einmal validiert – also auf Vollständigkeit und Korrektheit überprüft. Zum Beispiel werden sie gegen bekannte Standards geprüft oder Tests unterzogen – zum Beispiel Range Checks, Konsistenzprüfungen oder Referenzprüfungen.
- Datenüberwachung: Auch nach der Bereinigung, Integration und Validierung der Daten müssen diese weiter überwacht werden. Regelmäßige Kontrollen ermöglichen es, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie größere Auswirkungen haben. Oft wird diese Überwachung automatisiert, um eine kontinuierlich hohe Qualität der Daten ohne viel Aufwand zu gewährleisten.
- Datenpflege: Schließlich ist die Datenpflege ein wichtiger Aspekt des Datenqualitätsmanagements. Daten können im Laufe der Zeit veralten oder irrelevant werden. Eine regelmäßige Aktualisierung der Daten sorgt dafür, dass sie weiterhin relevant bleiben und nützlich für die Entscheidungsfindung der Geschäftsführung sind.
Mit den richtigen Werkzeugen zu besserer Datenqualität
Die Zeiten von Räumen voller Papier und Aktenordnern sind vorbei – heute sind die meisten Daten in digitaler Form verfügbar. Das bringt einige Benefits mit sich. So müssen Daten, anders als früher, nicht mehr händisch bereinigt, integriert, validiert, überwacht und gepflegt werden. Stattdessen gibt es zahlreiche Datenqualitätsmanagement-Tools, die dabei helfen – das ist bei der schieren Flut an Daten, die moderne Unternehmen oft sammeln, auch bitter nötig.
- Datenbereinigungs-Tools: Diese Werkzeuge helfen bei der Identifizierung und Korrektur von Fehlern in den Daten. Zum Beispiel filtern sie Duplikate automatisch heraus oder formatieren Telefonnummern und Adressen mit Rücksicht auf betriebsinterne Normen.
- Datenprofiling-Tools: Solche Tools helfen dabei, Muster, Anomalien oder Abhängigkeiten in den Daten zu identifizieren und zu verstehen. Beispielsweise könnten sie eine Korrelation zwischen der guten Produktbewertung und der hohen Wiederkaufrate eines Produkts zeigen oder aufzeigen, dass Kunden, die Produkt A kaufen, mit hoher Wahrscheinlichkeit auch Produkt B kaufen.
- Datenintegrations-Tools: Datenintegrations-Tools können Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen abrufen – zum Beispiel aus Datenbanken oder von Cloud-Diensten. Häufig werden Daten von verschiedenen Diensten in unterschiedlichen Formaten zur Verfügung gestellt. Tools zur Datenintegration helfen dabei, Daten in ein einheitliches Format umzuwandeln – etwa hinsichtlich des Dateityps oder der Datums- und Zeitangabe.
Master Data Management (MDM) Tools: Dies sind die Tools, die alle Daten zusammenführen und für ein Unternehmen nutzbar machen. Hier werden Stammdaten wie Kunden- oder Lieferantendaten festgelegt und verwaltet und anschließend in andere Unternehmensanwendungen integriert.
Datenqualitätsmanagement integrieren: So geht’s
Von 0 auf 100 geht es auch beim Datenqualitätsmanagement nicht. Die Integration muss strukturiert angegangen werden, um letztlich zum Erfolg zu führen – und so geht’s:
- Bedarf identifizieren: Verstehe, wo und warum Datenqualitätsmanagement in deinem Unternehmen benötigt wird.
- Ziele setzen: Es ist wichtig, klare und messbare Ziele festzulegen, die mit den Unternehmenszielen in Einklang stehen.
- Richtige Tools auswählen: Wähle Tools und Technologien aus, die den spezifischen Anforderungen deines Unternehmens entsprechen.
- Prozesse implementieren: Neue Prozesse und Abläufe müssen im Unternehmen eingerichtet und Mitarbeiter darin geschult werden.
- Überwachen und Anpassen: Eine kontinuierliche Überwachung und gegebenenfalls Anpassung, stellen sicher, dass die Qualität erhobener Daten auch auf Dauer erhalten bleibt.
Mach’s richtig: 6 Phasen des Datenqualitätsmanagements
Oft wird der Prozess des Datenqualitätsmanagements zur besseren Übersicht in sechs Phasen aufgeteilt:
- Phase 1 – Entdeckungsphase: In dieser Phase werden Daten, die später analysiert werden sollen, identifiziert. Es soll ein grundlegendes Verständnis für die zu analysierenden Daten entwickelt werden. Dies beinhaltet die Identifizierung verschiedener Datenquellen, das Verständnis ihrer Struktur und Inhalte sowie die Beurteilung ihrer Relevanz und Qualität. Hier werden auch erste Annahmen über mögliche Datenprobleme gemacht.
- Phase 2 – Definitionsphase: In der Definitionsphase werden die Anforderungen an die Datenqualität auf Basis der Ziele des Projekts oder des Unternehmens festgelegt. Hier wird definiert, welche Datenattribute relevant sind, welche Qualität die Daten haben sollten und welche Kriterien zur Beurteilung ihrer Qualität herangezogen werden.
- Phase 3 – Messphase: Während der Messphase werden die tatsächlichen Daten gegen die zuvor definierten Qualitätsanforderungen geprüft. Hier wird der aktuelle Zustand der Datenqualität ermittelt, um zu verstehen, wo Verbesserungen notwendig sind.
- Phase 4 – Analysephase: In der Analysephase werden die Ergebnisse der Messungen interpretiert, um die Ursachen für Qualitätsprobleme zu identifizieren. Hier werden die Daten gründlich untersucht, um Muster, Anomalien und Korrelationen zu identifizieren, die auf zugrunde liegende Probleme hinweisen könnten.
- Phase 5 – Verbesserungsphase: Während der Verbesserungsphase werden Maßnahmen zur Behebung der identifizierten Qualitätsprobleme ergriffen. Dies kann die Bereinigung fehlerhafter Daten, die Verbesserung der Datenerfassungsprozesse oder die Implementierung neuer Tools umfassen. Schulungen für Mitarbeiter können ebenfalls dazu beitragen, die Datenqualität zu verbessern.
- Phase 6 – Kontrollphase: Die Kontrollphase dient dazu, die Qualität der Daten kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern. Es muss sichergestellt werden, dass die Daten weiterhin den festgelegten Qualitätsstandards entsprechen.
Business Intelligence Podcast – Wertgeschätzt
passend zum Thema bieten wir ein Folge an – Data Maturity – Wie man die Datenreife seines Unternehmens verbessern kann Teil 1.
Herausforderungen im Datenqualitätsmanagement
Die Herausforderungen im Datenqualitätsmanagement sind vielfältig und komplex. Probleme beginnen häufig schon bei der schieren Menge und Vielfalt der Daten, die vor allem in großen Unternehmen gesammelt werden. Auch technologische Grenzen stellen oft ein Hindernis dar – zum Beispiel stellt sich die Frage, wo solch große Datenmengen abrufbereit gespeichert werden.
Ein Mangel an Fachkenntnissen kann Datenqualitätsprojekte schnell zum Stillstand bringen, und der Widerstand gegen Veränderungen im Team kann schon bei der Implementierung Schwierigkeiten verursachen. Zudem kann die Implementierung sowohl in Bezug auf die Anschaffung der Tools als auch auf die Schulung des Personals schnell kostspielig werden.
Die Bewältigung solcher Herausforderungen erfordert eine durchdachte Strategie sowie die Bereitschaft zur kontinuierlichen Anpassung und Verbesserung, um die Vorteile des Datenqualitätsmanagements voll ausschöpfen zu können.
Startklar für besseres Datenqualitätsmanagement: Dein Weg in die Zukunft
Ein gut durchdachtes Data Quality Management ist mehr als nur eine Notwendigkeit – es ist ein Katalysator für fundierte Geschäftsentscheidungen und nachhaltigen Erfolg. Wichtig ist die Förderung eines Bewusstseins für Datenqualität bei der gesamten Belegschaft sowie eine Implementierung relevanter Schritte hin zu einem effektiven Datenqualitätsmanagement.
Der erste Schritt zum zukünftigen Erfolg ist immer die Erkenntnis, dass etwas verbessert werden kann. Mit dem Lesen dieses Artikels hast du diesen Schritt getan und kannst dich nun auf das konzentrieren, was zählt: nämlich auf die Integration eines guten Datenqualitätsmanagements in deinem Unternehmen.
Was genau versteht man unter Datenqualitätsmanagement?
Datenqualitätsmanagement ist ein Prozess, der darauf abzielt, die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Nutzbarkeit der Daten in einem Unternehmen zu verbessern und aufrechtzuerhalten.
Warum ist Datenqualitätsmanagement wichtig?
Ein effektives Datenqualitätsmanagement stellt sicher, dass die Daten, auf denen Geschäftsentscheidungen basieren, genau und zuverlässig sind. Es reduziert das Risiko von Fehlern und verbessert die Effizienz und Produktivität.
Was sind die Hauptaufgaben im Datenqualitätsmanagement?
Die Hauptaufgaben im Datenqualitätsmanagement umfassen Datenbereinigung, Datenintegration, Datenvalidierung, Datenüberwachung und Datenpflege.
Welche Tools werden im Datenqualitätsmanagement eingesetzt?
Zu den gängigen Tools gehören Datenbereinigungs-Tools, Datenprofilierungs-Tools, Datenintegrations-Tools und Master Data Management (MDM) Tools.
Wie wirkt sich schlechte Datenqualität auf ein Unternehmen aus?
Schlechte Datenqualität kann zu ineffizienten Geschäftsprozessen, falschen Geschäftsentscheidungen und Verlusten in Bezug auf Zeit, Geld und Ressourcen führen. Es kann auch das Vertrauen von Kunden und Stakeholdern in das Unternehmen untergraben.
Wie können Unternehmen die Datenqualität verbessern?
Die Verbesserung der Datenqualität kann durch den Einsatz von Datenqualitätsmanagement-Tools, die Etablierung von Datenqualitätsstandards und -richtlinien, und die regelmäßige Überwachung und Pflege der Daten erfolgen.
Über den Autor
Swen Göllner ist Gründer und Geschäftsführer von bimanu GmbH und bimanu Cloud Solutions GmbH, zwei Unternehmen, die sich auf Business Intelligence, Data Warehouse und Cloud-Anwendungen spezialisieren.
Er hat einen Abschluss in Wirtschaftsinformatik von der F.O.M Fachhochschule für Ökonomie und Management Neuss und einen MBA General Management von der Düsseldorf Business School an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf.
Außerdem ist er Host des Podcasts „Wertgeschätzt – der Business Intelligence Podcast“ – der Nummer 1 Business Intelligence Podcast und Autor des Buches „33 Impulse für einfache Datenstrategien im Mittelstand ZEIT SPAREN, KOSTEN SENKEN, UMSATZ STEIGERN“.
Jetzt mehr in unserer Fallstudie erfahren
Wie Du es als Business Intelligence-, IT-Leiter oder Chief Digital Officer schaffst, mit Deinem Team unverzichtbar zu werden und der führende Innovationstreiber in Deinem Unternehmen wirst
Michael Jungschläger & Swen Göllner beweisen in Ihrer neuen Fallstudie „3×3 Regeln“, wie Du erste Analytics-Anwendungen innerhalb von 14 Tagen erfolgreich einführst ohne größeren Implementierungsaufwand
Du lernst diese 3×3 Regeln für die Umsetzung Deiner erfolgreichen Projekte in unserer neuen Fallstudie und wirst von den Resultaten verblüfft sein.
