Datenqualität verbessern – Kriterien und Maßnahmen

Inhaltsverzeichnis

• Was bedeutet Datenqualität überhaupt?
• Datenqualität verbessern: Das sind die Vorteile
• Wie können Unternehmen ihre Datenqualität verbessern?
• Datenbereinigung, Datenpflege und Datenbestände verkleinern
• Validierung und Plausibilitätsprüfung
• Datenqualitätsüberwachung
• Wie können Software-Tools bei einer Verbesserung der Datenqualität helfen?
• Datenqualität in SAP S/4HANA Cloud Public Edition sicherstellen

Die Grundlage erfolgreicher Geschäftsentscheidungen und effizienter Prozesse liegt in der Qualität der verfügbaren Daten. Doch was bedeutet Datenqualität? In diesem Zusammenhang betrachten wir nicht nur die Definition, sondern erkunden auch die entscheidenden Vorteile. Im Fokus steht dabei die Frage, wie Sie in Ihrem Unternehmen die Datenqualität verbessern können und welche Rolle die Einführung von Software-Tools dabei spielt.

Datenqualität verbessern: Das sind die Vorteile

Eine Verbesserung der Datenqualität bietet zahlreiche Vorteile, die sich direkt auf den Erfolg eines Unternehmens auswirken können.

Einer der herausragenden Vorteile ist die Verbesserung der Entscheidungsfindung. Hochwertige, genaue und zeitnahe Daten ermöglichen es Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die auf realen, verlässlichen Informationen basieren. Dies führt zu einer erhöhten Effizienz und Genauigkeit in strategischen Planungen und Geschäftsoperationen.

Des Weiteren führt eine hohe Datenqualität zu effizienteren Prozessen in den Datenbanken. Saubere, gut organisierte Daten reduzieren die Zeit und Ressourcen, die für die Datenverarbeitung benötigt werden. Dies wiederum beschleunigt Geschäftsprozesse und verbessert die Produktivität. Eine direkte Folge davon ist die erhöhte Kundenzufriedenheit. Kunden erwarten schnelle, präzise und personalisierte Dienstleistungen. Genauigkeit und Relevanz der Daten ermöglichen es Unternehmen, auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zielgerichteter einzugehen, was letztlich zu einer stärkeren Kundenbindung führt.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Kosteneinsparung. Unzureichende Datenqualität kann zu teuren Fehlentscheidungen und ineffizienten Geschäftsabläufen führen. Durch die Investition in Datenqualität können Unternehmen langfristig erhebliche Kosten einsparen, da Fehler, Verzögerungen und unnötige Ausgaben vermieden werden. Darüber hinaus fördert eine verbesserte Datenqualität die Innovation. Saubere, gut strukturierte und analysierbare Daten sind eine Goldmine für die Entwicklung neuer Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle.

Ein Unternehmen, das in der Lage ist, aus seinen Daten sinnvolle Erkenntnisse zu ziehen, verschafft sich auch einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Schließlich ermöglichen bessere Daten auch zielgerichtetere Marketingstrategien. Das Unternehmen kann seine Zielgruppen präziser identifizieren und ansprechen, was zu effektiveren Marketingkampagnen und einem höheren Return on Investment führt.

Wie können Unternehmen ihre Datenqualität verbessern?

Um die oben genannten Vorteile effizient ausschöpfen zu können, steht die Analyse der bestehenden Daten – und wie diese zu bewerten sind – im Fokus. Im Folgenden geben wir Ihnen hilfreiche Tipps, wie Sie in Ihrem Unternehmen die Datenqualität aktiv verbessern und definierte Qualitätsstandards beibehalten können.

Bewertung Ihrer gesammelten Daten

Bevor Sie Ihre Datenqualität verbessern, ist es wichtig, dass Sie ein Verständnis darüber entwickeln, welche Informationen Ihnen zur Verfügung stehen.

Das gelingt Ihnen mit der Einführung einer formellen Datenauswertung, mit der Sie Folgendes feststellen müssen:

• Welche Informationen werden gesammelt?
• Wo werden sie gespeichert?
• Wer hat Zugriff darauf?
• Handelt es sich um ein aktuelles Format? (strukturiert oder unstrukturiert)

Datenqualitätsrichtlinien und -standards festlegen

Datenqualitätsrichtlinien legen die Anforderungen an die Beschaffenheit der Datensätze fest, die von den Mitarbeitern, Systemen und Prozessen des Unternehmens genutzt werden. Definieren Sie, was Ihr Unternehmen als angemessene Informationen ansieht. Falls die Informationen nicht 100 % genau und präzise sein können: Wie nah müssen sie für Ihr Unternehmen an die Perfektion herankommen?

Arbeiten Sie mit mehreren Datentypen, müssen Sie möglicherweise verschiedene Datenqualitätsstandards für die unterschiedlichen Verwendungszwecke der Daten festlegen.

Für die Entwicklung und Implementierung von Qualitätsrichtlinien und -standards ist eine kooperative Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen unerlässlich. Vergessen Sie dabei nicht, Stakeholder Ihres Unternehmens mit in den Entscheidungsprozess einzubinden – so gewährleisten Sie, dass alle festgelegten Maßnahmen den tatsächlichen Geschäftsanforderungen entsprechen und von allen relevanten Akteuren akzeptiert werden.

Schulungen für Ihre Mitarbeiter

Ein tieferes Verständnis der Zusammenhänge zwischen Datenqualität, Geschäftsprozessen und Entscheidungsfindung sind für jeden Mitarbeiter von zentraler Bedeutung. Es beeinflusst unmittelbar die Qualität der Arbeitsleistung, da die verschiedenen Qualitätsaspekte der Informationen entscheidend für die effektive Aufgabenerfüllung sind. Deshalb sollten Sie Ihre Mitarbeiter im Bereich der Verbesserung der Datenqualität weiterbilden. So gehen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter die Kernprinzipien verstehen und Maßnahmen verstehen.

Am einfachsten erreichen Sie das mit der Einführung von praktischen Schulungen, die reale Szenarien durchgehen, um den Umgang mit aufkommenden Problemen zu üben. Solche Simulationen sind eine wirksame Methode, um den Lernprozess zu verbessern, insbesondere im Kontext der Verbesserung der Informationen.

Verantwortlichkeiten im Datenqualitätsmanagement festlegen

Damit Sie Lücken in der Verantwortlichkeit vermeiden, müssen in Ihrer Organisation klare Rollen und Zuständigkeiten für alle Schritte des Datenmanagements festgelegt werden – und das gilt von der Datenerfassung bis zur Analyse. Schaffen Sie ein Verständnis dafür, dass Informationen einen Vermögenswert Ihres Unternehmens darstellen.

Ihren Mitarbeitern gegenüber müssen dabei klare Erwartungen geäußert werden. Dies wird durch die Einführung der Datenqualitätsbeiträge in die Aufgabenbeschreibung der Mitarbeiter erreicht, damit diese es als Bestandteil Ihrer Arbeit betrachten. Natürlich müssen Sie hier Ihre Führungskräfte einbinden, welche als Vorbilder agieren und die Mitarbeitermotivation fördern sollen. Erschaffen Sie einen Qualitätsausschuss, der sich regelmäßig mit den Datenqualitätsfragen befasst.

Datenbereinigung, Datenpflege und Datenbestände verkleinern

Mit diesen drei einfachen, aber effektiven Schritten können Sie die Qualität Ihrer Daten verbessern.

Datenbereinigung

Datenbereinigungen beinhalten die Identifikation und Korrektur von Fehlern, Inkonsistenzen und Wiederholungen in den vorhandenen Datensätzen. Mit der Bereinigung erreichen Sie, dass falsche Informationen eliminiert und Ungenauigkeiten behoben werden. Oft ist die Bereinigung der erste Schritt, um bestehende Probleme der Datenbestände zu adressieren.

Nur durch saubere Informationen können Organisationen aussagekräftige Einblicke gewinnen, Trends identifizieren und Entscheidungen treffen. Zusätzlich erhöht sich die Kundenbeziehung, weil die Bereinigung sicherstellt, dass Kundendaten aktuell und korrekt bleiben – was zwangsläufig zu einer personalisierten Kundenansprache und einer Verbesserung der Kundenzufriedenheit führt.

Datenpflege

Bei der Datenpflege handelt es sich um einen fortlaufenden Prozess, der bei der Aufrechterhaltung der Qualität unersetzlich ist. Sie bietet die einzige Möglichkeit, langfristig zuverlässige Datenbanken zu führen, weil die Fehlerminimierung und Konsistenz erhöht werden. Sämtliche Datensätze werden regelmäßig auf Wiederholungen oder veraltete Informationen überprüft, wodurch eine hohe Qualität gewährleistet wird.

Prozesse werden durch die kontinuierliche Instandhaltung der Daten rationalisiert und beschleunigt, was die Grundlage für einen störungsfreien Geschäftsbetrieb bildet. All das wirkt sich positiv auf die Gesamteffizienz und Produktivität Ihres Unternehmens aus.

Achtung: Compliance und Datenschutz

Beim Pflegen der Datensätze müssen Sie zusätzlich die Datenschutzbestimmungen und rechtlichen Vorschriften einhalten. Durch regelmäßiges Überprüfen, Bereinigen und Aktualisieren gewährleisten Sie, dass Ihr Unternehmen im Einklang mit den geltenden Gesetzen agiert.

Datenbestände verkleinern

Je größer die Menge Ihrer gesammelten Informationen ist, desto schwieriger ist die Aufrechterhaltung der Qualität und der Nutzung. Behalten Sie veraltete oder irrelevante Informationen, belasten Sie unnötig die Systeme und verlangsamen Ihre Entscheidungsprozesse. Zu viele inaktive Kontakte benötigen unnötige Arbeitszeit und Aufmerksamkeit.

Was genau sind überflüssige Informationen?

• Alte Informationen
• Inaktive oder ungenutzte Daten
• Wiederholungen
• Irrelevante Datensätze
• Test- oder Entwicklungsdaten
• Übermäßige Detailtiefe
• Ungenehmigte oder nicht konforme Informationen

Reduzieren Sie Ihr Datenvolumen und streichen Sie alle überflüssigen Datenstränge. Entweder Sie archivieren die Informationen oder löschen sie komplett aus Ihren Datenbanken.

Validierung und Plausibilitätsprüfung

Validierung und Plausibilitätsprüfung sind essenzielle Schritte im Datenqualitätsmanagement, die sicherstellen, dass Informationen konsistent und sinnvoll sind. Mit einer nahtlosen Einbindung beider Prozesse erwartet Sie die Verbesserung Ihrer Datenverarbeitungsprozesse. Sie helfen dabei, Fehler zu identifizieren, Datenkohärenz zu erhöhen und die Verlässlichkeit der Informationen zu gewährleisten.

Validierung

Die Prozesse der Validierung überprüfen, ob die Informationen den vordefinierten Regeln und Standards entsprechen. Diese Formen der Validierung gibt es:

• Formatvalidierung: Stellt sicher, dass die Daten vorgegebenen Formaten entsprechen (Datum, Uhrzeit, Währung, Alter, et cetera).
• Bereichsvalidierung: Überprüft, ob Daten innerhalb akzeptabler Wertebereiche liegen, um Unstimmigkeiten zu verhindern.
• Beziehungsvalidierung: Untersucht die Beziehungen zwischen Datenfelder auf korrekte und kohärente Datensätze.

Plausibilitätsprüfung

Mithilfe der Plausibilitätsprüfung garantieren Sie den logischen Aufbau Ihrer Informationen.

• Konsistenz zwischen Datenfeldern: Gewährleistet, dass Informationen in verschiedenen Feldern miteinander in Einklang stehen und sinnvolle Zusammenhänge bilden.
• Historische Vergleiche: Durch den Vergleich von Informationen mit historischen Aufzeichnungen werden Inkonsistenzen erkannt und behoben.

Datenqualität in SAP S/4HANA Cloud Public Edition sicherstellen

Auch SAP S/4HANA Cloud Public Edition unterstützt Ihr Unternehmen, Daten zu verwalten und zu nutzen. Als fortschrittliches ERP-System ermöglicht es eine Echtzeit-Datenverarbeitung, die Unternehmen in die Lage versetzt, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und Entscheidungen auf Basis aktueller Informationen zu treffen. Diese Fähigkeit zur schnellen Verarbeitung großer Datenmengen ist ein wesentlicher Vorteil in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt.

Ein zentraler Aspekt von SAP S/4HANA Cloud Public Edition ist die zentralisierte Datenhaltung. Durch die Eliminierung von Datensilos und die Schaffung einer einheitlichen Datenquelle über alle Geschäftsbereiche hinweg, verbessert das System die Datenkonsistenz und -integrität erheblich. Diese zentralisierte Datenstruktur erleichtert nicht nur die Datenpflege und -verwaltung, sondern stellt auch sicher, dass alle Unternehmensbereiche auf dieselben, zuverlässigen Daten zugreifen können.

Darüber hinaus bietet SAP S/4HANA Cloud Public Edition fortschrittliche Analyse- und Berichtsfunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, tiefgreifende Einblicke in ihre Geschäftsabläufe zu gewinnen. Diese analytischen Fähigkeiten sind entscheidend, um Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen und die Geschäftsstrategie entsprechend anzupassen. Das System unterstützt auch die Datenintegration und das Qualitätsmanagement, indem es eine effiziente Datenbereinigung, -validierung und -konsolidierung ermöglicht, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.

Nicht zu vergessen ist, dass SAP S/4HANA Cloud Public Edition auch Funktionen zur Gewährleistung der Compliance und Datensicherheit umfasst, was in einer Welt, in der der Umgang mit sensiblen Daten immer strenger reguliert wird, von entscheidender Bedeutung ist. Kurz gesagt, SAP S/4HANA Cloud Public Edition ist ein unverzichtbares Werkzeug für Unternehmen, die ihre Datenmanagement-Praktiken modernisieren und von datengetriebenen Entscheidungen profitieren möchten.