Datenqualität – Der Aufstieg zum Top-Trend in Business Intelligence für 2024

Zum ersten Mal seit Jahren hat die Datenqualität in der Business Intelligence die Position als zweitwichtigster Trend erreicht. Dies unterstreicht die zunehmende Bedeutung, die Unternehmen weltweit der Zuverlässigkeit ihrer Daten beimessen. Besonders herausragende Unternehmen priorisieren die Datenqualität stärker als andere und erkennen die Notwendigkeit, zuverlässige und konsistente Daten bereitzustellen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Modelle können nur dann präzise Vorhersagen treffen, wenn sie mit korrekten Daten gefüttert werden.

Die Bedeutung der Datenqualität: 

Daten treiben heutzutage die meisten Geschäftsentscheidungen an. Kleine Fehler in den Daten können jedoch zu großen Fehlentscheidungen führen. Die Qualität Ihrer Daten bestimmt daher direkt über die Zuverlässigkeit Ihrer Geschäftsentscheidungen. Studien zeigen, dass mangelhafte Datenqualität Unternehmen jährlich bis zu 15 Millionen Dollar kosten kann.

Was ist Datenqualitätsmanagement (DQM)? 

DQM umfasst die Maßnahmen zur Erhebung, Überprüfung und Bereinigung von Daten, um ihre Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Effektives DQM ist entscheidend, um Risiken zu minimieren und die Unternehmenseffizienz zu steigern.

Kriterien für gute Datenqualität: 

Gute Datenqualität basiert auf mehreren Schlüsselfaktoren:

• Vollständigkeit: Alle notwendigen Daten sind verfügbar und zugänglich.
• Genauigkeit: Die Daten spiegeln die Realität präzise wider.
• Aktualität: Die Daten sind auf dem neuesten Stand und zeitgerecht.
• Konsistenz: Daten sind über verschiedene Quellen hinweg konsistent und widerspruchsfrei.
• Zuverlässigkeit: Die Daten sind verlässlich und die Quellen vertrauenswürdig.

Häufige Datenqualitätsprobleme:

• Falsche Daten: Oftmals enthalten Datensätze Informationen, die nicht der Realität entsprechen. Dies kann durch menschliche Fehler bei der Dateneingabe, veraltete Informationen oder falsch übertragene Daten entstehen.
• Doppelte Daten: Mehrfacheinträge desselben Datensatzes können zu Redundanzen führen, die nicht nur Speicherplatz kosten, sondern auch die Datenanalyse verkomplizieren.
• Unvollständige Daten: Fehlende Datenfelder sind ein häufiges Problem, besonders wenn Datensätze aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden und nicht alle Quellen dieselben Informationen liefern.
• Inkonsistente Daten: Wenn Daten über verschiedene Systeme oder Abteilungen hinweg nicht übereinstimmen, kann dies zu Konflikten führen, besonders wenn es um die Interpretation dieser Daten geht.
• Unklare oder mehrdeutige Metadaten: Ohne klare Definitionen und Kontext können Daten leicht missverstanden werden, was die Datenverarbeitung und -analyse erschwert.
• Nicht standardisierte Datenformate: Unterschiedliche Formate und Standards innerhalb eines Unternehmens können die Integration von Daten erschweren und zusätzliche Konvertierungsaufwände erfordern.

Die Auswirkungen schlechter Datenqualität: 

Schlechte Datenqualität kann gravierende Folgen haben, darunter:

• Fehlentscheidungen: Basierend auf fehlerhaften oder unvollständigen Daten können Entscheidungen getroffen werden, die negative Auswirkungen auf das Unternehmen haben.
• Operative Ineffizienzen: Mangelhafte Daten führen zu Zeitverlust und erhöhtem Aufwand bei der Datenbereinigung und -verarbeitung.
• Kundenunzufriedenheit: Ungenaue Kundendaten können zu einer schlechten Kundenbetreuung und letztlich zu Kundenverlust führen.
• Finanzielle Verluste: Fehlerhafte Daten können zu kostspieligen Korrekturen, Bußgeldern wegen Nichteinhaltung von Vorschriften und verpassten Geschäftschancen führen.

Der direkte Einfluss von Datenqualität auf Business Intelligence: 

Eine hohe Datenqualität ist essentiell für effektive Business Intelligence. Sie ermöglicht präzise Analysen, verbessert Entscheidungsprozesse und steigert die Kundenzufriedenheit durch personalisierte Angebote. Gute Datenqualität erleichtert auch die Integration von Daten in BI-Tools und optimiert somit die Geschäftsprozesse.

Strategien zur Verbesserung der Datenqualität:

• Technologieeinsatz: Verwenden Sie fortschrittliche DQM-Tools, um Daten automatisch zu überprüfen und zu korrigieren.
• Prozessintegration: Integrieren Sie Datenqualitätskontrollen in alle Phasen der Datenerfassung und -verarbeitung.
• Schulungen: Bilden Sie Ihre Mitarbeiter weiter, um ein Bewusstsein für die Bedeutung der Datenqualität zu schaffen und menschliche Fehler zu reduzieren.

Eine vermeindlich kleine Stellschraube mit großen Auswirkungen, definitiv ein verdienter zweiter Platz bei den Trends.

Welchen Rang hat die Datenqualität bei Ihnen? 

Bis zur nächsten Ausgabe, 

Ihr Feliks Golenko

P.S. Wenn Sie bereit sind, gibt es 3 Möglichkeiten, wie ich Ihnen helfen kann...

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