Datenqualität: Regeln, Checks, Ownership – pragmatisch.
Datenqualität: Regeln, Checks, Ownership – pragmatisch angegangen
Schlechte Datenqualität ist kein IT-Problem. Es ist ein Organisationsproblem mit IT-Symptomen.
Was schlechte Datenqualität kostet
Doppelte Kundendatensätze, die das CRM unbrauchbar machen. Falsche Lagerbestände, die zu Fehlbestellungen führen. Adressen, die fehlerhaft sind und Pakete zurückkommen lassen. Berichte, die aufwändig manuell korrigiert werden müssen.
Das addiert sich. In Stunden pro Woche, in Fehlern, in Kundenunzufriedenheit.
Ursachen von Datenqualitätsproblemen
Fehlende Validierung bei der Dateneingabe. Keine eindeutigen Pflichtfelder. Mehrere Systeme, die denselben Datensatz verwalten (ohne klare Master-Quelle). Keine Verantwortlichkeit für Datenpflege.
Validierung als erste Maßnahme
Daten sauber zu halten ist einfacher als sie nachträglich zu bereinigen. Validierungsregeln direkt am Eingabepunkt: Pflichtfelder, Formatvorgaben, Wertelisten. Das allein verhindert einen Großteil zukünftiger Qualitätsprobleme.
Master Data Management
Welches System ist die "Source of Truth" für Kundendaten? Für Produktdaten? Für Stammdaten allgemein? Wenn mehrere Systeme dieselben Daten unabgestimmt verwalten, entstehen Inkonsistenzen.
Master Data Management ist kein Tool – es ist ein Prinzip: Eine Quelle der Wahrheit, alle anderen synchronisieren davon.
Data Ownership
Wer ist verantwortlich für die Qualität der Kundendaten? Für Produktdaten? Ohne benannte Ownership verfällt Datenqualität zwangsläufig.
Checkliste Datenqualität
Validierungsregeln an allen Eingabepunkten definiert
Master-System für kritische Datenbereiche definiert
Data Owner für kritische Datenbereiche benannt
Datenqualitäts-KPIs definiert und gemessen
Bereinigungsprozess für bestehende Datenfehler geplant
Datenqualitätsprojekt starten?
markom.digital analysiert Datenqualitätsprobleme und entwickelt pragmatische Lösungsansätze.
