Datenqualitätsmanagement in Unternehmensumgebungen: Sind Daten das neue Öl? (Teil 2)
In unserem vorherigen Beitrag haben wir beschrieben, dass geschäftsrelevante Informationen über die Geschäftstätigkeit, Kunden und Produktpalette eines Unternehmens nur dann wertvoll sind, wenn sie genau, umfassend, zuverlässig und aktuell sind. Ihre Qualität muss also den Informationsbedürfnissen von Verkäufern, Analysten und Entscheidungsträgern gerecht werden. Wir haben außerdem mehrere Bereiche vorgestellt, in denen die Datenqualität die Rentabilität von Unternehmen erheblich beeinflussen kann. Diese Aufzählung führen wir hier fort.
Tägliche Geschäftsvorgänge
Unabhängig von Data Warehouses, CRM-Systemen und Migrationen können Unternehmen und Organisationen, die große Mengen an Kunden- oder Produktdaten verwalten, auch während des täglichen Geschäftsbetriebs auf Herausforderungen mit der Datenqualität und unzureichend definierten Datenverwaltungsprozessen stoßen.
Es kann Situationen geben, in denen Kunden bei einer Transaktion nicht eindeutig anhand der verfügbaren Daten identifiziert werden können. Dies kann die Reibungslosigkeit und Sicherheit des Service beeinträchtigen. Beispielsweise könnten Finanzinstitute bei Barauszahlungen von Kunden verlangen, ihre Identität zu bestätigen. Wenn jedoch in den Produktmanagementsystemen unvollständige Informationen vorliegen, müssen die Sachbearbeiter die Rechtmäßigkeit der Zahlung anhand der Kundendokumentation prüfen. Solche Überprüfungen führen zu unnötigen Wartezeiten für die Kunden und möglicherweise zu Konflikten, wenn die notwendigen Kundendaten in der Filiale nicht verfügbar oder unvollständig sind. Diese Probleme, die auf Datenmängel oder -verwaltungsprobleme zurückzuführen sind, verursachen unnötigen Arbeitsaufwand, Zeit- und Energieverluste und können in extremen Fällen sogar zum Verlust von Kunden führen.
Ähnliche Schwierigkeiten können bei Produktdaten auftreten, insbesondere bei schlecht gepflegten Artikelstammdaten. Bei Inventuren oder der Lagerauffüllung können finanzielle Probleme entstehen, wenn dasselbe Produkt in der Datenbank mehrfach in unterschiedlicher Form erfasst ist. Wenn ein Eintrag angibt, dass der Bestand auf dem Minimum, ein anderer jedoch auf dem Maximum liegt, könnte eine Bestellung basierend auf dem ersten Eintrag erhebliche Probleme verursachen, insbesondere bei verderblichen Waren.
Versteckte Kosten
Im Zusammenhang mit dem täglichen Geschäftsbetrieb ist es wichtig, dass Unternehmen die Risiken und Kosten erkennen, die sich aus schlechter Datenqualität ergeben.
Tätigkeiten, die auf minderwertigen Informationen basieren, gehen mit erheblichen versteckten Kosten einher, die ein Unternehmen kontinuierlich trägt, ohne dass diese explizit in den Ausgaben ausgewiesen werden. Die Ursachen für versteckte Kosten umfassen:
- Den Zeit- und Ressourcenaufwand, um fehlende Informationen nachträglich zu beschaffen.
- Den Zeit- und Ressourcenaufwand, um ungenaue oder unvollständige Informationen zu korrigieren.
Demgegenüber stehen die deutlich niedrigeren Kosten für hochwertige Informationen von Anfang an, einschließlich der kontinuierlichen Qualitätssicherung.
Besonders erwähnenswert sind die Schäden, die durch fehlerhafte Geschäftsentscheidungen entstehen, die auf mangelhaften Daten basieren. Einfache Beispiele sind Marketingbriefe, die an falsche Adressen gesendet werden, oder falsche Schlussfolgerungen aus schlechten Daten, die bei der Auswahl einer Zielgruppe für die Einführung eines neuen Produkts getroffen werden.
Sicherstellung der Datenqualität
Zusammenfassend lässt sich sagen: Ob es um die Einführung von Data-Warehouse- oder CRM-Systemen, Datenmigrationen oder die Sicherheit des täglichen Geschäftsbetriebs geht – die angemessene Qualität der Daten muss stets Priorität haben. Ein Zitat von Philip B. Crosby fasst die Risiken schlechter Datenqualität treffend zusammen, die in der heutigen Informationsgesellschaft nicht ignoriert werden sollten:
„Qualität kostet nichts. Aber sie ist kein Geschenk – sie erfordert Anstrengung. Was jedoch Geld kostet – manchmal viel Geld – ist das Fehlen von Qualität, also alle Aktivitäten, die erforderlich sind, um Fehler zu korrigieren, die ursprünglich nicht hätten passieren dürfen.“
Im nächsten Beitrag klären wir einige grundlegende Konzepte im Zusammenhang mit der Sicherstellung der Datenqualität. Bis dann finden Sie hier eine kurze Einführung in unsere Lösungen zur Datenqualitätssicherung.
Vielleicht hat Ihr Unternehmen bereits darüber nachgedacht, wie es die Qualität seiner Datenbestände verbessern kann? Warum reden wir nicht bei einer guten Tasse Kaffee darüber?
