Über Datenbereinigung
In unserem vorherigen Blogpost haben wir einige Grundbegriffe der Daten- und Informationsqualitätskontrolle vorgestellt. Nun widmen wir uns einer ihrer Grundpfeiler: der Datenbereinigung.
Warum ist Datenbereinigung wichtig?
Jede Organisation sammelt und speichert Daten im Rahmen ihrer Tätigkeit. Die gesammelten Datenarten hängen von den Geschäftsaktivitäten ab, sind aber stets unverzichtbar, z. B.:
- Identifikationsdaten von Kunden (privat oder geschäftlich),
- Kontaktdaten von Geschäftspartnern,
- Produkt- oder Dienstleistungsmerkmale,
- Lagerbestandsdaten.
Man hört oft die Behauptung, dass es „keine saubere Daten gibt“ – doch warum ist Datenqualität so entscheidend?
Saubere vs. „schmutzige“ Daten
Vorteile sauberer Daten
Die Arbeit mit sauberen Daten bietet zahlreiche Vorteile:
- Sie verbessert die geschäftlichen Ergebnisse und verschafft einen Wettbewerbsvorteil.
- Sie ermöglicht präzise Analysen und eine fundierte Entscheidungsfindung.
- Sie steigert operative Effizienz, Kundenzufriedenheit und unterstützt die Einhaltung von Vorschriften.
Risiken „schmutziger“ Daten
Umgekehrt bergen ungenaue Daten erhebliche Risiken:
- Fehlentscheidungen durch falsche oder unvollständige Daten können zu finanziellen Verlusten führen.
- Unzufriedene Kunden aufgrund von falschen Bestellungen, schlechter Kommunikation oder mangelhafter Servicequalität.
- Geschäftsprozesse – wie die Einführung eines ERP-Systems – können erheblich beeinträchtigt werden.
- Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften kann rechtliche Strafen oder Bußgelder nach sich ziehen.
Häufige Arten „schmutziger“ Daten
- Fehlende Daten – Wichtige Informationen (z. B. Telefonnummer, E-Mail) fehlen.
- Veraltete Daten – Änderungen von Personendaten (z. B. Telefonnummer, Berufsbezeichnung) oder Firmendaten (z. B. Name, Steuernummer) sind nicht aktualisiert.
- Inkonsistente Daten – Unterschiedliche Formate oder Strukturen erschweren Analysen.
- Fehlerhafte Daten – Tippfehler können zu massiven Störungen führen.
- Duplikate – Mehrfach vorhandene Datensätze (darauf gehen wir in einem kommenden Blogpost detailliert ein).
Was bedeutet Datenqualität?
Datenqualität beschreibt, wie genau gespeicherte Daten das tatsächliche Objekt der realen Welt widerspiegeln. Je geringer die Abweichung, desto höher die Qualität.
Die Erwartungen an die Datenqualität werden beeinflusst durch:
- Die internen Anforderungen der datenerfassenden Organisation (z. B. erforderliche Datenfelder).
- Externe Vorschriften (z. B. gesetzliche Anforderungen an Namensstrukturen, Steuernummernformate).
Datenbereinigung – Verbesserung der Datenqualität
Wenn die Qualität unserer Daten nicht den Erwartungen entspricht, können wir durch Datenbereinigung die Qualität verbessern.
Für die Datenbereinigung gibt es zwei Hauptmethoden:
- Algorithmische Analyse – Mathematikbasierte Verfahren zur Ermittlung des korrekten Wertes (z. B. Prüfziffernvalidierung).
- Referenzdatenbanken – Abgleich mit vertrauenswürdigen Quellen (z. B. offizielle Namenslisten, Telefonvorwahlen, korrekte Städtenamen).
In unserem nächsten Beitrag gehen wir auf die praktische Umsetzung der Datenbereinigung ein. Eine kurze Beschreibung unserer Dienstleistungen zur Datenqualitätssicherung finden Sie hier.
Hat Ihr Unternehmen schon einmal darüber nachgedacht, dass es die Qualität seiner Datenbestände verbessern könnte? Warum reden wir nicht darüber bei einer Tasse Kaffee?
