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Datenqualität verbessern – Kriterien und Maßnahmen

Datenqualitaet verbessern Titelbild

Inhaltsverzeichnis

In einer zunehmend datengetriebenen Welt ist es entscheidend, die Datenqualität zu verbessern. Unternehmen und Organisationen, die regelmäßig mit großen Datenmengen arbeiten, müssen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt, vollständig und zuverlässig sind. Nur dann können sie fundierte Entscheidungen treffen, Ihre Effizienz steigern und die Kundenzufriedenheit maximieren. Die Datenqualität spielt hier eine maßgebliche Rolle. Warum sie wichtig ist, wie Sie die Qualität Ihrer Datensätze verbessern können und wie SAP S/4HANA Cloud, Public Edition Sie bei der Datenverwaltung und -nutzung optimal unterstützt, erfahren Sie in diesem Artikel.

Warum ist die Datenqualität so wichtig?

Die Qualität der Daten beeinflusst maßgeblich den Erfolg eines Unternehmens. Unvollständige, fehlerhafte oder inkonsistente Daten können zu Fehlentscheidungen führen, die nicht nur das Unternehmen, sondern auch die Beziehung zu Kunden und Partnern gefährden können. Schlechte Datenqualität begünstigt falsche Analysen, was wiederum dazu führt, dass falsche Produkte entwickelt oder falsche Marketingstrategien umgesetzt werden. Eine kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität ist daher essenziell für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens.

Grundlegend bezieht sich die Datenqualität auf die Genauigkeit und Qualität von Daten in einem bestimmten Kontext oder System. Eine hohe Qualität bedeutet, dass die vorhandenen Informationen für ihre beabsichtigte Verwendung präzise, konsistent, aktuell und relevant sind. Das kommt insbesondere bei großen Datenmengen zum Tragen.

Gleichzeitig unterscheiden sich sämtliche Datenqualitätskriterien je nach Branche und Geschäftsprozess. Beispielsweise benötigt man im Gesundheitswesen eindeutige und makellose Patientendaten, um eine korrekte Diagnose und Behandlung sicherzustellen. Während hingegen in der schnelllebigen E-Commerce-Branche aktuelle und relevante Produktinformationen sowie Kundenpräferenzen entscheidend sind.

Kriterien der Datenqualität

Für die Qualität von Informationen sind folgende Kriterien wichtig:

  • Genauigkeit: Sie müssen präzise und fehlerfrei sein.
  • Vollständigkeit: Alle relevanten Informationen sollten vollständig vorhanden sein, ohne wesentliche Lücken.
  • Konsistenz: Die Daten sollten nicht im Widerspruch miteinander stehen, sowohl innerhalb als auch zwischen verschiedenen Quellen.
  • Aktualität: Sie müssen auf dem neuesten Stand sein und aktuelle Details aufweisen.
  • Eindeutigkeit: Jeder der Datensätze sollte eindeutig identifizierbar sein, um Verwechslungen zu vermeiden.
  • Integrität: Informationen sollten ihre Struktur beibehalten und es sollten Schutzmechanismen gegen unbefugte Änderungen vorhanden sein.
Tastatur eines Laptops
Darstellung eines Datennetzes

Wie kann die Datenqualität verbessert werden?

Es gibt mehrere Methoden, die Datenqualität zu verbessern und gleichzeitig eine Datenstrategie zu entwickeln, die sowohl zu den kurz- als auch langfristigen Unternehmenszielen passt.

1. Datenbereinigung, Datenpflege und Datenbestände verkleinern

Die Datenbereinigung ist ein wesentlicher Schritt bei der Verbesserung der Datenqualität. Unvollständige oder fehlerhafte Datensätze müssen entfernt, korrigiert oder mit Informationen ergänzt werden. Die Datenpflege sollte regelmäßig durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass neue Daten stets den gleichen Qualitätsanforderungen entsprechen. Zusätzlich sollte die Menge an Daten, die nicht mehr relevant oder redundant sind, durch Verkleinern der Datenbestände reduziert werden, um das System übersichtlich und effizient zu halten.

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.

2. Validierung und Plausibilitätsprüfung

Validierung und Plausibilitätsprüfung sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die erfassten Daten korrekt und sinnvoll sind. Hierbei werden die Daten auf ihre Konsistenz und Richtigkeit überprüft, sowohl in Bezug auf interne Datenquellen als auch auf externe Bezugspunkte. Validierungssysteme können automatisch sicherstellen, dass nur valide und präzise Daten in das System gelangen, wodurch Fehlerquellen frühzeitig identifiziert und vermieden werden. Dieser Schritt hilft, falsche oder unplausible Daten auszuschließen und trägt damit maßgeblich zur Datenqualität bei.

3. Datenqualitätsüberwachung

Die Datenqualitätsüberwachung ist ein kontinuierlicher Prozess, der es Unternehmen ermöglicht, die Qualität ihrer Daten in Echtzeit zu überwachen. Hierbei werden die Daten regelmäßig überprüft und auf Qualitätseinbußen hin untersucht. Diese Überwachung erfolgt oft mit Hilfe von speziellen Software-Tools, die automatisch Schwächen in den Daten aufdecken. So können Unternehmen proaktiv auf Probleme reagieren und sicherstellen, dass die Datenqualität kontinuierlich auf hohem Niveau bleibt.

Tipp: Überprüfungen und Aktualisierungen sind unabdingbare Maßnahmen und Sie sollten eine Möglichkeit finden, beide Prozesse in Ihre Organisation zu integrieren.

4. Automatisierung und Technologieeinsatz

Ein weiterer wichtiger Schritt zur Verbesserung der Datenqualität ist der gezielte Einsatz von Technologie und Automatisierung. Moderne Datenmanagement-Tools ermöglichen eine effektive Überwachung der Datenqualität und identifizieren potenzielle Probleme frühzeitig. Automatisierte Prozesse zur Datenbereinigung und -validierung tragen dazu bei, Fehlerquellen zu minimieren und den Aufwand für manuelle Datenkorrekturen zu verringern. Besonders leistungsfähig sind Tools, die Machine Learning und Künstliche Intelligenz einsetzen, um die Datenqualität fortlaufend zu optimieren und Probleme automatisch zu beheben.

Beispiele für Tools im Datenmanagement

  • Data Profiling Tools: Ermöglichen eine detaillierte Strukturanalyse und die Generierung von Metadaten, um eine umfassende Übersicht über die Datenbestände zu erhalten. Sie extrahieren Informationen wie Datentypen, Feldlängen und Schlüsselbeziehungen.
  • Data Analytics Tools: Helfen dabei, Muster und Trends in großen Datensammlungen zu erkennen. Sie bieten Funktionen zur Datentransformation, -anreicherung und -visualisierung und unterstützen bei der Vorhersage zukünftiger Entwicklungen.
  • Data Integration Tools: Kombinieren Informationen aus verschiedenen Quellen (z. B. Datenbanken, Anwendungen, Cloud-Dienste) zu einer einheitlichen Ansicht. Sie integrieren auch Echtzeit-Daten und gewährleisten Konsistenz über verschiedene Systeme hinweg.
  • Data Assessment Tools: Stellen die kontinuierliche Datenqualität sicher, indem sie auf Unvollständigkeiten, Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen hinweisen. Sie verhindern Duplikationen und unterstützen bei Compliance- und Datenschutzprüfungen.

5. Mitarbeiterschulung und Sensibilisierung

Die Datenqualität verbessern bedeutet auch, Mitarbeiter für die Bedeutung von guten Daten zu sensibilisieren. Wenn alle Beteiligten, die mit Daten arbeiten, ein Bewusstsein für die Auswirkungen von fehlerhaften Daten entwickeln, können sie dazu beitragen, die Qualität der Informationen von Anfang an zu sichern. Schulungen und Workshops zur korrekten Dateneingabe und zum richtigen Umgang mit Daten sind daher unverzichtbar.

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    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.

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    Fazit: Der Weg zur Exzellenz

    Die Datenqualität zu verbessern, ist eine der wichtigsten Aufgaben für jedes Unternehmen, das erfolgreich in einer datengetriebenen Welt operieren möchte. Durch die Einführung von klaren Standards, regelmäßigen Audits und den gezielten Einsatz von Technologie und Mitarbeiterschulungen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten verlässlich und von hoher Qualität sind. Eine hohe Datenqualität fördert nicht nur die Effizienz, sondern auch das Vertrauen und die Zufriedenheit von Kunden und Partnern.

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