Schlechte Datenqualität bleibt oft unbemerkt, bis sie sich in fehlerhaften Analysen, fehlgeleiteten Strategien und letztendlich in verlorenen Chancen manifestiert. Ein erfahrener Data Product Manager kritisierte sogar Datenteams dafür, dass sie ihn immer ignorierten und drängten, bis in seiner Aussage auf wie digna seinem Datenlager half, ihre täglichen Datenqualitätsprobleme zu bewältigen. etwas Katastrophales geschah. Schlechte Datenqualität kann zu erheblichen Schäden in verschiedenen Sektoren führen, von Gesundheitswesen über Banken, Versicherungen, Telekommunikation bis hin zu Pharmazeutika. Wenn Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und Unvollständigkeiten in Ihre Daten eindringen, ist es, als ob Sie Ihrem Unternehmen Gift in die Adern injizieren. 

Das Verständnis und die Verbesserung der Datenqualität ist nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern ein strategisches Gebot. Dieser Artikel untersucht, was schlechte Daten ausmacht, ihre Auswirkungen in verschiedenen Branchen und die Schritte, die Sie unternehmen können, um sicherzustellen, dass Ihre Daten Ihr Geschäft nicht behindern, sondern stärken. 

Was sind schlechte Daten?

Schlechte Daten beziehen sich auf Informationen, die ungenau, unvollständig, dupliziert, veraltet oder inkonsistent sind. Dies kann aus mehreren Gründen auftreten, wie z.B. menschlichen Fehlern bei der Dateneingabe, einem Mangel an richtiger Daten Governance oder Integrationsproblemen zwischen Systemen. Schlechte Daten manifestieren sich in verschiedenen Formen: 

• Ungenaue Daten: Fehler in den Daten, die nicht die wahren Werte widerspiegeln. 

  
  

• Unvollständige Daten: Fehlende Datenfelder, die ein vollständiges Verständnis des Datensatzes verhindern. 

  
  

• Inkonsistente Daten: Unstimmigkeiten zwischen verschiedenen Datensätzen, die übereinstimmen sollten. 

  
  

• Veraltete Daten: Informationen, die nicht mehr aktuell oder relevant sind. 

  
  

• Duplizierte Daten: Der gleiche Datenwert oder die gleiche Spalte, die mehr als einmal im selben Datensatz erscheint. 

Die Auswirkungen von schlechter Datenqualität in verschiedenen Branchen 

Die Folgen von schlechten Daten sind weitreichend, insbesondere in Sektoren wie Gesundheitswesen, Banken, Versicherungen, Telekom und Pharmazeutika. 

Schlechte Daten im Gesundheitswesen

In der Gesundheitsbranche können ungenaue Daten zu falschen Diagnosen und unsachgemäßen Behandlungen führen und letztendlich die Patientensicherheit gefährden. Beispielsweise können ungenaue Patientendaten dazu führen, dass falsche Medikamente oder Dosierungen verabreicht werden, was schwerwiegende Auswirkungen auf die Gesundheit der Patienten haben kann. Darüber hinaus können schlechte Daten die Gesundheitskosten aufgrund von Abrechnungsfehlern und Ineffizienzen in der Patientenversorgung in die Höhe treiben. 

Schlechte Daten im Bankwesen

Für den Bankensektor ist die Datenintegrität entscheidend für Risikobewertung und Compliance. Ungenaue Daten können zu fehlerhaften Risikobewertungen, betrügerischen Transaktionen, falschen Kreditbewertungen und verpassten Investitionsmöglichkeiten führen, was zu unerwünschten Risiken oder Nichteinhaltung wichtiger Finanzvorschriften führt. 

Schlechte Daten in der Versicherungsbranche

Für Versicherungsunternehmen können schlechte Daten Risikobewertungen verzerren, was zu falscher Preissetzung von Policen und vermehrten Anspruchsablehnungen führt. Dies beeinträchtigt nicht nur das Endergebnis, sondern erodiert auch das Vertrauen der Kunden. 

Schlechte Daten in der Telekommunikation

Telekommunikationsunternehmen sind stark auf Daten für das Kundenbeziehungsmanagement und die Netzwerkoptimierung angewiesen. Schlechte Datenqualität hier kann zu Kundenabwanderung, ineffektiven Marketingstrategien und schlechter Serviceleistung führen. 

Schlechte Daten in der Pharmaindustrie

Für die Pharmaindustrie beeinflusst die Datenintegrität alles, von der Arzneimittelforschung und -entwicklung bis hin zur regulatorischen Compliance und Patientensicherheit. Ungenaue klinische Daten können die Zulassung neuer Medikamente verzögern oder stoppen, was erhebliche Auswirkungen auf die Gesundheit der Patienten, die Unternehmensumsätze und den Ruf hat. 

Wie schlechte Daten die Geschäftsentscheidungen beeinflussen 

Schlechte Datenqualität wirkt sich auf Geschäftsentscheidungsprozesse aus, indem sie: 

1. Irreführende Analyse: Fehlerhafte Daten führen zu fehlerhaften Erkenntnissen, was zu strategischen Fehlentscheidungen führt. 

   
   

2. Verschwendete Ressourcen: Unternehmen investieren möglicherweise Zeit und Geld in die Lösung nicht existierender Probleme oder verpassen Chancen, die aufgrund fehlerhafter Daten nicht offensichtlich waren. 

   
   

3. Geringere Effizienz: Schlechte Daten verlangsamen Prozesse und erhöhen die Arbeitsbelastung, da Mitarbeiter Zeit mit der Überprüfung und Bereinigung von Daten verbringen. 

   
   

4. Verlust des Wettbewerbsvorteils: Ohne genaue Daten können Unternehmen nicht effektiv auf Marktveränderungen reagieren oder innovativ sein, um den Bedürfnissen der Kunden gerecht zu werden. 

Schritte zur Verbesserung der Unternehmensdatenqualität 

Das Gegenmittel zu schlechten Daten ist ein proaktiver Ansatz für das Datenqualitätsmanagement. In unserem vorherigen Artikel haben wir einen umfassenden Leitfaden zur Sicherstellung der Datenqualität von Experten bei digna geteilt. Hier sind jedoch einige wichtige Schritte: 

 1. Beginnen Sie mit einer Datenqualitätsbewertung 

Bevor Sie die Datenqualität verbessern, bewerten Sie, wo Ihr Unternehmen derzeit steht. Dies umfasst die Identifizierung von Datenqualitätsproblemen und deren Quellen. Verwenden Sie Werkzeuge, um Ihre Daten zu profilieren und Bereiche für Verbesserungen hervorzuheben. 

2. Etablieren Sie Datenqualitätsstandards 

Definieren Sie, was hochwertige Daten für Ihr Unternehmen ausmacht. Diese Standards sollten Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität abdecken. Kommunizieren Sie diese Standards an alle, die mit Daten umgehen.   

3. Verwenden Sie Datenprofilierungswerkzeuge 

Nehmen Sie Datenprofilierungswerkzeuge in Anspruch, um Probleme wie fehlende oder inkonsistente Daten, doppelte Einträge und ungültige Werte zu identifizieren. Dies hilft, hohe Datenqualitätsstandards allgemein zu halten. 

4. Implementieren Sie Datenvalidierungsregeln 

Richten Sie Regeln ein, um sicherzustellen, dass die in Systemen eingegebenen Daten Ihren etablierten Qualitätsstandards entsprechen. Automatisierte Validierungsprozesse können menschliche Fehler minimieren und die Datenerfassung optimieren. Mit Tools wie digna müssen Sie keine Datenvalidierungsregeln einrichten, da diese aus der Vergangenheit erkannt werden.

5. Führen Sie regelmäßige Datenbereinigungen durch 

Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Datenbanken, um Ungenauigkeiten zu identifizieren und zu korrigieren. Dieser kontinuierliche Prozess verhindert die Ansammlung von schlechten Daten im Laufe der Zeit. 

6. Schulen Sie Mitarbeiter in besten Praktiken zur Datenqualität 

Schulen Sie Ihr Team über die Bedeutung von Datenqualität und bieten Sie Schulungen an, wie diese aufrechterhalten werden kann. Dies hilft, eine Kultur der Verantwortung und Präzision bei der Datenverarbeitung zu schaffen. 

7. Implementieren Sie Daten Governance-Richtlinien 

Schaffen Sie klare Richtlinien, die festlegen, wie Daten verwaltet, gepflegt und zugegriffen werden sollen. Dies stellt sicher, dass Daten im Laufe der Zeit zuverlässig und sicher bleiben. 

digna: Ihre Lösung zur Sicherstellung der Datenqualität 

dignas Datenqualität bietet einen umfassenden Ansatz zur Bekämpfung schlechter Daten. Unsere Plattform geht über die traditionelle Datenbereinigung und -validierung hinaus und bietet fortschrittliche Analysen und KI-gestützte Einblicke. Mit digna können Sie: 

• Proaktiv Probleme identifizieren: Unsere Autometrics-Funktion profilert kontinuierlich Ihre Daten auf Anomalien, wobei alle Metriken für maximale Genauigkeit erfasst und analysiert werden. 

  
  

• Datentrends vorhersagen: Unser Vorhersagemodell verwendet maschinelles Lernen, um zukünftiges Datenverhalten vorherzusagen, sodass Sie Datenqualitätsherausforderungen vorausbleiben können. 

  
  

• Datenqualitätsschwellen optimieren: Unsere Autothresholds-Funktion passt Datenqualitätsschwellen automatisch basierend auf Datenmustern an und sorgt so für optimale Leistung. 

• Datenanomalien melden: Unser intuitives Dashboard und Benachrichtigungen bieten Echtzeit-Einblicke und warnen Sie vor potenziellen Problemen, bevor sie eskalieren. 

Handeln Sie noch heute 

Lassen Sie nicht zu, dass schlechte Daten Ihre Geschäftsentscheidungen untergraben. Buchen Sie eine Demo mit digna und entdecken Sie, wie unser Tool zur Datenqualität und Observability Ihr Unternehmen befähigen kann, das volle Potenzial genauer und zuverlässiger Daten auszuschöpfen. Treten Sie mit uns ein in die Umwandlung von Datenherausforderungen in Geschäftsmöglichkeiten.