Es kann nicht genug betont werden, wie wichtig es ist, gute Datenqualität zu haben. Das späte Erkennen von Datenproblemen kann zu Konflikten zwischen Teams, Daten-Endbenutzern und Unternehmen führen. Die Qualität der Daten ist in der heutigen datengetriebenen Welt nicht verhandelbar. Sie kann die Wachstums-, Effizienz- und Entscheidungsfähigkeit eines Unternehmens bestimmen.

Allerdings sind nicht alle Daten gleich. Schlechte Datenqualität kann Geschäftsprozesse behindern und zu erheblichen Herausforderungen und negativen Auswirkungen führen. Dieser Artikel untersucht, was schlechte Datenqualität ausmacht, ihre Ursachen und die Konsequenzen schlechter Datenqualität für Unternehmen und Entscheidungsprozesse im Detail.

Was ist schlechte Datenqualität?

Schlechte Datenqualität bezieht sich auf fehlerhafte, unvollständige oder inkonsistente Daten, die nicht den Zweck erfüllen, für den sie gesammelt wurden. Sie manifestiert sich in verschiedenen Formen wie Ungenauigkeiten, Tippfehlern, Duplikaten, veralteten Informationen und Lücken, die die Daten unzuverlässig für eine effektive Nutzung machen.

Es ist das Gegenteil von zuverlässigen Daten und kann auf verschiedene Weise auftreten:

• Ungenaue Daten: Informationen, die faktisch falsch oder veraltet sind und zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen führen.

  
  

• Unvollständige Daten: Fehlende Datenpunkte oder Felder, die einen vollständigen Überblick über die Informationen behindern.

  
  

• Irrelevante Daten: Daten, die für den aktuellen Kontext oder Geschäftsbedarf nicht relevant sind.

  
  

• Inkonsistente Daten: Daten, die in Format, Struktur oder Bedeutung variieren und es schwierig machen, sie zu integrieren und zu analysieren.

  
  

• Doppelte Daten: Mehrere Kopien derselben Daten, die oft zu Verwirrung und Redundanz führen.

7 Hauptursachen für schlechte Datenqualität 

1. Datenfehler: Fehler, die bei der Dateneingabe gemacht werden, wie Tippfehler oder falsche Formatierung.

   
   

2. Altsysteme: Veraltete oder inkompatible Systeme, die nicht in der Lage sind, Standards zur Datenqualität aufrechtzuerhalten.

   
   

3. Daten-Silos: Da Organisationen eine Vielzahl von Systemen verwenden, führen isolierte Datenspeicher zu inkonsistenten und unzusammenhängenden Informationen aufgrund fehlender Integration.

   
   

4. Menge und Geschwindigkeit der Daten: Die schiere Menge der gesammelten Daten und die Geschwindigkeit, mit der sie eintreffen, können zu Managementherausforderungen führen.

   
   

5. Fehlende Datenvalidierung: Unzureichende Prozesse zur Überprüfung der Daten auf Genauigkeit und Vollständigkeit.

   
   

6. Fehlendes Training: Unzureichendes Training für Mitarbeiter, die an der Datenerfassung und -verarbeitung beteiligt sind.

   
   

7. Menschlicher Fehler: Manuelle Dateneingabe oder -interpretation und -pflege sind anfällig für Fehler.

Die Bewältigung dieser Ursachen ist entscheidend, um die Datenqualität zu verbessern und das volle Potenzial der organisatorischen Datenressourcen zu nutzen. Navigieren Sie die Landschaft der Modern Data Quality mit KI-gestützten Lösungen.

Konsequenzen von schlechter Datenqualität

Die Konsequenzen schlechter Datenqualität im Gesundheitswesen, im Bankwesen, in der Telekommunikation und in anderen datenintensiven Branchen sind weitreichend und können verschiedene Aspekte einer Organisation beeinflussen. Diese Auswirkungen treten in verschiedenen Formen auf, ergeben sich jedoch hauptsächlich aus finanziellen, operativen, Kundenbeziehungs-, analytischen Beeinträchtigungen und Markenreputationsfolgen. 

Finanzielle Kosten

Schlechte Datenqualität hat direkte finanzielle Auswirkungen. Studien zeigen, dass sie einem Unternehmen zwischen 15 % und 25 % seines Umsatzes kosten kann. Diese Kosten entstehen durch:

• Korrekturaufwand: Erhebliche Ressourcen sind erforderlich, um schlechte Daten zu bereinigen und zu korrigieren.

  
  

• Verlorene Chancen: Schlechte Daten können zu verpassten Gelegenheiten aufgrund ungenauer Analysen und Prognosen führen.

  
  

• Verminderte Effizienz: Ineffiziente Prozesse, die auf fehlerhaften Daten basieren, können die Betriebskosten eskalieren lassen.

  
  

• Compliance-Strafen: Nichtkonformität aufgrund ungenauer Daten kann zu erheblichen Geldstrafen führen.

Betriebliche Ineffizienzen

• Beeinträchtigte Entscheidungsfindung: Entscheidungen, die auf ungenauen Daten basieren, können zu fehlerhaften Geschäftsstrategien führen.

  
  

• Produktivitätsverlust: Mitarbeiter verbringen Zeit damit, Datenfehler zu beheben, anstatt sich auf Kernaufgaben zu konzentrieren.

  
  

• Prozessausfälle: Zentrale Geschäftsprozesse können scheitern oder erheblich verlangsamt werden, was die Servicebereitstellung und Kundenzufriedenheit beeinträchtigt.

Kundenbeziehungen

• Unzufriedene Kunden: Ungenauigkeiten können zu schlechten Kundenerfahrungen führen, wie Fehler in persönlichen Angaben oder Rechnungsstellung.

  
  

• Vertrauensverlust: Ständige Datenprobleme können das Vertrauen der Kunden in eine Marke schwächen.

  
  

• Kundenabwanderung: Letztendlich kann die Summe dieser Probleme zu erhöhter Kundenabwanderung führen.

Analytische Beeinträchtigung

• Fehlerhafte Erkenntnisse: Schlechte Daten führen zu ungenauen Erkenntnissen, die alle Ebenen analytischer Bemühungen betreffen.

  
  

• Fehlgeleitete KI- und ML-Projekte: KI- und maschinelles Lernen-Modelle, die auf schlechten Daten trainiert werden, können unzuverlässige oder voreingenommene Ergebnisse liefern.

  
  

• Kompromittierte Marktinformationen: Ungenaue Marktdaten können zu fehlgeleiteten Marktstrategien und Wettbewerbspositionierungen führen.

Markenimage und Marktposition

• Rufschädigung: Öffentlich bekannt gewordene Vorfälle von Datenproblemen können den Ruf eines Unternehmens schädigen.

  
  

• Beziehungen zu Investoren: Ungenaue Daten können Investoren in die Irre führen und die Aktienperformance beeinflussen.

  
  

• Strategische Schwäche: Schlechte Datenqualität kann die strategischen Initiativen eines Unternehmens untergraben.

Die übergreifenden Konsequenzen schlechter Datenqualität können als Dominoeffekt gesehen werden, bei dem ein Aspekt von Ineffizienz oder Fehler zu einem anderen führt und letztendlich die gesamte Organisation betrifft.

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