Was versteht man unter Data Quality?
Die Qualität von Analyseergebnissen steht und fällt mit der Qualität der zugrundeliegenden Daten. Denn nur wer mit verlässlichen und hochwertigen Informationen arbeitet, kann valide Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.
Im Zuge der digitalen Transformation ist eine hohe Datenqualität für Unternehmen unverzichtbar geworden. Sie bildet die Grundlage für die Automatisierung von Prozessen, die Personalisierung von Angeboten und die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.
Data Quality ist jedoch kein starrer Begriff. Vielmehr handelt es sich um ein unternehmensspezifisches Konzept: Jedes Unternehmen muss individuell festlegen, welche Eigenschaften Daten aufweisen müssen, um den eigenen Anforderungen gerecht zu werden.
Allgemein beschreibt der Begriff die Gesamtheit aller Merkmale eines Datenbestands, die darüber entscheiden, ob dieser von den Anwenderinnen und Anwendern effektiv genutzt werden kann. Dazu zählen unter anderem Korrektheit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Relevanz.
Kriterien zur Bewertung von Data Quality
Die Bewertung der Datenqualität ist kein starres Verfahren, sondern orientiert sich immer an den individuellen Anforderungen eines Unternehmens. Um eine fundierte Beurteilung zu ermöglichen, haben sich in der Praxis jedoch einige zentrale Kriterien etabliert, anhand derer sich die Qualität von Daten systematisch erfassen lässt:
Konsistenz
Daten müssen widerspruchsfrei und frei von Duplikaten sein. Integrierte Datenquellen und redundanzfreie Datenbestände sind essenziell, um valide Analysen zu ermöglichen.
Vollständigkeit
Ein Datenbestand ist nur dann vollständig, wenn alle notwendigen Informationen in der erforderlichen Granularität vorliegen. Fehlende Werte oder unvollständige Datensätze können die Aussagekraft stark beeinträchtigen.
Validität
Die Daten müssen aus verlässlichen und nachvollziehbaren Quellen stammen. Nur so kann gewährleistet werden, dass sie den festgelegten Standards und Definitionen entsprechen.
Genauigkeit
Hier zählt jedes Detail: Daten müssen im korrekten Format und mit der geforderten Präzision – etwa bei Zahlen mit einer bestimmten Anzahl von Nachkommastellen – vorliegen.
Aktualität
Je nach Geschäftsprozess ist es entscheidend, dass Daten zeitgerecht zur Verfügung stehen. Veraltete Informationen können zu Fehlentscheidungen führen oder operative Prozesse behindern.
Welche dieser Kriterien im konkreten Fall im Vordergrund stehen, hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab. So ist beispielsweise in der Finanzberichterstattung höchste Genauigkeit unabdingbar, während im Marketing insbesondere konsistente und vollständige Kundendaten gefragt sind.
So erreichen Sie eine hohe Data Quality
Eine hohe Datenqualität entsteht nicht zufällig – sie ist das Ergebnis gezielter Maßnahmen und konsequenter Prozesse. Unternehmen, die sich auf verlässliche Daten stützen wollen, benötigen deshalb mehr als punktuelle Korrekturen. Entscheidend ist ein kontinuierlicher, strategisch verankerter Qualitätsprozess.
Im Zentrum steht dabei der sogenannte Data Quality Circle. Dieses Konzept beschreibt einen fortlaufenden Kreislauf, in dem Qualitätskriterien regelmäßig überprüft, angepasst und weiterentwickelt werden. Nur so lässt sich gewährleisten, dass die Datenqualität mit den sich wandelnden Anforderungen im Unternehmen Schritt hält.
Zur systematischen Sicherung und Verbesserung der Datenqualität empfehlen wir bei DATA MART eine Kombination aus folgenden Maßnahmen:
Automatisierte Prüfmechanismen
Moderne Softwarelösungen ermöglichen eine laufende Überprüfung der Daten auf Widersprüche, Dubletten und fehlende Einträge – effizient, zuverlässig und in Echtzeit.
Standardisierte Prozesse und Regeln
Vordefinierte Workflows und Validierungsregeln helfen, Fehlerquellen zu minimieren und die Datenqualität schon bei der Erfassung und Verarbeitung abzusichern.
Feedback aus dem Fachbereich
Die Rückmeldungen von Anwenderinnen und Anwendern, die täglich mit den Daten arbeiten, liefern wertvolle Hinweise auf Schwachstellen und Optimierungspotenzial.
Externe Beratung
Erfahrene Expertinnen und Experten bringen Best Practices und erprobte Methoden aus zahlreichen Projekten mit – ein klarer Mehrwert für die Entwicklung robuster Data-Quality-Strategien.
Interdisziplinärer Austausch
Regelmäßige Abstimmungen zwischen Fachabteilungen und IT stellen sicher, dass fachliche Anforderungen und technische Umsetzungen optimal aufeinander abgestimmt sind.
Intelligente Eingabemasken
Durch den Einsatz benutzerfreundlicher und fehlertoleranter Formulare lässt sich die Fehlerquote bei der manuellen Dateneingabe erheblich reduzieren.
Abbau von Datensilos
Eine zentrale, integrierte Datenbasis verhindert inkonsistente Datenstände und schafft die Grundlage für ganzheitliche Analysen.