Warum ist eine hohe Datenqualität wichtig?
Daten bekommen einen so hohen Wert zugesprochen, weil sie Unternehmen ermöglichen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu automatisieren und spezifischer auf Kunden zuzugehen.
Doch die Praxis zeigt: Ohne Qualität bergen Daten vielmehr hohe Risiken.
In diesem Beitrag gehe ich darauf ein, warum eine hohe Datenqualität so wichtig ist und mit welchen Themen diese zudem ineinandergreift.
Warum wird eine hohe Datenqualität immer entscheidender?
Mit der zunehmenden Automatisierung, KI und technischen Möglichkeiten wächst die Bedeutung der Datenqualität für Unternehmen.
Hohe Datenqualität ermöglicht erst Automatisierungen in der gewünschten Qualität, wie z.B. der automatisierten Rechnungserstellung oder verlässliche Ergebnisse zu Kundengruppen in der Umsatzauswertung.
Relevanz der Datenqualität
Wie relevant ist eine hohe Datenqualität?
Haben Sie schon einmal festgestellt, dass Ihre Datenanalysen nicht verlässlich oder überhaupt nicht möglich waren? Oder warum angeschaffte Systeme nicht die Entlastung halten, die Sie sich davon versprochen haben?
Die Antwort liegt oft in der Datenqualität.
Denn beispielsweise hierfür wird eine hohe Datenqualität benötigt:
- Für korrekte Datenanalysen
- Erforderlich für Automatisierungen und Produktivität
- Wettbewerbsfähigkeit
- Maßnahmen überhaupt angehen zu können (z.B. kein E-Mail-Marketing ohne saubere E-Mail-Adressen)
- Flexibilität durch schnellere Kenntnisnahme und Entscheidungen
Nutzen einer hohen Datenqualität
Warum ist eine hohe Datenqualität entscheidend?
Verbesserte Entscheidungsfindung
Datengestützte Entscheidungen sind so fundiert wie die Qualität der Daten hoch ist. Unstrukturierte und fehlerhafte Daten sollten nicht zur Entscheidungsfindung herangezogen werden.
➡️ Datenaufbereitung, Datenqualitäts-Monitoring, Datenanalyse sowie Datenvisualisierung greifen hierbei ineinander.
Prozessübergreifende Automatisierung
Durch eine hohe Datenqualität in die für Prozesse erforderlichen Daten wird die Grundlage für Automatisierungen geschaffen.
Fehlende Daten sind oftmals der Grund, warum manuelle Eingriffe erforderlich sind. Manuelle Eingriffe an der einen Stelle, erfordern meist weitere manuelle Eingriffe an anderer Stelle.
Beispiel:
Ist die Qualität der Kundenstammdaten gering, sind nicht nur Rechnungskorrekturen die Folge, sondern auch vermehrter telefonischer Klärungsbedarf im Kundenservice.
➡️ Anforderungsmanagement, Datenqualitäts-Monitoring, Datenaufbereitung sowie Datenanalyse greifen hierbei ineinander.
Bessere Kundenbeziehungen
Je strukturierter und gezielter Daten genutzt werden, desto mehr Erkenntnisse lassen sich daraus gewinnen.
Beispiel:
Die Einflussfaktoren auf die Kundenzufriedenheit zu erkennen, vorbereitet in Kundengespräche zu gehen, das Problem zu kennen und im Gespräch nur noch über Lösungsmöglichkeiten zu sprechen, sowie nicht ständig Klärungsbedarfe des Kunden wegen falscher Rechnungen aufgrund schlechter Kundenstammdatenqualität auszulösen, hilft der Kundenbeziehung. Im Umkehrschluss schadet schlechte Datenqualität auch mehr als oft angenommen wird. Höhere Kundenzufriedenheit bedeutet eine höhere Kundenbindung, die mit hoher Datenqualität in vielen Fällen sogar durch Vollautomatisierungen unterstützt und vereinfach werden kann.
➡️ Datenanalyse, Datenvisualisierung, Anforderungsmanagement mit Datenqualitäts-Monitoring und Datenaufbereitung greifen hierbei ineinander.
Reduzierte Risiken
Fehlerhafte Daten in Analysen führen möglicherweise zu Fehlentscheidungen, Differenzen im Reporting zu unnötigen Meetings, Tippfehler in Rechnungen zu Korrekturerfordernissen und Klärungsbedarfen, Fehlproduktionen und Produktionsstillstand durch falsche Liefertermine und finanziellen Verlusten.
Hohe Datenqualität minimiert diese Risiken und sorgt für eine verlässliche Datenbasis.
Beispiel:
Auswertungen von Telefonaktivitäten mit Anrufgrund im Kundenservice, Helpdesk-Ticket-Analyse, Bestandsaufnahme im Reporting sowie Auswertung der Liefertreue, Analyse des Erfassungsprozesses bringen wertvolle Erkenntnisse.
➡️ Insbesondere Datenanalyse und Anforderungsmanagement greifen hierbei ineinander.
Datensicherheit
Unternehmen tragen die Verantwortung für Daten, insbesondere personenbezogene Daten.
Beispiel:
Eine E-Mail an eine falsche E-Mail-Adresse zu senden, weil die Datenqualität der Kundenstammdaten, insbesondere der E-Mail-Adressen, zu wünschen lässt, ist keine Kleinigkeit, sondern im Zweifelsfall ein Datenschutzvorfall.
Datenqualität als Fundament wirklich funktionierender und smarter Prozesse im Unternehmen
Auf die Anforderungen des Unternehmens abgestimmte Prozesse sind weniger umständlich, funktionaler und ermöglichen reibungslosere Übergänge in angrenzende Themen.
Die Grundlage dafür sind Daten, die nicht nur die erforderlichen Erkenntnisse bringen, sondern auf denen möglicherweise auch Systemfunktionen und damit einhergehenden Automatisierungsmöglichkeiten basieren.
Hinzu kommt, dass verhältnismäßig wenige Datenquellen häufig die grundlegende Basis vieler Prozesse sind und verschiedene Abteilungen im Unternehmen betreffen, z.B. Kundenstammdaten.
Besonders mittelständische Unternehmen mit umfangreicher Datenhistorie profitieren erheblich von Datenqualitätssteigerung. Gerade dort haben sich Daten über Jahrzehnte angesammelt, oft in sehr unterschiedlicher Qualität, z.B. Kundenstammdaten und Artikelstammdaten.
Beispiel:
Ob im Angebotsprozess bei der Auswahl von Lieferadressen oder in der Vertriebsauswertung hinsichtlich der Kundensegmentierung nach Branche, Unterteilungen nach schwachen oder verlorenen Kunden oder auch deren Konzern- oder Gruppenzugehörigkeiten oder auch nur die Umstellung der Vertriebsgebiete oder Außendienstzuordnungen – an den verschiedensten Stellen spielt Datenqualität in Unternehmen eine bedeutende Rolle.
Beispiel:
In der Buchhaltung führt schlechte Datenqualität nicht selten zu einer Flut an Rechnungskorrekturen, wenn die Kundenstammdaten bei der Auftragsabwicklung falsch waren oder nach einer Rahmenvertrags-Neuverhandlung die neuen Preise nicht schnell genug im System sind.
Zeitverzug, schnellerer Wettbewerb und endlose Klärungsbedarfe zwischen verschiedenen Personen und Abteilungen sowie zahlreiche CC-E-Mails sind nur einige Folgen.
Schlussfolgerung
Datenqualität hat eine hohe Relevanz, nicht zuletzt da Daten als das neue Gold gelten – aber eben nur, wenn sie von hoher Qualität sind. Die Datenqualität zu prüfen und zu verbessern, ist mittlerweile entscheidend für den Unternehmenserfolg.
Ein Unternehmen, das seine Kundendaten regelmäßig pflegt, grundlegende andere Stammdaten wie Zahlungskonditionen, Lieferbedingungen, Außendienst-Zuordnungen und Kategorisierungen von Produkten, Kunden und Lieferanten bis hin zu Artikelstammdaten mit Dummy-Artikeln für Spezialprodukte, Preisen und Lieferzeiten, kann an mehreren Stellen gleichzeitig eine mess- und spürbare Verbesserung erzielen.
Sie können sich vorstellen, dass es im Umkehrschluss bedeutet, an wie vielen Stellen im Unternehmen die gleichen Probleme Ursache für Zeit- und Geldverschwendung, unzufriedene Kunden und frustrierte Mitarbeitende sind.
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