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Wie du Produktdatenqualität systematisch verbesserst
Vom Datenchaos zu verlässlichen Informationen
"Wir haben die Daten, wir vertrauen ihnen nur nicht." Dieser Satz offenbart ein Problem, das viele Hersteller nur zu gut kennen. Daten existieren, aber sie sind unvollständig, veraltet oder inkonsistent. Wie verbesserst du Datenqualität systematisch, ohne von vorne anzufangen?
Warum Datenqualität leidet
Schlechte Datenqualität hat selten eine einzige Ursache. Sie akkumuliert: Fehler bei manueller Eingabe, fehlende Validierung, veraltete Prozesse, Systemmigrationen bei denen Informationen verloren gingen. Das Ergebnis sind Daten, die technisch existieren, auf die man sich aber bei Entscheidungen nicht verlassen kann.
Dimensionen der Datenqualität
Vollständigkeit
Sind alle erforderlichen Felder gefüllt? Fehlende Daten verursachen Folgeprobleme in Prozessen und Reports.
Korrektheit
Spiegeln die Daten die Realität wider? Veraltete Spezifikationen oder falsche Werte führen zu teuren Fehlern.
Konsistenz
Ist dieselbe Information über Systeme hinweg identisch? Abweichungen schaffen Verwirrung und Misstrauen.
Aktualität
Sind Daten aktuell, wenn sie gebraucht werden? Veraltete Daten führen zu Entscheidungen auf Basis alter Informationen.
Zugänglichkeit
Können Menschen, die Daten brauchen, sie finden und nutzen? Versteckte Daten sind so schlecht wie fehlende Daten.
Ein praktischer Verbesserungsansatz
Versuche nicht, alles auf einmal zu reparieren. Priorisiere Daten, die am wichtigsten sind: Daten für Compliance, kundenseitige Daten, Daten die kritische Prozesse treiben. Repariere die zuerst, dann erweitere systematisch.
Konkrete Schritte, die du unternehmen kannst
- ✓Definiere Qualitätsregeln für kritische Datenfelder
- ✓Implementiere Validierung am Eingabepunkt
- ✓Automatisiere Qualitätsprüfungen mit regelmäßigen Reports
- ✓Weise klare Verantwortlichkeit für Datenbereiche zu
- ✓Schaffe Feedback-Schleifen, wenn Qualitätsprobleme auftauchen
Die Rolle der Technologie
Die richtigen Tools können Validierung automatisieren, Inkonsistenzen markieren und Audit Trails von Änderungen pflegen. KI kann sogar Korrekturen basierend auf Mustern vorschlagen. Aber Technologie allein wird kulturelle Probleme nicht lösen – Menschen müssen sich um Datenqualität kümmern, damit Verbesserungen Bestand haben.
Kämpfst du mit Datenqualität?
Lass uns identifizieren, wo Datenqualitätsprobleme am meisten schaden und wie man sie pragmatisch angeht.
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