von kuk-is Blogteam

Datenqualitätsmanagement für nachhaltigen Unternehmenserfolg

Datenqualitaetsmanagement fuer nachhaltigen Unternehmenserfolg

Daten sind das „Neue Gold“. Mit Daten wird gehandelt, Produkte werden verfeinert und neue Marktchancen ausgelotet. Unbestritten entscheiden diese Informationen also mit über Deinen unternehmerischen Erfolg oder Misserfolg. Aber Deine Daten sind immer nur so gut wie der Input. Wenn Du langfristig von ihnen profitieren willst, solltest Du Deine Daten gut pflegen – und ihnen eine dauerhafte Wellnesskur verschreiben. 

„Shit in > Shit out“

Wo sammelt und speichert Dein Unternehmen Daten? Welche Arten von Daten fallen Dir zuerst ein? Denkst du jetzt vielleicht an CRM-Daten wie Kundenkontakte, Rechnungs- oder Bankinformationen? Gut, doch Dein Datenmaterial umfasst noch viel mehr als das; z.B. auch Produktdaten, Logistikdaten und Mitarbeiterdaten. Und wenn wir dies noch etwas weiterfassen, dann zählen auch Daten aus den Smartphones, Firmenfahrzeugen oder Social Media Accounts Deines Unternehmens hinzu. Real Big Data also.

 

Auf der Grundlage dieser Daten triffst Du täglich Entscheidungen im Unternehmen. Diese Dimension zeigt, wie elementar die Basisinformationen sind. Das was du reinsteckst, bekommst Du auch wieder raus. Es ist daher extrem wichtig, dass diese Daten gut gepflegt sind – insbesondere dann, wenn Du sie miteinander verknüpfst. Ein gutes Datenqualitätsmanagement gewährleistet, dass die Qualität der verwendeten Datenbasis ausreichend hoch ist. Denn mit „Best in > Best out“ kommst Du einfach weiter und triffst bessere Entscheidungen.

 

Nur Qualitätsdaten sind gute Daten

Datenqualitätsmanagement, oder kurz DQM, bezeichnet sämtliche Maßnahmen, die eine Datenbetrachtung in Unternehmen möglich machen. Die Datenqualität sagt also aus, ob sich die Daten eignen, die Realität zu beschreiben – also inwiefern Daten ein Modell tatsächlicher Situationen abbilden. Es geht darum, wie zuverlässig Daten sind und inwieweit sie sich als Planungsgrundlage eignen. Für Unternehmer sind Qualitätsdaten aus diesem Grund von zentraler Bedeutung; werden auf ihrer Basis doch Entscheidungen gefällt, Marktchancen bewertet und Verhandlungen geführt. In Zeiten, in denen die Grenzen zwischen Unternehmen, Abteilungen und Informationssystemen nicht länger existent zu sein scheinen, wird der Integration von Daten und damit auch dem DQM eine zunehmende Bedeutung beigemessen. Ziel des DQM ist die Steigerung des gesamten unternehmerischen Erfolgs, während Geschäftsprozesse gleichzeitig immer mehr automatisiert werden.

Daten sind Chefsache

Nur, wenn Du Dein DQM gut in andere Unternehmensprozesse integrierst, kann es seine umfassenden Potenziale entfalten. Kein Wunder, dass das DQM als wichtige Managementaufgabe mehr und mehr in den Blickpunkt der Unternehmensführung rückt. Technische, konzeptionelle und organisatorische Maßnahmen müssen realisiert werden und können ihre Wirksamkeit nur dann entfalten, wenn über das Management hinaus unternehmensweit ein Gefühl für die Wichtigkeit von Qualitätsdaten geschaffen wird.

Geht’s nicht auch ohne?

Natürlich geht es auch immer ohne - irgendwie. Aber wir finden, dass der Fokus aufs DQM ein erfolgsrelevanter Faktor ist. Ohne ein effizientes DQM können die Anforderungen, die das Risikomanagement, das Kundenmanagement und das Schnittstellenmanagement mit sich bringen, nicht erfüllt werden. Und das fängt schon beim Sammeln von Daten an.

In Unternehmen, die nachhaltig und langfristig erfolgreich sein möchten, ist ein konsequentes Datenmanagement daher unverzichtbar. Schließlich sorgt es dafür, dass die Datenbasis aktuell, korrekt und konsistent ist. Stell’ es Dir als ein Gleisvorfeld vor: Wenn Du aufgrund schlechter Datenbasis mit Deiner Geschäftsentscheidung eine Weiche nimmst, kann dies weitreichende Auswirkungen haben. Dein Unternehmen kann einen ungeeigneten Kurs einschlagen und diesen unter Umständen auch nicht wieder korrigieren. 

Was Dir DQM bringt

Mit Datenqualitätsmanagement profieren alle im Unternehmen nachhaltig, denn dadurch könnt Ihr

unternehmensweit

  • große Datenmengen nutzbar machen,
  • fundierte Geschäftsentscheidungen treffen,
  • frühzeitig Unregelmäßigkeiten und Risiken entdecken,
  • Muster und Zusammenhänge erkennen,

in der Entwicklung und Produktion

  • Produkte und Dienstleistungen verbessern,
  • neue Produkte und Dienstleistungen innovieren,
  • interne Prozesse optimieren und intelligent steuern,
  • Wartungsmaßnahmen vorausschauend planen,

in Vertrieb, Marketing und Kundenservice

  • effizientere Markt- und Wettbewerbsbeobachtungen machen,
  • Profile von Interessenten und Kunden erstellen,
  • Kundenbedürfnisse besser nachvollziehen,
  • eine individuellere, zielführendere Servicequalität liefern,

im Personalbereich

  • die Arbeitsbedingungen der Mitarbeiter verbessern,
  • Ressourcen und Verfügbarkeiten planen,
  • Entwicklungsbedarfe sichtbar machen.

Und das sind nur einige der Vorteile von Datenqualitätsmanagement.

Eine Menge Daten, eine Menge zu tun. Gerade am Anfang eines Big-Data-Projektes ist daher die Kooperation mit einem Partner sinnvoll. Denn ein erfahrener Partner mit Expertise in der Konzeption und Umsetzung solcher Projekte bringt Licht ins anfängliche Dunkel. Gerade, wenn Dir noch nicht klar ist, welche Ressourcen gebraucht, welche Fähigkeiten intern eigentlich benötigt werden oder wie Du DQM-Prozesse effizient gestaltest, kannst du von solcher Erfahrung profitieren. Das große Ganze in gleiche Scheibchen teilen – damit kommst du schnell und sicher zu sauberer Datenqualität, die Dich nachhaltig weiterbringt.   

Fazit

Die Qualität Deiner unternehmerischen Daten entscheidet wesentlich über ihre Brauchbarkeit als Planungs- und Entscheidungsgrundlage. Wenn alle Beteiligten im Unternehmen darauf hinarbeiten, dann macht Datenqualitätsmanagement Dein gesamtes Unternehmen fit für die Zukunft. Denn qualitativ hochwertige Daten sind die Grundlage für Technologien (AR, AI, RPA, IoT, …) und damit ein Muss für alle, die sich auf den Weg in ein digitales Zeitalter begeben.

(Titelbild: ©den-belitsky, adobe.stock.com, nachbearbeitet)

Mit Daten auf der Überholspur

Spring’ nicht gleich auf jeden Zug auf. Verschaff Dir erstmal einen Überblick über die Vielzahl an Möglichkeiten und entscheide dann clever, welcher Weg Dein Weg in die Zukunft ist. Wo Du am besten startest, erzählen Dir unsere Datenspezialisten.

 

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