Datenqualität als Weg zum erfolgreichen Business

Wie die Qualität Ihrer Zahlen das Ergebnis Ihrer Entscheidungen beeinflusst

Schon Henry Ford sagte, dass der größte Feind der Qualität die Eile ist. Den Besuchsbericht vom Kunden ausfüllen? Geht sich grad nicht aus, Sie müssen losfahren bevor Sie in den abendlichen Stau kommen. In der Folgewoche sind dann manche Details doch nicht mehr so präsent. Sie müssen alle Zahlen miteinander vergleichen – diese sind aber in unterschiedlichen Formaten, Einheiten und in unterschiedlichen Dokumenten und Systemen gespeichert. 

Die Analyse muss bis morgen fertig sein und der Nachmittag ist voller Meetings – Sie arbeiten so gut Sie können mit jenen Informationen, die Sie zur Verfügung haben. Ihrem Mitarbeiter fehlt eine einfache Möglichkeit, seine Informationen an einem Ort abzuspeichern – daher tut er es gleich gar nicht. Das funktioniert bis an jenen Punkt, wo auch andere diese Informationen benötigen, um Entscheidungen treffen zu können.

Diese und ähnliche Situationen spiegeln im Daily Business wider, wie oft Zahlen und Daten eine Rolle spielen und wie wenig Aufmerksamkeit wir ihnen tatsächlich schenken (außer Sie sind Data Analyst ;-)). 2018 lag das gesamte Datenvolumen bei 33 Zettabytes, bis 2025 wird ein Datenvolumen von 175 Zetabytes prognostiziert – eine Vervielfachung um den Faktor 5. Diese Zahlen unterstreichen noch deutlicher, warum erfolgreiche Unternehmer an Big Data und der Nutzung von Business Intelligence Tools nicht vorbeikommen.

Aber was ist Datenqualität überhaupt?

Die Datenqualität ist ein Maß das aufzeigt, wie relevant und wie korrekt (Unternehmens-)Informationen sind. Die Unternehmensdaten strukturiert zu verwalten, kostet Geld. Schlechte, falsche oder unvollständige Daten sind jedoch viel teurer. Der Datenzustand eines Unternehmens gilt sogar als Produktionsfaktor, beeinflusst den Unternehmenswert und sollte daher jene Aufmerksamkeit bekommen, die er verdient.

Auswirkungen schlechter Datenqualität

Ein unzureichendes Datenmanagement führt immer zu schlechter Datenqualität – und diese kann viel Schaden anrichten.

Vor fast 25 Jahren hat Thomas C Redmann bereits vermutet, dass 8-12% des operativen Gewinns durch schlechte Datenqualität verloren gehen. 2017 hat er diese Zahl nach oben korrigiert – auf 15-25 % (!).
IBM hat geschätzt, dass schlechte Daten die USA 2016 ca. 16% vom BIP gekostet haben. 2002 lag dieser Wert laut Date Warehousing Institute noch bei 600 Mrd. Dollar und somit 5% des BIP

Kein Wunder, dass 84% der CEOs sich Gedanken machen, ob die Qualität der Daten eine gute Basis für ihre Entscheidungen ist. Denn im Umkehrschluss bedeutet das, dass lediglich 16% Vertrauen in ihre Daten haben, wenn sie wichtige Entscheidungen treffen möchten.

Denn: Entscheidungen sind nur so gut wie ihre zugrunde liegenden Daten

Wenn Sie zuhause kochen wählen Sie am liebsten frische Zutaten, eine gute Komposition und vielleicht sogar noch Produkte in Bio-Qualität. Sie würden niemals alte oder verdorbene Lebensmittel verwenden, Zutaten die geschmacklich überhaupt nicht zum Gericht passen oder elementare Dinge aus der Zutatenliste einfach weglassen. Denn: Dann gelingt Ihnen Ihr Abendessen nicht. Ich denke Sie wissen, worauf wir hinaus wollen. Egal wie fancy Ihre Software ist, welche Funktionalitäten sie beherrscht (oder eben auch nicht) und wie viele Prozesse Sie digitalisiert haben: Wenn Ihre Daten schlecht sind, sind auch ihre Ergebnisse unzuverlässig. So das altbekannte Garbage-in-Garbage-out Prinzip – welches hohe Kosten, falsche Entscheidungen und niedriges Vertrauen mit sich bringt.