Datenqualität: Fundament für verlässliche Entscheidungen und effiziente Prozesse

Datenqualität bezeichnet die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten, die als Basis für fundierte Entscheidungen und effiziente Geschäftsprozesse unverzichtbar sind.

Dimensionen der Datenqualität

Wesentliche Merkmale

Genauigkeit: Daten müssen korrekt und fehlerfrei sein.
Vollständigkeit: Alle relevanten Datenpunkte sollten vorhanden sein.
Konsistenz: Daten müssen über Systeme hinweg einheitlich sein.
Aktualität: Daten sollten stets auf dem neuesten Stand sein.
Relevanz: Daten müssen für den jeweiligen Zweck passend sein.

Bedeutung und Auswirkungen

Einfluss auf Unternehmensprozesse

Hohe Datenqualität verbessert die Effizienz in Prozessen, verhindert Fehlentscheidungen und stärkt das Vertrauen in IT-Systeme und Analyseergebnisse.

Risiken schlechter Datenqualität

Fehlerhafte oder unvollständige Daten können zu erheblichen wirtschaftlichen Schäden, Reputationsverlust und regulatorischen Problemen führen.

Methoden zur Sicherstellung der Datenqualität

Datenqualitätsmanagement

Systematische Überwachung und Verbesserung der Datenqualität durch regelmäßige Prüfungen, Bereinigungen und Standardisierung der Datenquellen.

Technische Lösungen

Datenvalidierung und Plausibilitätsprüfungen
Master Data Management (MDM)
Automatisierte Datenbereinigung
Data Governance und Rollenverantwortung

Eine konsequente Sicherstellung der Datenqualität ist essenziell für nachhaltigen Unternehmenserfolg. Durch klare Standards, technische Maßnahmen und verantwortungsvolle Datenpflege lassen sich Risiken minimieren und Chancen optimal nutzen.