Der Weg zur Verbesserung der Qualität kritischer Daten

Wie sicher sind Sie sich hinsichtlich der Qualität Ihrer Daten? Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von kritischen Daten wirkt sich direkt auf Geschäftsentscheidungen, betriebliche Effizienz und die Kundenzufriedenheit aus.

Und dennoch haben viele Unternehmen nach wie vor mit ungenauen Daten zu kämpfen – was zu kostspieligen Fehlern, Ineffizienzen und verpassten Chancen führt.

Tatsächlich geben 67 % der führenden Daten- und Analyseexperten an, dass sie kein vollständiges Vertrauen in die Daten haben, auf die sich ihr Unternehmen bei der Entscheidungsfindung stützt. Zudem nennen 64 % der Unternehmen die Datenqualität als die größte Herausforderung, die sich auf die allgemeine Datenintegrität auswirkt.

Die Frage ist also nicht mehr, ob Datenqualität wichtig ist, sondern wie sie erreicht werden kann.

Schlechte Datenqualität beeinträchtigt die Geschäftsergebnisse

Wenn wichtige Daten ungenau, unvollständig oder inkonsistent sind, steht ein Unternehmen vor verschiedenen Herausforderungen:

• Operative Ineffizienzen: Manuelle Datenkorrekturen und sich wiederholende Prozesse verschwenden Zeit und Ressourcen. Teams verbringen wertvolle Zeit damit, Fehler zu beheben, anstatt sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren, die Innovationen vorantreiben.
• Erhöhte Kosten: Schlechte Datenqualität setzt Unternehmen finanziellen Risiken und Umsatzverlusten aus – von Abwanderung der Kunden bis hin zu Strafen wegen Nichteinhaltung von Vorschriften.
• Negative Auswirkungen auf Kunden: Falsche Daten beeinträchtigen die Kundeninteraktion – und schon eine einzige schlechte Erfahrung reicht aus, damit ein Kunde das Vertrauen verliert und sich an einen anderen Anbieter wendet. Außerdem besteht das Risiko einer Schädigung der Marke, die nicht immer rückgängig gemacht werden kann.

Wichtige Komponenten zur Verbesserung der Datenqualität

Wie können Unternehmen diese häufigen Fallstricke vermeiden und das wahre Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen? Wichtig sind grundlegende Prozesse zur Datenqualitätssicherung:

• Datenvalidierung und -anreicherung: Dies umfasst mehrere Funktionen, die zusammen noch leistungsfähiger sind. Die Datenvalidierung stellt sicher, dass Daten korrekt, aktuell und standardisiert sind. Mit der Datenanreicherung fügen Unternehmen diesen Daten wertvolle Kontextinformationen hinzu, die wichtige Beziehungen zwischen Personen und Orten, Vermögenswerten und Chancen aufzeigen.

Use Case: Poste Maroc, ein Post- und Paketzustelldienst in Marokko, hat seine Adressvalidierung im ganzen Land optimiert und damit die Quote der unzustellbaren Sendungen um etwa 90 % reduziert.

• Entity Matching und Auflösung: Diese automatisierten Prozesse reduzieren doppelte Datensätze und schaffen eine einheitliche Sicht auf wichtige Daten. Dadurch senken Unternehmen Kosten, steigern die Effizienz, verbessern die Compliance und treffen bessere datengestützte Entscheidungen.

Use Case: Schwan’s Company, ein globaler Tiefkühlkost-Vertreiber, reduzierte doppelte Kundendaten bei Neukunden um 25 %.

• Datenabgleich: Gewährleistet die Konsistenz, Genauigkeit und Vollständigkeit von Daten über verschiedene Systeme hinweg, indem zwei oder mehr Datensätze verglichen werden, um Abweichungen aufzudecken. Dies reduziert Risiken, gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften und steigert die Effizienz.

Die Swedbank, eine nordisch-baltische Bankengruppe, reduzierte das regulatorische Risiko in einem von Compliance geprägten Umfeld.

Die Vorteile hochwertiger Daten

Sobald Unternehmen die richtigen Grundlagen für Datenqualität geschaffen haben, werden sich die Vorteile schnell im gesamten Unternehmen bemerkbar machen und folgende Resultate erzielen:

• Verbesserte Datengenauigkeit und -konsistenz
• Zuverlässige Analysen und KI-Ergebnisse
• Optimierte Prozesse mit weniger manuellen Eingriffen
• Geringere Betriebskosten

Letztendlich verbessern hochwertige Daten die Betriebsabläufe und ermöglichen es, das Vertrauen aufzubauen, das Unternehmen benötigen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen, bessere Kundenerlebnisse zu bieten und Risiken vorzubeugen.

Nächste Schritte: Entwicklung einer Datenqualitätsstrategie

Die Verbesserung der Datenqualität geht über die Technologie hinaus. Eine Datenqualitätslösung, die Tools für die Validierung, den Abgleich und die Abstimmung bereitstellt, ist unerlässlich, aber langfristiger Erfolg erfordert eine klare, zielgerichtete Strategie, die Unternehmen auf ihrem Weg begleitet.