DatenqualitätsmanagementNur saubere Daten sind gute Daten

Daten über Kunden, Produkte oder Mitarbeiter werden heute von fast jedem Unternehmen für die unterschiedlichsten Zwecke gespeichert. Ein fundiertes Datenqualitätsmanagement wird jedoch von den wenigsten Unternehmen angewandt. Daraus resultieren oft fatale Folgen wie unzufriedene Kunden, teure Fehlbestände im Lager sowie gescheiterte IT-Projekte.

Data Governance – diesen Begriff haben zwar die meisten Manager schon einmal gehört, doch was genau damit gemeint ist und welchen Einfluss sie auf die Geschäftsprozesse ihres Unternehmens hat, ist vielen nach wie vor unklar. Kein Wunder, denn eine detaillierte Definition des Begriffes ist tatsächlich noch nicht gefunden. Eine ganz allgemeine Beschreibung gibt es dagegen bereits. Danach umfasst Data Governance „alle Prozesse, Verfahren und Personen die notwendig sind, um innerhalb der gesamten Organisation auf konsistente, akkurate und aktuelle Daten zurückgreifen zu können.“ 

Und das schließt nicht nur die Informationen zu den Kunden eines Unternehmens mit ein. Auch Produkt-, Mitarbeiter- oder Logistikdaten gehören dazu. Doch nicht nur die kontinuierliche Pflege dieser Datenbestände ist wichtig. Mindestens ebenso entscheidend ist es, die Data Governance in die bestehenden Unternehmensprozesse zu integrieren. Denn nur dann führt sie auch zu einem besseren Verständnis der Kunden und ihrer Wünsche, zu fundierten Entscheidungen und optimierten Betriebsabläufen.

Eine Erkenntnis, die sich – zumindest theoretisch – auch in vielen Firmen bereits durchgesetzt hat. Einer Umfrage der Deutschen Gesellschaft für Daten- und Informationsqualität (DGIQ) zufolge, bezeichnen immerhin rund 90 Prozent der deutschen Unternehmer die Datenqualität grundsätzlich als einen zentralen Erfolgs- und Wettbewerbsfaktor. 41,5 Prozent der Befragten sagten sogar, sie habe „sehr große“ Bedeutung für ihre Arbeit. Umso erstaunlicher ist es, dass das Thema in etlichen Unternehmen nach wie vor sträflich vernachlässigt wird. So ist in fast 50 Prozent der Betriebe bis heute nicht klar geregelt, welche Rolle ein „Beauftragter für Datenqualität“ überhaupt spielen soll. Einen Mitarbeiter oder eine Mitarbeiterin, der/die sich dem Thema mit ganzer Kraft widmet, sucht man ebenfalls allzu häufig vergebens.

Und auch der Einsatz von Werkzeugen für das Datenqualitäts-Management ist heute noch eher die Ausnahme. Die Sensibilität für das Thema jedoch wächst. Denn auch wenn laut DGIQ-Studie heute in 61 Prozent der befragten Unternehmen keine entsprechenden Produkte zum Einsatz kommen, bekräftigten 87 Prozent der Firmen, künftig mehr in das Thema Datenqualität investieren zu wollen.

Drastische Strafen

Schließlich kann mangelhafte Datenqualität fatale Folgen haben. Und zwar nicht nur im Vertrieb, wo fehlerhafte Informationen zu unzufriedenen Kunden, exzessiven Portogebühren und Umsatzausfällen führen. Datenverschmutzung verursacht auch teure Fehlbestände im Lager, bringt IT-Projekte zum Scheitern, erschwert die Einhaltung von Compliance-Vorgaben und kann so letztlich sogar dazu führen, dass die Unternehmensbilanz verfälscht wird.

„Letzteres ist tatsächlich fatal, denn derartige Fehler können mit empfindlichen Geldbußen und sogar Gefängnisaufenthalten geahndet werden“,

fasst Andreas Bitterer vom Beratungsunternehmen Gartner mögliche Konsequenzen zusammen. Und so wird das Thema Datenqualität inzwischen, trotz vorhandener Mängel bei der Umsetzung, vielerorts zur Chefsache erklärt.

„Immer mehr Unternehmen und Organisationen erkennen den Stellenwert von Daten- und Informationsqualität als entscheidenden Wettbewerbsvorteil“,

erklärt Prof. Dr. Robert Winter vom Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität St. Gallen, wo Informationslogistik und Datenqualitätsmanagement seit vielen Jahren Teil des Forschungsprogramms sind. Gemeinsam mit dem niederländischen Softwarehaus Human Inference bietet die Schweizer Universität demnächst eine „Masterclass Data Quality Management“ an, die als Weiterbildungsmaßnahme die zentralen Themen des Datenqualitätsmanagements praxisorientiert vermitteln soll.

Doch das allein reicht nicht. Um ein durchgängiges Datenmanagement wirklich umsetzen zu können, müssen in den Fach- und IT-Bereichen Positionen geschaffen werden, die Datenqualität definieren, deren Einhaltung kontrollieren und entsprechende Prozesse etablieren. Daten sind als Betriebsvermögen zu definieren und ein entsprechender Umgang mit ihnen muss im betrieblichen Alltag etabliert werden.

„Data Governance ermöglicht genau das. Sie schützt Unternehmensinformationen, hilft gesetzliche Auflagen zu erfüllen, verbessert die Datenqualität – und eröffnet so letztlich auch neue geschäftliche Möglichkeiten“,

verdeutlicht Prof. Dr. Peter Chamoni vom Fachbereich Betriebswirtschaft an der Universität Duisburg-Essen, der sich auch als Präsident des „Data Warehousing Insititute“ (TDWI) umfassend mit der Thematik befasst.

Natürlich spielt die Informationstechnologie dabei eine wichtige Rolle. Doch auch, wenn die IT helfen kann, die Datenqualität im Unternehmen zu verbessern, erfordert Data Governance weit mehr:

„Wichtig ist es, dass unternehmensweit Strukturen und Abläufe geschaffen werden, die einen einheitlichen und sorgfältigen Umgang mit den Daten festlegen“,

sagt Professor Winter. Denn was nützt es, wenn bereits bei der Eingabe neuer Kundenkontakte wichtige Details fehlen oder verschiedene Bereiche mit unterschiedlichen Daten hantieren? Der Wissenschaftler ist überzeugt:

„Nur auf der Basis von validen und qualitätsgesicherten Informationen lassen sich die richtigen betriebswirtschaftlichen Entscheidungen treffen.
Eine Vernachlässigung der qualitätssichernden Prozesse bei Datenhaltung und Datenintegration kostet letztlich mehr als ein systematisches Datenqualitätsmanagement“.

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