Ein großer Aspekt des Daten-Managements liegt in der Herstellung von hoher Datenqualität, u.a. mithilfe von Data Cleansing. Doch warum ist Datenqualität eigentlich so wichtig?
Diese Frage lässt sich recht einfach beantworten: Für Entscheidungsträger und Berater in Krisenunternehmen ist Datenqualität vor allem deshalb ausschlaggebend, weil auf ihrer Grundlage Datenanalysen durchgeführt werden, die wiederum Basis für sehr weitreichende Entscheidungen sind. Fehler in den Daten können Fehlentscheidungen mit enormen finanziellen Folgen nach sich ziehen.
Gleichzeitig dienen die Datenanalysen der Bewertung von Marktchancen und der Erstellung von Empfehlungen der Projektverantwortlichen. Datenqualität und Entscheidungs- bzw. Beratungsqualität stehen also in einem direkten Verhältnis zueinander. Ganz unabhängig davon führt eine schlechte Datenqualität immer dazu, dass Daten die vergangene und gegenwärtige Unternehmenssituation und damit auch Prognosen nicht mehr korrekt abbilden und dadurch ihren „Data-Value” verlieren.
Datenqualität zeichnet sich gerade auch dadurch aus, dass Daten in Bezug auf ihren Scope (Inhalt, Umfang und Zeitbezug) den Zweck in einem bestimmten Kontext von Entscheidung bzw. Beratung erfüllen müssen. Die müssen also für ihren späteren Verwendungszweck geeignet sein. In diesem Zusammenhang ist es daher besonders wichtig, dass eine klare Definition der Kriterien für Datenqualität existiert.
Nichtsdestotrotz muss Data Cleansing dabei nicht unbedingt zu „perfekten” Daten führt, denn Daten sind vor allem als Mittel zum Zweck zu betrachten, das für die jeweiligen Analysen optimal einsetzbar sein sollte. Nur wenn eine ausreichende Datenqualität hergestellt ist, können repräsentative Aussagen über zukünftige Entwicklungen getroffenen werden.
Die Sicherstellung dieser optimalen Datenqualität ist zwar nicht ganz trivial, aber mit einem ausreichenden Know-how gut umsetzbar. Sprechen Sie uns bei Fragen zu diesem Thema gerne direkt an!
