Datenqualität

Datenqualität


Definition: Was ist Datenqualität?

Datenqualität (oder auch Data Quality) bezeichnet die Erfassung sowie Aufbereitung von Daten (Informationen) und stellt deren Zustand bzw. Qualität fest. Dabei unterscheidet man zwischen guter und schlechter Datenqualität. Beide Zustände – sowohl gute als auch schlechte Datenqualität – können positive oder negative Auswirkungen auf das Unternehmen haben.

Inhaltsverzeichnis

 

Unsere Beiträge zum Thema Datenqualität

Melissa Data ist erstmals auf dem e-Commerce Day dabei

Köln. Heimspiel für Melissa auf dem e-Commerce Day, der am 5. Mai 2023 im Kölner Rhein-Energie-Stadion stattfindet. Das Software-Unternehmen wird ...

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Wie Datenqualität den Unternehmenserfolg beeinflusst

Die Adress- und Kontaktdaten von Kunden und Interessenten zählen zu den wertvollsten Daten eines Unternehmens. Ihre Qualität hat einen hohen ...

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Die aktuellen Softwarelösungen entsprechen nicht mehr den Anforderungen, der bisherige Software-Anbieter ist in die Insolvenz gegangen, die Unternehmens-IT wechselt in ...

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Melissa Data feiert zehn Jahre Datenqualität in Deutschland

Köln. Melissa, ein führender Anbieter globaler Datenqualitäts- und Adressmanagementlösungen, ist seit nunmehr einer Dekade mit einer GmbH in Deutschland präsent ...

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Dubletten vermeiden stellt eine hohe Datenqualität sicher

Max Mustermann, Mustermann Max, M. Mustermann … ein Name, zahlreiche Varianten. Das Risiko, dass Unternehmen Kontaktdaten mehrfach vorhalten, ist groß ...

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Wie B2B-Anbieter von hoher Datenqualität profitieren

Mit der Datenqualität steht und fällt der Unternehmenserfolg. So verursachen inkorrekte Daten hohe Kosten, manuelle Korrekturaufwände und Verzögerungen in Lieferkette ...

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Mit hoher Datenqualität auf dem internationalen Parkett punkten

Das Internet kennt bekanntermaßen keine Grenzen – was internationalen E-Commerce-Anbietern natürlich in die Karten spielt. Sie können ohne Weiteres einen ...

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Positive Customer Experience sorgt für mehr Kundentreue

Wer im Internet einkaufen möchte, hat die Qual der Wahl: Beim Googeln nach dem gewünschten Produkt werden zahlreiche Anbieter angezeigt ...

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Melissa Data ist Nischenplayer im Gartner® Magic Quadrant™ für Datenqualitätslösungen 2022

Melissa zum dritten Mal infolge im Bericht positioniert Köln. Gartner hat Melissa, einen führenden Anbieter globaler Datenqualitäts- und Adressmanagementlösungen, erneut ...

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Hohe Datenqualität als Basis für funktionierende Loyalitätsprogramme

Supermärkte, Möbelhäuser, Fluggesellschaften, Hotelketten – zahlreiche Unternehmen unterhalten Loyalitätsprogramme. Kunden profitieren unter anderem von Rabattaktionen, vergünstigten Angeboten oder Gratisprämien. Anbieter ...

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Datenqualität ist kein Kosten- sondern ein Wertschöpfungsfaktor – auch im Kontext von Marketing-, Service-, und Sales-Automation

Das Thema Marketing-Automation – eine Teildisziplin des Customer-Relationship-Managements – bezeichnet alle Aktivitäten in Verbindung mit Softwarelösungen, die ...

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Valide Kundendaten sind das Fundament für mehr Wettbewerbsfähigkeit

Im Rahmen einer Umfrage von IDC bemängelten 37 Prozent der Befragten, dass sie nicht in der Lage seien, eine hohe Datenqualität zu gewährleisten. Allerdings können nur validierte Kundendaten ...

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Fristgerechte Lieferungen und besserer Service für mehr Kundenzufriedenheit

Kunden reagieren verärgert oder sind unzufrieden, wenn die bestellte Ware erst spät ankommt oder gar nicht erst zugestellt wird. Darunter leidet die Customer Experience, und die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde künftig woanders bestellt, ist hoch. Allerdings ...

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Unkompliziertes Onboarding als Grundlage einer nachhaltig positiven Customer Journey

Kunden werden immer anspruchsvoller und erwarten sowohl im stationären Handel als auch im Internet ein positives Einkaufserlebnis. Damit dieser Erwartung entsprochen werden kann, ...

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Eine hohe Datenqualität ist entscheidend für funktionierende Big-Data-Projekte

„Daten sind das neue Gold.“ Dieses oftmals verwendete Zitat klingt einerseits abgedroschen, ist aber andererseits nach wie vor zutreffend und oftmals ist in Big-Data-Beiträgen von der neuen Währung die Rede. Was leider häufig vernachlässigt wird, ist ...

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Versteckte Kosten schlechter Datenqualität einfach vermeiden

Ob E-Commerce, Transport und Logistik, Banken, öffentlicher Sektor oder andere Bereiche – überall werden Daten von Interessenten, Kunden sowie Geschäftspartnern erhoben, manchmal sogar mehrfach. Eine regelmäßige Aktualisierung findet häufig nicht statt, sodass ...

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Der Unterschied zwischen Informations- und Datenqualität

Als Synonym für Datenqualität wird oft der Begriff „Informationsqualität“ verwendet. Das ist aber nur bedingt richtig. Nichtsdestotrotz stehen sich die Begriffe nahe bzw. folgen aufeinander. Die Grundlage für Informationen sind Daten, daher wirkt sich die Datenqualität auf die Qualität der Informationen aus, die aus den Daten gewonnen werden. So können zum Beispiel keine „guten“ Informationen aus schlechten Daten generiert werden.

Darüber hinaus wird Informationsqualität oftmals mit hoher Qualität gleichgesetzt. Allerdings fehlt zu solch einer wertenden Aussage eine relativierende Betrachtung, da die Qualität an bestimmten Merkmalen, Kennzahlen oder Anforderungen festgemacht werden muss. Deshalb ist die Qualität einer Information immer abhängig vom Kontext und / oder vom Nutzen und sollte niemals isoliert betrachtet werden.

Darum ist Datenqualität so wichtig

Daten sind zu einem wesentlichen Aspekt jedes Unternehmens geworden. Besonders für Entscheider ist die Datenqualität ausschlaggebend. Deren Basis bietet die Grundlage für viele (weitreichende) Entscheidungen. Laut Gartner Research sind schlechte, falsche und/oder unvollständige Daten für 9,7 Mio. Dollar Schaden pro Unternehmen verantwortlich.¹ Aber es entstehen nicht nur Umsatzverluste. Zusätzlich entstehende Kosten (z.B. für Transport, Recherche, Material) oder die Beschädigung der Reputation sind negative Auswirkungen von schlechter Datenqualität. Insbesondere bei Big-Data-Anwendungen/-Projekten sind die Daten größer, vielfältiger und schneller, was das Thema Datenqualitätsmanagement noch wichtiger macht.

Zudem bringt eine hohe Datenqualität zahlreiche Vorteile mit sich und ist deshalb so wichtig:

  • Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch qualitativ hochwertige Daten ist das Risiko, Fehlentscheidungen zu treffen geringer und potenzielle Auswirkungen sind besser vorhersehbar. Durch diese realen Ergebnisse haben auch die Verantwortlichen mehr Vertrauen in ihre Entscheidungen.
  • Bessere Markt- und Zielgruppensegmentierung: Eine hohe Datenqualität ermöglicht es Unternehmen, fundierte Markt- und Zielgruppensegmentierungen vorzunehmen. Dies führt zu potenziellen Neukunden und zur Erschließung neuer Märkte. Somit sind Unternehmen der Konkurrenz einen Schritt voraus.
  • Effektive Marketingkampagnen: Neben der Verbesserung der Segmentierung können Sie mit qualitativen Daten mehr über Ihre Zielgruppe erfahren und so personalisierte Angebote bzw. Kampagnen unterbreiten.
  • Erhöhte Produktivität: Durch die richtigen Daten können Zustellungen fristgerecht und korrekt ausgeliefert werden. Dies reduziert die Arbeitszeit für eine Datenvalidierung und Fehlerkorrekturen. Die „frei gewordene“ Zeit kann für wertschöpfende Aufgaben verwendet werden.
  • Datenschutz / Compliance: Es ist wesentlich einfacher, die DSGVO und weitere Vorschriften einzuhalten, wenn nur korrekte Daten vorliegen.

Wie kann ich Datenqualität messen und verbessern?

Um die Datenqualität zu messen, gibt es bestimmte Kennzahlen. Am bekanntesten sind die folgenden elf Datenqualitätskriterien:

  1. Vollständigkeit: Ein Datensatz muss alle notwendigen Attribute enthalten.
  2. Eindeutigkeit: Jeder Datensatz muss eindeutig interpretierbar sein.
  3. Korrektheit: Die Daten sollten (größtenteils) mit der Realität übereinstimmen.
  4. Aktualität: Alle Datensätze müssen jeweils dem aktuellen Zustand der abgebildeten Realität entsprechen.
  5. Genauigkeit: Die Daten müssen in der jeweils geforderten Exaktheit vorliegen.
  6. Konsistenz: Ein Datensatz darf in sich und zu anderen Datensätzen keine Widersprüche aufweisen.
  7. Redundanzfreiheit: Innerhalb der Datenbank dürfen keine Dubletten vorkommen.
  8. Relevanz: Der Informationsgehalt von Datensätzen muss den jeweiligen Informationsbedarf erfüllen.
  9. Einheitlichkeit: Die Informationen eines Datensatzes müssen einheitlich strukturiert sein.
  10. Zuverlässigkeit: Die Entstehung der Daten muss nachvollziehbar sein.
  11. Verständlichkeit: Die Datensätze müssen in ihrer Begrifflichkeit und Struktur mit den Vorstellungen der Fachbereiche übereinstimmen.
Datenqualitätskriterien: Kennzahlen zur Messung der Datenqualität - Melissa DE
Quelle: Melissa Data GmbH

Eine hohe Datenqualität ist ein fortlaufender Prozess. Zu Beginn sollte mit allen Fachbereichen ein Single Point of Truth bestimmt werden – ein System, wo zukünftig alle Daten gespeichert und genutzt werden. So werden Datensilos aufgelöst und Dubletten vermieden. Ab dem Zeitpunkt, an dem eine saubere Basis vorliegt (z.B. Adressprüfung via Batch-Verfahren), sollten Unternehmen die Daten direkt bei der Erfassung am Point-of-Entry validieren und überprüfen lassen (z.B. mithilfe einer Adressvalidierung). Damit gelangen nur noch korrekte Daten in das System und eine Gewährleistung der Datenqualität ist sichergestellt. Wenn diese Schritte getan sind, empfiehlt sich ein Datenqualitätsmanagement, womit die Daten laufend überwacht und kontrolliert werden. Letztendlich lohnt sich hier jeder Euro, da die Kosten, einfach nichts zu tun, um ein Vielfaches höher ausfallen.

 

Quellen:

¹ https://www.dnb.com/de-de/wissen/studien/datenqualitaet-die-4-kriterien/

 

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