Datenqualität erhöhen: So sinkt die Fehlerquote fast auf Null

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Digitale Daten sind heute aus keiner Branche mehr wegzudenken. Dabei spielt die Datenqualität eine enorm wichtige Rolle. Denn kommt es hier zu Fehlern, zieht dies nicht selten lange Fehlerketten nach sich, die Zeit und Geld kosten. Mit einem durchdachten Datenmanagement ist es jedoch möglich, von Anfang an die Qualität der Daten zu perfektionieren.

Daten weisen hohe Fehlerquote auf

Ob für die interne Nutzung oder für den freien Zugriff von Kunden und Geschäftspartnern, es gibt eine Vielzahl von Bereichen, in denen wir täglich mit Daten aller Art arbeiten. Einige Datenangaben sind dabei durch den Gesetzgeber vorgegeben. Zum Beispiel im Zusammenhang mit Produktionsformationen.

Die benötigten Daten werden in erster Instanz manuell eingepflegt und später durch automatisierte Programme weiter verarbeitet. Kommt es an einer Stelle zu einer fehlerhaften Datenübertragung, wird dieser Fehler häufig unentdeckt weitergetragen. Dies führt dazu, dass rund 50 % aller Produktionsformationen derzeit fehlerhaft sind.

Kommt es an einer Stelle zu einer fehlerhaften Datenübertragung, wird dieser Fehler häufig unentdeckt weitergetragen. (#01)

Kommt es an einer Stelle zu einer fehlerhaften Datenübertragung, wird dieser Fehler häufig unentdeckt weitergetragen. (#01)

Daten kommen überall zum Einsatz

Obwohl Daten im Onlinehandel eine wichtige Rolle spielen, sind sie nicht nur dort extrem relevant. So sind Unternehmen auch intern abhängig davon, mit korrekten Daten versorgt zu werden. Die Datenqualität entscheidet über termingerechte Prozessabwicklungen oder maßgeschneiderte Kundenkampagnen. Ein Bereich, in dem die Anforderungen durch den Gesetzgeber in den vergangenen Jahren stark gewachsen sind, ist die Lebensmittelinformationsverordnung.

Trotz der Tatsache, dass die Datenqualität in einer Vielzahl von Branchen ein zentraler Punkt ist, ist die Häufigkeit von fehlerhaften Datensätzen sehr hoch. Inkorrekte und unvollständige Produktionsformationen kosten dem Onlinehandel in jedem Jahr mehrere Millionen Euro.

Video: Daten mit wenigen Klicks bereinigen & Datenqualität verbessern – Dubletten finden und beseitigen

Es wird an Lösungen gearbeitet

Es gibt immer mehr Unternehmen, die sich darauf spezialisieren, maßgeschneiderte Produkte für das Datenmanagement, die Datenanalyse und die Verbesserung der Datenqualität zu erarbeiten. Für die Fehlerminimierung in Produktdaten gibt es zwei mögliche Lösungsarten.

Zum einen sollen Fehlerquellen von Anfang an behoben werden. Fehlerempfindliche Analyseprogramme werden hier zeitgleich zur Dateneingabe genutzt. So wird die Information umgehend auf die Vollständigkeit und Korrektheit überprüft. Diese Programme sind vor allem für den internen Gebrauch relevant, sollen zum Beispiel die gleichen Daten auf mehreren Plattformen zum Einsatz kommen.

Was aber mit Daten, die bereits online sind. Hier wird eine Nachbearbeitung notwendig. Diese gestaltet sich recht aufwendig. Denn als Grundlage dienen die Stammdaten der einzelnen Hersteller. Diese müssen in ein umfassendes Netzwerk eingespeist werden. In Anbetracht der Masse von Produkten, die angeboten werden, ist dies ein aufwendiges Unterfangen. Ein Programm wird anschließend dazu genutzt, um bestehende Produkte gegen die Stammdaten der Hersteller abzugleichen. Identifizierte Fehler werden zur Analyse vorgelegt. Auf Wunsch ist eine automatische Korrektur möglich.

Mit ausreichenden Grundinformationen könnte ein solches System dafür sorgen, die Fehlerquote nahezu gegen Null zu bringen.

 Ein Programm wird anschließend dazu genutzt, um bestehende Produkte gegen die Stammdaten der Hersteller abzugleichen. Identifizierte Fehler werden zur Analyse vorgelegt. (#02)

Ein Programm wird anschließend dazu genutzt, um bestehende Produkte gegen die Stammdaten der Hersteller abzugleichen. Identifizierte Fehler werden zur Analyse vorgelegt. (#02)

Datenqualität stetig überwachen

Die Nutzung von diversen Programmen sollte aber nicht die einzige Lösung für die Verbesserung der Datenqualität sein. Eine stetige Überwachung der relevanten Datenquellen und der Übertragungsschnittstellen kann einen merklichen Unterschied machen. Regelmäßige Datenupdates und Stichproben zeigen schnell auf, an welcher Stelle es häufig zu Fehlinformationen kommt. Interne Qualitätskontrollen sind für Unternehmen aller Größe unerlässlich.

In diesem Zusammenhang ist auch das Datenmanagement interessant. Gibt es zum Beispiel im Verlauf der Datenweiterleitung oder Datenerfassung mögliche Fehlerquellen, kann eine kleine Anpassung das Problem in der Regel beheben.

Fazit: Datenqualität nicht vernachlässigen

Werden fehlerhafte Daten nicht eliminiert, hat dies häufig einen Schneeballeffekt. Die kontinuierliche Weitergabe der Fehler bringt an mehreren Enden ein hohes Verlustpotenzial. Hinzu kommen aufwendige Nachbearbeitungen, Kundenbeschwerden oder gar rechtliche Streitigkeiten. Mithilfe eines gut durchdachten Datenmanagements und den passenden Softwarelösungen lässt sich die Datenqualität merklich verbessern.


Bildnachweis:© Shutterstock – Titelbild: NarayTrace – #01: RAJ CREATIONZS – #02: LuckyStep

Über 

Rebecca Liebig ist gerade im achten Monat schwanger. Voller Vorfreude auf ihr Baby genießen sie und ihr Mann die spannende Zeit. Von der ersten Übelkeit bis hin zu den Bewegungen ihres Mädchens halten sie alles fest. Schließlich möchte man sich später ja auch an diese Zeit erinnern. Bei der Planung des Kinderzimmers gehen die Vorstellungen zwar auseinander. In einem sind sich Rebecca und ihr Mann jedoch einig: Die aufregende Zeit wollen sie so richtig genießen. Rebecca plant, drei Jahre mit ihrer Tochter zu Hause zu bleiben. Auch ihr Mann möchte zwei Monate Elternzeit nehmen.

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