Aufbau einer erfolgreichen Datenqualitätsstrategie: Schritt für Schritt

Eine Datenqualitätsstrategie beschreibt die Prozesse, Tools und Techniken, die eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Daten Ihres Unternehmens korrekt, konsistent, vollständig und aktuell sind. Eine gut definierte Datenqualitätsstrategie ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung auf Basis zuverlässiger Informationen und reduziert Risiken durch schlechte Datenqualität.

Obwohl sich die Strategien zur Datenqualität zwischen den Unternehmen stark unterscheiden, beinhalten die meisten Strategien folgende Schlüsselelemente:

1. Data Governance: Legen Sie Richtlinien und Verfahren fest, die die Datenverwaltung Ihres Unternehmens definieren und so einen konsistenten Umgang mit kritischen Informationen gewährleisten. Dies umfasst die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten im Zusammenhang mit der Verwaltung von Datensätzen sowie die Festlegung von Richtlinien für das Metadatenmanagement.
2. Datenprofilierung: Regelmäßige Analyse des Datensatzinhalts, um Inkonsistenzen oder Fehler zu identifizieren. Automatisierte Profiling-Tools können schnell Anomalien oder Muster erkennen, die auf potenzielle Probleme mit der Datensatzintegrität hinweisen.
3. Datenbereinigung: Setzen Sie Korrekturmaßnahmen um, um identifizierte Probleme zu beheben und die Datensatzgenauigkeit zu verbessern. Automatisierte Bereinigungstools können häufige Fehler wie Duplikate oder Missing Values ohne manuelles Eingreifen korrigieren.
4. Datenvalidierung: Stellen Sie sicher, dass neue Datenbankeinträge den vordefinierten Regeln oder Standards entsprechen, um die Datensatzkonsistenz zu gewährleisten. Validierungsprüfungen können in verschiedenen Phasen des Datenlebenszyklus implementiert werden, einschließlich während der Aufnahme, Transformation und des Speicherns.
5. Datenüberwachung: Überwachen Sie kontinuierlich die Datenqualität Ihres Unternehmens, um potenzielle Probleme proaktiv zu identifizieren, bevor sie größer werden. Die Implementierung einer umfassenden Daten-Observability-Lösung verschafft Ihnen Einblick in die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) in Bezug auf den Zustand Ihres Datensatzes und ermöglicht es Ihnen, Probleme in Echtzeit anzugehen.

Die Umsetzung einer robusten Datenqualitätsstrategie bietet zahlreiche Vorteile, die direkt den Unternehmensgewinn und den Gesamterfolg Ihres Unternehmens beeinflussen. Zu diesen Vorteilen gehören unter anderem:

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Hochwertige Daten ermöglichen es den Stakeholdern, besser informierte Entscheidungen auf Basis präziser Erkenntnisse zu treffen, was zu effektiveren Strategien und gesteigerter operativer Effizienz führt.
• Verbesserte Customer Experience: Genaue Kundeninformationen ermöglichen es Unternehmen, personalisierte Dienstleistungen anzubieten, die auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten sind, was zu höherer Zufriedenheit und verbesserter Markentreue führt.
• Umsatzsteigerung: Zuverlässige Daten helfen Unternehmen, neue Wachstumschancen zu erkennen, indem sie versteckte Muster oder Trends in ihren Datensätzen aufdecken. Darüber hinaus reduzieren hochwertige Daten kostspielige Fehler, die aus ungenauen Informationen entstehen.
• Schnellere Markteinführung: Eine gut umgesetzte Datenqualitätsstrategie vereinfacht Prozesse, indem sie Redundanzen eliminiert und die Genauigkeit über den gesamten Produktlebenszyklus von der Entwicklung bis zur Lieferung sicherstellt.
• Risikominderung und Compliance-Management: Die Sicherstellung der Einhaltung von Branchenvorschriften durch Ihr Unternehmen wird durch vertrauenswürdige Datensätze einfacher. Ein effektiver Ansatz zur Bewältigung von Risiken bei Datenschutzverletzungen oder Verstößen gegen Vorschriften beginnt mit der Aufrechterhaltung hoher Datenintegritätsstandards.

Die Entwicklung einer erfolgreichen Datenqualitätsstrategie umfasst mehrere Schritte, um die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten Ihres Unternehmens sicherzustellen.

Erlangung von Führungs- und Stakeholder-Unterstützung

Bevor Sie sich für die Datenqualität einsetzen, sollten Sie sich unbedingt die Unterstützung der Führung und der Stakeholder Ihres Unternehmens sichern. Dies beginnt mit der Erstellung eines überzeugenden Business Case für Ihre Datenqualitätsstrategie. Dazu müssen Sie den Wert der Datenqualität im Hinblick auf eine verbesserte Entscheidungsfindung, eine gesteigerte betriebliche Effizienz und ein reduziertes Risiko aufzeigen. Hervorzuheben sind auch die potenziellen Kosteneinsparungen durch eine bessere Datenverwaltung sowie die Wettbewerbsvorteile durch ein stärker datengesteuertes Unternehmen.

Nachdem Sie einen überzeugenden Business-Case für Ihre Datenqualitätsstrategie erstellt haben, identifizieren Sie als Nächstes die wichtigsten Stakeholder, die bei deren Umsetzung eine Rolle spielen werden. Hierzu können Führungskräfte, Dateneigentümer, Datenverantwortliche und IT-Teams gehören. Es ist wichtig, diese Stakeholder frühzeitig in den Prozess einzubinden, um sicherzustellen, dass sie die Bedeutung der Datenqualität verstehen und sich zur Unterstützung Ihrer Bemühungen verpflichten.

Legen Sie SLAs (Service Level Agreements) für die Datenqualität fest

Einer der ersten Schritte bei der Festlegung von SLAs zur Datenqualität ist die Definition der Metriken, die zur Messung der Datenqualität verwendet werden. Diese Metriken sollten mit den Zielen und Vorgaben Ihres Unternehmens übereinstimmen und so gestaltet sein, dass sie den Fortschritt Ihrer Datenqualitätsstrategie im Zeitverlauf verfolgen. Zu den gängigen Metriken der Datenqualität gehören Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Einzigartigkeit.

Sobald Sie Ihre Datenqualitätskennzahlen definiert haben, ist es Zeit, für jede Metrik Ziele zu setzen. Diese Ziele sollten realistisch und umsetzbar sein und auf den aktuellen Datenqualitätsniveaus Ihres Unternehmens sowie auf Branchenbenchmarks und Best Practices basieren. Es ist wichtig, Ihre wichtigsten Stakeholder in diesen Prozess einzubeziehen, um sicherzustellen, dass sie sich zur Erreichung der von Ihnen festgelegten Ziele verpflichten.

Um den Erfolg Ihrer Datenqualitätsstrategie sicherzustellen, ist es wichtig, Ihre Datenqualitätskennzahlen regelmäßig zu überwachen und darüber zu berichten. Dies kann Ihnen dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen Ihre Strategie möglicherweise Schwächen aufweist, und kann auch dazu beitragen, das Engagement der Stakeholder aufrechtzuerhalten, indem die erzielten Fortschritte aufgezeigt werden. Es empfiehlt sich, einen regelmäßigen Berichtsplan zu erstellen und Datenvisualisierungstools zu verwenden, um Ihre Ergebnisse klar und ansprechend zu präsentieren.

Starten Sie ein Datenverwaltungsprogramm

Ein Datenqualitätsprogramm ist eine wesentliche Komponente jeder Datenqualitätsstrategie. Dieses Programm sollte sicherstellen, dass die Daten im gesamten Unternehmen einheitlich und korrekt verwaltet und gepflegt werden. Dazu müssen Sie die Rollen und Verantwortlichkeiten Ihrer Datenverantwortlichen festlegen, die für die Überwachung der Datenqualität in Ihrem Unternehmen zuständig sein werden. Dies kann Aufgaben wie Datenprofilierung, Datenbereinigung und Metadatenverwaltung umfassen.

Anschließend ist es wichtig, ihnen die notwendige Schulung und Unterstützung zu bieten, damit sie ihre Aufgaben effektiv ausführen können. Dazu kann es gehören, ihnen Zugang zu Datenqualitäts-Tools und Ressourcen zu verschaffen und regelmäßige Schulungen anzubieten, damit sie mit den neuesten Best Practices in der Datenverwaltung auf dem Laufenden bleiben.

Automatisierung von Lineage und Data Governance

Tools für die Datenabstammung können eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung Ihrer Datenqualitätsstrategie spielen. Mithilfe dieser Tools können Sie den Datenfluss in Ihrem Unternehmen nachverfolgen, potenzielle Probleme erkennen und sicherstellen, dass Ihre Daten korrekt und konsistent sind. Durch die Automatisierung der Datenabstammung können Sie Zeit und Ressourcen sparen und das Risiko menschlicher Fehler reduzieren.

Data-Governance-Tools sind ein weiterer wichtiger Bestandteil einer automatisierten Datenqualitätsstrategie. Diese Tools helfen Ihnen bei der Verwaltung der Datenrichtlinien und -verfahren Ihres Unternehmens und gewährleisten, dass Daten einheitlich und gesetzeskonform verwendet und gepflegt werden. Zu den gängigen Data-Governance-Tools zählen Datenkatalogisierungslösungen, Überwachungstools für Datenqualität und Datenzugriffskontrollsysteme.

Erstellen Sie einen Kommunikationsplan für Ihre Datenqualitätsstrategie

Ein wichtiger Bestandteil Ihrer Datenqualitätsstrategie sollte die Vermittlung des Wertes von Datenqualität an Ihr Unternehmen sein. Dies kann dazu beitragen, dass Ihre Bemühungen um Datenqualität als Priorität angesehen werden und die Einbindung und Unterstützung der Stakeholder aufrechterhalten wird. Dazu müssen Sie eine klare und prägnante Botschaft entwickeln, die die Vorteile der Datenqualität erläutert und aufzeigt, wie eine bessere Datenqualität Ihrem Unternehmen helfen kann, seine Ziele zu erreichen.

Es ist außerdem wichtig, regelmäßig Updates zu Ihrer Datenqualitätsstrategie mit Ihrem Unternehmen zu teilen. Dies kann dazu beitragen, die Dynamik und Begeisterung für Ihre Bemühungen um Datenqualität aufrechtzuerhalten und die erzielten Fortschritte zu demonstrieren. Sie können z. B. Dashboards und Berichte zur Datenqualität austauschen, Erfolgsgeschichten und Fallstudien hervorheben und wichtige Meilensteine und Erfolge feiern.

Schließlich ist es wichtig, innerhalb Ihres Unternehmens eine Kultur der Datenqualität zu fördern. Das bedeutet, alle – von der Führungsebene bis hin zu den einzelnen Teammitgliedern – dazu zu ermutigen, Verantwortung für die Qualität der Daten zu übernehmen, mit denen sie arbeiten. Durch die Förderung einer Kultur der Datenqualität können Sie dazu beitragen, dass Ihre Strategie für Datenqualität langfristig erfolgreich und nachhaltig ist.

Mehr erfahren über Datenzuverlässigkeit