Was sind unsaubere Daten?

Unsaubere Daten können viele Formen annehmen. Dies kann doppelte Datensätze, fehlende Werte oder Nullwerte, inkonsistente Formate, veraltete Informationen, ungültige Einträge, fehlerhafte Beziehungen zwischen Datensätzen oder widersprüchliche Definitionen in verschiedenen Systemen umfassen.

Derartige Datenqualitätsprobleme können in jeder Phase des Datenlebenszyklus auftreten, von der ersten Erfassung bis hin zur nachgelagerten Analyse und Verteilung. Die Berücksichtigung dieser Probleme ist unerlässlich, da ungenaue oder inkonsistente Eingaben die Genauigkeit von Entscheidungen beeinträchtigen, die Ergebnisse der Datenanalyse verfälschen, die Leistungsfähigkeit von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) mindern und das Risiko durch die Skalierung von Fehlern über Systeme und Prozesse hinweg erhöhen können.

Unternehmen können auf eine breite Palette von Tools und Technologien zurückgreifen, um fehlerhafte Daten zu bereinigen, darunter Datenprofilierung, Validierung, Deduplizierung, Standardisierung und Überwachung. Diese Bemühungen sind umso wirksamer, wenn sie durch eine starke Data Governance unterstützt werden. Governance bietet die notwendige Struktur, um Eigentumsverhältnisse zu definieren, Standards festzulegen und Kontrollmechanismen zu implementieren, die das Wiederauftreten von Datenqualitätsproblemen verhindern und nachhaltige Verbesserungen gewährleisten.

Unternehmen, die es versäumen, mit fehlerhaften Daten umzugehen, sind anfällig für erhebliche finanzielle und betriebliche Kosten. Wenn Teams sich auf ungenaue Daten stützen, die oft synonym als fehlerhafte oder schlechte Daten bezeichnet werden, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass sie Geschäftsentscheidungen treffen, die nicht mit der Realität und den Marktbedingungen übereinstimmen. 

Diese Risiken sind allgemein bekannt: Einem Bericht des IBM Institute for Business Value (IBV) aus dem Jahr 2025 zufolge nennen 43 % der Chief Operations Officers die Datenqualität als ihre oberste Priorität im Bereich Daten.¹ Und mehr als ein Viertel der Unternehmen schätzt laut Forrester jährliche Verluste von über 5 Millionen US-Dollar aufgrund schlechter Datenqualität.²

Fehlerhafte Daten können auch zu Folgendem führen:

• Schlechte Entscheidungen und Planungen aufgrund veralteter Daten und doppelter Datensätze
  
  
• Ineffektive Marketingkampagnen, Vertriebsentscheidungen und Ergebnisse im Bereich Customer Experience, die auf unvollständigen Kundendaten beruhen
  
  
• Bußgelder wegen Nichteinhaltung von Vorschriften und fehlgeschlagene Prüfungen aufgrund ungenauer Daten, fehlender Informationen und anderer Ungenauigkeiten
  
  
• Zeitaufwändige Datenbereinigung und -abgleichung zur Korrektur von Fehlern wie Tippfehlern und fehlenden Daten
  
  
• Zunehmende Abhängigkeit von der IT für grundlegenden Datenzugriff und Fixes
  
  
• Geringeres Vertrauen in die Datenanalyse, was zu verzögerter Entscheidungsfindung führt
  
  
• Langsamere Innovation und geringere ROI durch Investitionen in Analysen und KI
  
  
• Verlust des Wettbewerbsvorteils aufgrund mangelhafter datengestützter Ausführung

Unsaubere Daten wirken sich zunehmend auf KI-Systeme aus, einschließlich Large Language Models (LLMs). Diese Systeme (und ihre zugrundeliegenden Algorithmen) lernen, indem sie statistische Muster in Datensätzen in großem Maßstab erkennen. Daher können Fehler oder Verzerrungen in den Datensätzen während des Trainings gelernt werden und sich in fehlerhaften und irreführenden Ausgaben während der Inferenz widerspiegeln. Gartner prognostiziert sogar, dass „Unternehmen bis 2026 60 % der KI-Projekte, die nicht durch KI-fähige Daten gestützt werden, aufgeben werden.“^³
 
Infolgedessen ist die Bedeutung hochwertiger, verwalteter Daten mit der zunehmenden Verbreitung von KI noch größer geworden. Starke Datenqualitätspraktiken unterstützen genauere, zuverlässigere und vertrauenswürdigere Ausgaben. Dieser Vorteil schlägt sich in messbaren Geschäftsergebnissen nieder. Studien des IBV zeigen, dass Unternehmen mit großen Datenmengen, denen sowohl interne als auch externe Stakeholder vertrauen, eine nahezu doppelt so hohe Rendite auf ihre KI-Funktionen erzielen.⁴

Minderwertige oder fehlerhafte Daten entstehen nicht spontan; sie sind das Ergebnis organisatorischer, technischer und menschlicher Faktoren. Die Ursachen für unsaubere Daten lassen sich oft auf folgende Quellen und Praktiken zurückführen:

• Menschliches Versagen
• Datensilos
• Schwache Data Governance
• Fehlerhafte Datenintegration
• Technische Schulden
• Fehlende Validierung und Qualitätskontrollen
• Falsch gesetzte Prioritäten
• Feedback-Schleifen für maschinelles Lernen

Die Bereinigung fehlerhafter Daten ist eine grundlegende Praxis der Datenverwaltung, die Prozesse, Technologien, Tools und Governance miteinander verbindet. Die Datenbereinigung umfasst das Verständnis dafür, wie Daten aus verschiedenen Datenquellen erfasst und über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg verwaltet werden; das Identifizieren und Korrigieren von Fehlern wie doppelten, inkonsistenten oder unvollständigen Daten; das Validieren der Ergebnisse und das Einbetten von Kontrollmechanismen, um zuverlässige Daten zu gewährleisten.

Zu den acht häufigsten Schritten der Datenbereinigung gehören:

1. Erfassung von Kontext und Datennutzung
   Den geschäftlichen Kontext der Daten, ihren Lebenszyklus und die Art und Weise ihrer Beschaffung, Integration und Nutzung für Analysen oder Entscheidungsfindung verstehen.
   
   
2. Festlegung von Datenanforderungen und Beziehungen
   Klärung der erforderlichen Felder, der Relevanz der einzelnen Elemente und der erwarteten Beziehungen innerhalb und zwischen Tabellen, um sicherzustellen, dass die Daten den beabsichtigten analytischen oder operativen Zweck unterstützen.
   
   
3. Überprüfung von Mustern
   Untersuchung repräsentativer Datenstichproben zur Identifizierung offensichtlicher Qualitätsprobleme, wie etwa irrelevante Datensätze, inkonsistente Formate und strukturelle Fehler, die während der Datenerfassung oder -integration entstanden sind.
   
   
4. Festlegung von Datenqualitäts-Baselines
   Die Daten werden profiliert (Zeilenanzahlen, Verteilungen, Missing Values, Duplikate und Inkonsistenzen werden analysiert), um Qualitätsstandards zu ermitteln und die allgemeine Eignung für den Einsatz zu beurteilen.
   
   
5. Identifizierung von Datenqualitätsregeln und -einschränkungen
   Dokumentation von Datenqualitätsregeln für Felder und Beziehungen, einschließlich Formaten, Bereichen, zulässigen Werten, Schlüsseln und Regeln, die sicherstellen, dass verwandte Datensätze ordnungsgemäß verknüpft bleiben.
   
   
6. Ursachenanalyse
   Auswertung von Ausnahmen und Fehlern zur Ermittlung der Ursache, wie z. B. Dateneingabefehler, Systembeschränkungen, Integrationsmängel oder uneindeutige Geschäftsdefinitionen.
   
   
7. Durchführung von Sanierungen und vorbeugenden Kontrollen
   Die identifizierten Probleme angehen und auf die Unternehmensführung abgestimmte Prozess- oder Systemkontrollen implementieren. Zum Beispiel Validierung bei der Eingabe, standardisierte Definitionen und automatisierte Prüfungen, um Wiederholungen zu reduzieren und die langfristige Datenverwaltung zu verbessern.
   
   
8. Erfassung und Steuerung von Datenqualitätsmetriken
   Einrichtung und Überwachung von Datenqualitätsmetriken (einschließlich Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität und Gültigkeit), um Verbesserungen zu verfolgen und die Einhaltung zu unterstützen.
   

Es gibt eine Vielzahl von Tools und Technologien zur Datenbereinigung, von denen sich einige in ihren Funktionen überschneiden. Diese sind darauf ausgelegt, unterschiedliche Herausforderungen hinsichtlich der Datenqualität, Anwendungsfälle und Komplexitätsgrade über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg zu bewältigen:

• Plattformen für die einheitliche Datenintegration
  Diese Plattformen wurden entwickelt, um Daten in verschiedenen Formaten systemübergreifend zu verschieben, umzuwandeln und zu vereinheitlichen. Sie bieten in der Regel umfassende Bereinigungsfunktionen, einschließlich Datenprofilierung, Validierung, Deduplizierung, Transformation und regelbasierter Bereinigung, oft mit Low-Code- oder No-Code-Schnittstellen.
  
  
• All-in-One-Matching- und Qualitätsplattformen
  Im Vergleich zu einheitlichen Datenintegrationsplattformen konzentrieren sich diese Plattformen stärker auf die Verbesserung des Datenvertrauens und der Datenkonsistenz durch umfassendere Funktionen für Datenabgleich, Entitätsauflösung, Standardisierung und Datenverwaltung.
  
  
• Kundenorientierte Datenplattformen
  Diese Plattformen bieten in der Regel Datenqualitäts-, Deduplizierungs- und Identitätsauflösungsfunktionen, die die Verwaltung und den Abgleich von Kundendatensätzen über verschiedene Systeme hinweg erleichtern.

• Qualitätstools für Geschäftsanwender
  Diese Tools sind für Teams ohne technischen Hintergrund konzipiert und bieten Funktionen für probabilistischen Abgleich, Duplikatsbereinigung, Kontakt- und Adressvalidierung sowie regelbasierte Standardisierung.
  
  
• Domainspezifische Validierungsdienste
  Diese Lösungen können Adress- und Postfachvalidierung, E-Mail-Verifizierung und Telefonnummernvalidierung umfassen, die häufig als Dienste oder Programmierschnittstellen (APIs) bereitgestellt werden.

• Tools für Daten-Observability und Qualitätsüberwachung
  Diese Tools sind so konzipiert, dass sie Datenpipelines kontinuierlich auf Schemaänderungen, Anomalien und Verstöße gegen Qualitätsanforderungen überwachen, um Probleme frühzeitig zu erkennen.
  
  
• Integrierte Funktionen für Data Preparation und Testing
  Viele Frameworks für Business Intelligence (BI), Extract, Transform, Load (ETL) und Transformation umfassen Profiling, Validierungsregeln und Tests, die zentrale Datenqualitätsprüfungen als Teil routinemäßiger Datenworkflows implementieren.

Bei der Behebung von Datenfehlern in Unternehmen geht es um mehr als die Behandlung isolierter Probleme; es bedarf auch der Korrektur von Datenqualitätsproblemen, die in Prozessen, Technologien und Eigentumsmodellen verankert sind.

Data Governance bietet das organisatorische Framework, das dazu beiträgt, dass Daten im gesamten Unternehmen vertrauenswürdig und nutzbar sind, indem Richtlinien, Rollen, Prozesse und Tools für die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus festgelegt werden. Durch die Einbettung von Verantwortlichkeit und Kontrollen in vorgelagerte Prozesse trägt die Governance dazu bei, das Wiederauftreten von Qualitätsproblemen zu verhindern und nachhaltige Verbesserungen der Datenqualität zu unterstützen.

In einer IBV-Umfrage gaben 54 % der Führungskräfte an, dass die Implementierung einer effektiven Daten-Governance und Datenverwaltung für ihr Unternehmen Priorität hat.⁵

Um zu verstehen, warum Data Governance zu einem so kritischen und entscheidenden Schwerpunkt geworden ist, hilft es, zu verdeutlichen, was Governance in der Praxis bedeutet. Governance definiert, wem die Daten gehören, wie sie behandelt werden müssen und welche Regeln sie einhalten müssen, um als zuverlässige Daten zu gelten. Stellen Sie sich Governance als eine Art „Flugsicherungssystem“ für Daten vor: Es koordiniert den Zugriff, Qualitätsstandards und die Einhaltung von Vorschriften, sodass verifizierte Daten an die richtigen Benutzer und Systeme weitergeleitet werden.

Ein solides Data-Governance-Framework umfasst in der Regel:

• Festgelegte Rollen und Verantwortlichkeiten
• Klare Richtlinien und Standards
• Audit- und Überwachungsverfahren

Ein Governance-Rat oder Lenkungsausschuss legt die Datenstrategie, die Prioritäten und die Entscheidungsbefugnisse für das gesamte Unternehmen fest. Dateneigentümer sind für die Datenqualität innerhalb bestimmter Geschäftsbereiche verantwortlich, während Datenverantwortliche das tägliche Datenqualitätsmanagement übernehmen und an der Standardisierung von Datendefinitionen und Business Rules arbeiten.

Dokumentierte Richtlinien legen fest, wie Daten formatiert, benannt, abgerufen und geschützt werden sollen. Diese Richtlinien fördern zudem die Einheitlichkeit, reduzieren Unklarheiten und gewährleisten, dass Daten auf gesetzeskonforme und sichere Weise verarbeitet werden.

Kontinuierliche Audits und Überwachungsprozesse dienen der Beurteilung der Datenqualität, der Einhaltung von Richtlinien und der Einhaltung festgelegter Standards im Zeitverlauf. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, Probleme frühzeitig zu erkennen, Fortschritte zu verfolgen und für Transparenz und Rechenschaftspflicht hinsichtlich der Verwaltung und Nutzung von Daten zu sorgen.