Den meisten Daten geht es ziemlich schlecht. Das liegt daran, dass sich im Nachgang an die Erhebung oder Speicherung selten jemand gut um sie kümmert. Dabei würden sich die meisten Menschen sicherlich als gute Gastgeber:innen bezeichnen. Wieso vernachlässigen wir dann unsere Daten?
Das reine Sammeln von Daten zum Selbstzweck bietet wenig Mehrwert. Darauf haben wir bereits in diesem Blogbeitrag hingewiesen. Aber um Daten sinnvoll für Data Driven Decision Making zu nutzen, benötigen wir “gesunde Daten” – Data Health ist das Stichwort.
Was sind gesunde Daten?
Daten werden als “gesund” betrachtet, wenn man ihnen vertraut und sie für Entscheidungen genutzt werden können. Gesunde Daten zahlen auf die wichtigsten Unternehmensziele wie nachhaltiges Wachstum, Umsatzsteigerung und co. aktiv ein.
Fragen Sie sich selbst: Wie beeinflussen Ihre Daten die wichtigsten Ziele Ihres Unternehmens? Können Sie sich auf die Datenqualität verlassen?
Warum brauchen wir gesunde Daten?
Wenn Daten nicht gesund sind, können wir ihnen nicht vertrauen – sie sind schlicht und einfach nutzlos. Das kann zu einer der folgenden Situationen führen:
- Ungesunde Daten werden erhoben und nicht genutzt
- Oder viel schlimmer: Sie werden dennoch für Entscheidungsprozesse genutzt
Ungesunde Daten führen dementsprechend zu schlechten Entscheidungen, verpassten Chancen und höheren Kosten. Aber auch ungenutzte Daten sind ziemlich teuer, denn die “Total Cost of Ownership” oder kurz TCO für Daten fallen so oder so an:
- Lizenzkosten für Tools wie ein CRM, ERP, etc.
- Implementierung und Weiterentwicklung dieser Tools
- Erhebung und Erfassung von Daten wie z. B. Kampagnen, Datenkäufe, etc.
- Arbeitszeit von Usern, die nach Daten suchen und versuchen, diese zu validieren
Wann sind Daten gesund?
Dies ist eine wichtige Frage, die sich jedes Unternehmen stellen sollte, um die Ursachen für ungesunde Daten erfolgreich angehen zu können. Um zu definieren, wie gesund Ihre Daten sind, müssen Kriterien festgelegt werden. Folgende Kriterien bilden den Best Practice für gesunde Daten:
- Vollständigkeit: Sind die Daten komplett oder fehlen Informationen?
- Genauigkeit: Sind die Daten korrekt, zuverlässig oder zertifiziert?
- Aktualität: Sind die Daten aktuell oder veraltet?
- Nutzung: Wann wurden die Daten das letzte Mal genutzt?
- Konsistenz: Sind die Daten konsistent in allen Quellen?
- Zugänglichkeit: Können die Mitarbeiter:innen auf alle notwendigen Daten zugreifen?
- Einzigartigkeit: Sind die Daten einmalig oder gibt es Duplikate?
Wie können Sie Ihre Daten heilen?
Leider können wir Daten nicht einfach in ein Krankenhaus schicken und gesund zurückerhalten. Daten zu heilen erfordert – wie auch unsere eigene Gesundheit – Zeit, Disziplin und weitere Komponenten.
Untersuchung
Basierend auf den oben genannten Kriterien müssen die Daten untersucht werden. Wie bei jeder guten Vorsorgebehandlung sollte diese nicht einmalig, sondern regelmäßig durchgeführt werden. Anders als Menschen können Daten sogar rund um die Uhr untersucht und so in Echtzeit Probleme erkannt werden.
Die Untersuchung der Daten sollte außerdem an der Quelle erfolgen, nicht am Ziel.
Behandlung
Nach der Untersuchung steht der Zustand Ihrer Daten fest. Falls die Untersuchung zum ersten Mal stattgefunden hat, geht es Ihren Daten sicherlich nicht allzu gut. Da niemand gern Daten von Hand pflegt, gibt es für die automatisierte Behandlung von Daten drei Best Practices:
- Die Nutzung von Tools für das Korrigieren von fehlerhaften Daten auf Basis der festgelegten Kriterien.
- Die Automatisierung von Datenintegrationen, um die Daten dort verfügbar zu machen, wo sie benötigt werden.
- Der Vergleich von Daten mit vertrauenswürdigen Quellen.
Prävention
Nach der Untersuchung ist vor der Untersuchung! Nach dem Zähne putzen gehen wir doch auch nicht davon aus, dass sie ewig sauber bleiben, oder?
Ihre Daten sind jetzt bei guter Gesundheit. Dies ändert sich durch die Erhebung neuer und die Anpassung bestehender Daten mit der Zeit. Hinzukommt, dass Ihnen Tools zwar viel manuelle Arbeit abnehmen, aber nicht die Antwort auf alle Fragen bieten. Genauso wichtig wie Tools sind Prozesse und vor allem Personen!
Wir empfehlen die Einführung von Data Governance Prozessen und die Ernennung von Data Stewards, die sich regelmäßig um die Gesundheit Ihrer Daten kümmern. Aber zu diesem Thema nächstes Mal mehr.
Fazit
Unternehmen geben viel Geld für die Datenerhebung aus und treffen häufig schlechte Entscheidungen aufgrund von ungesunden Daten. Nur durch die kontinuierliche Untersuchung, Behandlung und Prävention der Datenqualität sind Sie in der Lage, nachhaltige Entscheidungen zu treffen und damit auf die wichtigsten Unternehmensziele einzuzahlen.
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