Heutzutage ist das Datenmanagement ein Hauptthema und ein entscheidender Vorteil für Unternehmen. Tatsächlich sind diese Daten wertvolle Ressourcen, die Organisationen ermöglichen, die richtigen Entscheidungen in Bezug auf zu implementierende Strategien, zu entwickelnde Produkte und/oder Dienstleistungen, Budgetdefinition usw. zu treffen. Aus all diesen Gründen ist die Datenqualität essenziell, um maximalen Nutzen daraus zu ziehen.
Was ist Datenqualität?
Die Datenqualität oder „Data Quality“ beinhaltet die Verwaltung und Bewahrung zuverlässiger und genauer Kundendaten und/oder Prospektendaten über die Zeit. Die Qualität dieser Daten beeinflusst maßgeblich die Planung, die Entwicklung von Geschäfts- und Marketingstrategien sowie die Entscheidungsfindung.
Die sechs Kriterien der Datenqualität
Genauigkeit
Es geht darum sicherzustellen, dass alle Daten korrekt sind und die Realität der Ergebnisse perfekt widerspiegeln.
Vollständigkeit
Es ist von entscheidender Bedeutung, dass alle wesentlichen Felder gut ausgefüllt sind, damit das Unternehmen ein möglichst vollständiges Datenset über seine Kunden und Interessenten hat.
Gültigkeit
Hierbei wird bestimmt, ob alle gesammelten Daten korrekt den definierten Regeln und Normen folgen.
Aktualität
Die verfügbaren Daten müssen regelmäßig aktualisiert werden, um ihre Genauigkeit und Qualität im Laufe der Zeit zu bewahren.
Verfügbarkeit
Die aktuellen Daten müssen den verschiedenen Mitarbeitern des Unternehmens, die sie benötigen, leicht zugänglich sein, und zwar zum optimalen Zeitpunkt.
Konsistenz
Daten über dieselbe Person, die in einer oder verschiedenen Datenbank(en) stehen, dürfen sich nicht widersprechen, sondern müssen identisch sein, um Konsistenz und Verbindung zwischen ihnen zu schaffen.
Die Gefahr schlechter Daten: Warum ist Datenqualität wichtig?
Die Messung und Überwachung der Datenqualität sind essenziell, um dem Unternehmen schnelle und klare Entscheidungen bezüglich Kampagnen und zugeordneten Budgets zu ermöglichen.
Dennoch nehmen viele Organisationen sich nicht die nötige Zeit, um dieses Thema unter Einhaltung der zugehörigen Normen und Kriterien wirklich zu betrachten. Die Folgen schlechter Datenqualität können katastrophal sein.
Bei fehlerhaften, redundanten oder unvollständigen Daten besteht das Risiko, Strategien und/oder Politiken zu implementieren, die nicht mit den Vorlieben der anvisierten Verbraucher übereinstimmen, Entscheidungen auf Grundlage ungenauer Messungen zu treffen. Dies kann zu schlechten Entscheidungen, einem erheblichen Zeit- und Geldverlust sowie negativen Auswirkungen auf das Image der Organisation und ihre Beziehungen zu ihren Kunden führen.
Die Vorteile der Datenqualität
Die Aufrechterhaltung hochwertiger Daten bietet verschiedene Vorteile für das Unternehmen:
- Gerechte und aufgeklärte Entscheidungen, die zu einer Verbesserung der Ergebnisse führen.
- Besseres Zielgruppen-Targeting (Kunden und Interessenten).
- Ein besserer Workflow und eine höhere Effizienz zwischen den verschiedenen Teams, da die Informationen, die sie haben, konsistent und leicht verfügbar sind.
- Eine Optimierung der Effektivität von Content- und Marketingkampagnen.
- Eine globale Sicht auf Informationen über die Ziele (Identität, Interessen und Bedürfnisse), was zu besseren Unternehmens-/Kundenbeziehungen führt und die Bereitstellung angepasster Produkte und/oder Dienstleistungen ermöglicht.
- Einen Vorsprung vor der Konkurrenz durch bessere Datenqualität.
- Eine gesteigerte Rentabilität.
Das Management der Datenqualität
Das Management der Datenqualität umfasst mehrere unterschiedliche Schritte:
- Die Einrichtung eines präzisen Plans zur Sammlung qualitativ hochwertiger Daten durch Bestimmung der Art von Daten, die das Unternehmen benötigt, um seine Ziele zu erreichen, sowie der Methoden, die zur Sammlung und Verwaltung dieser Daten verwendet werden. Die Organisation muss auch klar die Rolle jedes Mitarbeiters definieren, der an der Datensammlung beteiligt ist.
- Die Definition von Datenqualitätsstandards, um eine Konsistenz innerhalb des Unternehmens zu schaffen.
- Die Bewertung der Datenqualität, d. h. die Überprüfung der Daten, um sicherzustellen, dass sie die vorab definierten Standards erfüllen.
- Die Behebung von Datenqualitätsproblemen, d. h. das Identifizieren und Korrigieren fehlerhafter oder unvollständiger Daten, um deren Genauigkeit und somit ihre Qualität zu gewährleisten.
- Das Überwachen und Kontrollieren der Daten, um ihre Konsistenz und Genauigkeit zu bewahren. Dies ist ein kontinuierlicher Prozess und nicht nur eine einmalige Aktion.
