Qualitätssicherung in der Stammdatenpflege

Das Datenvolumen, das Unternehmen verarbeiten, steigt stetig an: Digitalisierung und das Internet of Things sowie Big Data lassen große Mengen an Datensätzen in die IT-Systeme einströmen. Daher ist es umso wichtiger, diese sortiert und planvoll weiterverarbeiten und speichern zu können. Denn mangelhafte Datenqualität hat einen negativen Einfluss auf Ihren Geschäftserfolg.

Was bedeutet Qualitätssicherung für Ihre Stammdatenpflege?

Im Grunde genommen bezeichnet der Begriff Datenqualität, ob ein Datensatz für seinen Einsatzzweck geeignet beziehungsweise gut genug ist. Ein einfaches Beispiel ist die Adresse eines Kunden, die in der Datenbank korrekt eingepflegt sein muss, damit ein Außendienstmitarbeiter ihn besuchen kann.

Was hier sehr trivial klingt, ist es nicht immer. Schlechte Datenpflege oder das Vorhandensein mehrerer Datensätze, die nicht ständig aktualisiert und synchronisiert werden, können der Grund dafür sein, dass einem Außendienstmitarbeiter eine fehlerhafte oder nicht mehr aktuelle Adresse eines Kunden angezeigt wird. Die Folgen sind unzufriedene Kunden und Mehrkosten für Sie.

Für reibungslose Abläufe muss die Qualität insbesondere Ihrer Stammdaten gewährleistet, auf einem Standard gehalten und kontrolliert werden. Sie können Prozesse implementieren, die dafür sorgen, dass neue Daten immer Ihren Qualitätsansprüchen genügen, zum Beispiel durch Pflichtfelder in Eingabemasken für die Datenbanken.

Die Qualität von Daten lässt sich in drei Kategorien beurteilen:

Intrinsische Datenqualität ­– der Wert der Daten an sich, also ob alle Daten und Werte korrekt und aktuell sind

Kontext-bezogene Datenqualität – ob die Daten die Anforderungen der Situationen, in welchen Sie verwendet werden, erfüllen

Darstellungs- und Verfügbarkeitsqualität – ob die Daten verständlich und widerspruchsfrei dargestellt werden und schnell verfügbar sind

„Fitness for use“- Die Gebrauchstauglichkeit, was ist das?

Schätzungen in den USA ergeben, dass der amerikanischen Wirtschaft jedes Jahr 600 Milliarden US-Dollar allein wegen schlechter Datenqualität verloren gehen. Mangelhafte Daten haben also direkten Einfluss auf den Geschäftserfolg. Aufgrund schlechter oder fehlender Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung kann nicht nur, wie in unserem Beispiel, die Kundenzufriedenheit sinken. Die Folgen können auch schwere Fehlentscheidungen bei Unternehmensstrategien oder Marktaufstellungen sein.

In der Literatur wird der Qualitätsanspruch, den man an seine Daten haben sollte, häufig mit dem Begriff „fitness for use“ bezeichnet – sie sollen also tauglich für ihren Gebrauch sein und geeignet, bestimmte Ziele zufriedenstellend zu erreichen. Das heißt konkret, dass beispielsweise in Ihrer Produktdatenbank jedes Produkt nur einmal auftauchen darf, jeweils dafür mit allen Variationen, Informationen und zum Beispiel technischen Datenblättern. Um diesen Zustand zu erreichen, also alle Dubletten zu entfernen und alle relevanten Informationen an nur einem Ort zusammenzutragen, können Sie sich unterschiedliche Tools zur Hilfe nehmen.

 

Qualitätssicherung – aber wie?

Das größte Problem der meisten Unternehmen ist nicht ein fehlender Wille, in den Datenbanken aufzuräumen. Stattdessen ist es in den meisten Fällen eine fehlende Strategie oder, dass keine geeigneten Tools vorhanden sind. In einer Studie der Camelot Management Consultants sagten mehr als die Hälfte aller befragten Unternehmen aus, dass es Nachholbedarf bei der Stammdatenqualität gäbe. Nur weniger als ein Zehntel der Befragten verwendet Software zur Analyse und Kontrolle der Datenqualität.

Die Excel-Tabelle hat ausgedient: Mittlerweile gibt es sehr viele leistungsstarke ERP (Enterprise Resource Planning) und CRM (Customer Relationship Management) –Tools wie zum Beispiel SAP. Diese ermöglichen nicht nur das Speichern und Pflegen Ihrer Stammdaten in Datenbanken, sondern unterstützen oder übernehmen auch die Qualitätskontrolle und –sicherung für Sie. Der Zielzustand auf der Datenebene muss hierbei nicht von Grund auf neu hergestellt werden, jedoch sollten Sie insbesondere bei der Neueinführung solcher Systeme direkt dafür sorgen, dass die Anforderungen für „Clean Data“ erfüllt werden.

Um einen reibungslosen Übergang zu sauberen Daten zu gewährleisten, sollte die Qualitätssicherung als Prozess mit mehreren Schritten betrachtet werden. Hier ist ein Change Management zu empfehlen, das dabei hilft, diesen Prozess planvoll vom Ausgangs- bis zum Zielzustand zu betreuen.

1. Mitarbeiterschaft und Management überzeugen

Die Bedeutsamkeit und Wichtigkeit sauberer Daten für die digitale Transformation Ihres Unternehmens ist Ihnen wohl ersichtlich. Ist sie das aber auch für Ihre Mitarbeiter? Verwenden Sie konkrete Zielsetzungen, um Ihre Mitarbeiter für das Thema zu sensibilisieren und ihnen die Wichtigkeit qualitativ guter Daten näherzubringen, auch wenn es zunächst einen Mehraufwand mit sich bringt.

2. Status Quo analysieren

Um ein Bild davon zu bekommen, wo genau die Schwachstellen bei der Qualität der Stammdaten Ihres Unternehmens liegen, können verschiedene Qualitätsmanagement-Softwares mit geringem Aufwand eine Analyse durchführen. Diese Werkzeuge geben Ihnen einen Überblick über redundante und unvollständige Datensätze. Außerdem können sie anhand von durch Sie definierten Regeln Widersprüche innerhalb der Datenbank erkennen.

3. Regelwerk und Bereinigung

Falls dies noch nicht erfolgt ist, sollten Sie spätestens jetzt klare Regeln für saubere Datensätze aufstellen: Welche Informationen sind erforderlich, welche optional? Wie sollen die Daten in einzelnen Feldern formatiert sein? Sobald genaue Regeln feststehen, können Sie anhand dieser mit der Erstbereinigung beginnen. Ihr Ziel sollte ein Qualitätslevel sein, das als Maßstab für die Zukunft dienen kann.

4. Qualitätsmanagementsystem und Erfassung neuer Daten

Die Sicherung der Qualität Ihrer Stammdaten darf selbstverständlich keine einmalige Angelegenheit sein. Sie sollten sicherstellen, dass Ihr Maßstab eingehalten wird und Ihre Daten fit für ihre Anwendungsbereiche bleiben. Es ist also unerlässlich, laufende Bereinigungen und Kontrollen einzuplanen. Auch hierfür können Sie eine Qualitätsmanagement-Software verwenden. Beachten Sie: Die meisten Fehler können schon bei der Datenerfassung vermieden werden, wenn die Eingabemasken an Ihre Datenanforderungen angepasst sind. Dies können Sie durch das Definieren von Pflichtfeldern erreichen. Auch kann eine ERP-Software automatisch bei jeder Eingabe eine Vollständigkeits- und Plausibilitätsprüfung durchführen.

5. Datenqualität als dauerhafter Bestandteil der Firmenkultur

Bemühen Sie sich, das Thema Qualitätssicherung in der Stammdatenpflege dauerhaft in Ihre Firmenkultur einzubinden und bei Ihren Mitarbeitern ein Bewusstsein für dessen Wichtigkeit zu schaffen. Regelmäßige Mitarbeiterschulungen sind dafür geeignet, vorhandene Schwachstellen zu finden und die Bedeutung sauberer Datenverwaltung im Gedächtnis der Belegschaft zu verankern.

Für den Schritt in die Industrie 4.0 und die Digitale Transformation Ihres Unternehmens ist ein Stammdaten-Qualitätsmanagement unerlässlich. Zwar ist die Sicherung einer hohen Datenqualität eine Herausforderung, aber innovative ERP-Werkzeuge und Analyse-Tools vereinfachen den Prozess stark und verhindern menschliche Fehler weitgehend. Im Zuge eines Systemwechsels oder der anstehenden Digitalisierung Ihres Unternehmens bietet sich eine gute Gelegenheit, Ihre Daten zu säubern. Nutzen Sie diese!

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