Gute Datenqualität bleibt essentiell
In meiner beruflichen Laufbahn hatte ich die Gelegenheit, in verschiedenen Branchen Projekte zu begleiten, die sich mit der Verbesserung der Datenbasis und der Datenqualität befassten.
Ein besonders einprägsames Beispiel stammt aus der Energiebranche, wo wir vor einigen Jahren, während der Hochphase des Big-Data-Hypes, ein großes Projekt unterstützten, das darauf abzielte, Entscheidungen auf eine breitere und qualitativ hochwertigere Datenbasis zu stellen.
Ein besonders einprägsames Beispiel stammt aus der Energiebranche, wo wir vor einigen Jahren, während der Hochphase des Big-Data-Hypes, ein großes Projekt unterstützten, das darauf abzielte, Entscheidungen auf eine breitere und qualitativ hochwertigere Datenbasis zu stellen.
Es gab viele Diskussionen darüber, ob Datenqualität in Zukunft überhaupt noch relevant sein würde. Einige Experten vertraten die Ansicht, dass das enorme Datenvolumen das Rauschen in den Daten irrelevant machen könnte.
Heute wissen wir, dass das Prinzip „Shit in, shit out“ weiterhin gilt. Datenqualität bleibt eine der wichtigsten Grundlagen für den Erfolg datengetriebener Entscheidungen.
Zum Glück für das Unternehmen konnten wir uns mit unserer Ansicht durchsetzen und die Datenqualität maßgeblich verbessern.
Mehr Governance ist nicht die Lösung
Aktuell scheint sich auf Plattformen wie LinkedIn ein neuer Konsens herauszubilden: Viele Fachleute sehen strenge Richtlinien, Governance und fortschrittliche Technologien als Schlüssel zur Sicherstellung hoher Datenqualität. Doch meiner Überzeugung nach liegt die wahre Lösung anderswo – nämlich in der Datenkultur.
Eine effektive Governance, die nicht in der Organisation verankert ist, verkommt zur bloßen Bürokratie. Und Technologien, so innovativ sie auch sein mögen, bleiben ohne eine starke Datenkultur wirkungslos. Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, muss jeder Mitarbeiter den persönlichen Nutzen verstehen: Wie tragen die von ihnen gepflegten Daten dazu bei, Wert für die Kunden zu schaffen? Diese Einsicht kann die Einstellung zur Datenpflege grundlegend verändern und eine verantwortungsvolle, wertorientierte Handhabung von Daten fördern.
Es reicht aber nicht aus, nur das Bewusstsein der Mitarbeiter zu schärfen; Organisationen müssen auch strukturelle Anpassungen vornehmen. Ein entscheidender Schritt ist die Integration von Datenqualität in die Performance-Kennzahlen. Dadurch wird Datenqualität zu einem integralen Bestandteil der Unternehmensziele und nicht nur zu einer abstrakten Idee.
"Mehr Mensch" wagen
Ein zentraler Aspekt des Projekts war die aktive Einbindung der Mitarbeiter in den Optimierungsprozess der Datenqualität. Es wurden nicht einfach nur technische Anpassungen durchgeführt; vielmehr wurden die Gründe und Ursachen für bestehende Datenqualitätsprobleme gemeinsam mit den jeweiligen Verantwortlichen aus dem Business diskutiert. Diese intensive Zusammenarbeit ermöglichte es, bisher unentdeckte Zusammenhänge aufzudecken und tiefere Einblicke in die Datenprozesse zu gewinnen.
In vielen Fällen stellten wir fest, dass an Stellen, an denen man bisher davon ausging, dass die Plattform korrekte Berechnungen durchführte, tatsächlich gravierende Auffälligkeiten vorlagen. Diese Fehler hatten das Unternehmen über die Jahre hinweg Millionen von Euro gekostet, ohne dass dies zuvor bemerkt worden war.
Durch die enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen konnten so viele Schwachstellen identifiziert und behoben werden, was zu einer signifikanten Verbesserung der Datenqualität und letztlich auch der unternehmerischen Entscheidungsprozesse führte.
So reifte nach und nach die Erkenntnis, dass Datenqualität nicht isoliert in einem Bereich verbessert werden kann und viele der Datenqualitätsprobleme an den Schnittstellen zwischen verschiedenen Abteilungen und Prozessen entstehen.
Unser Vorgehen, die Mitarbeiter aktiv in den Prozess einzubinden und eine strukturierte, bereichsübergreifende Zusammenarbeit zu fördern, war entscheidend, um das Bewusstsein für Datenqualität im gesamten Unternehmen zu schärfen. Anstatt Datenqualität als ein isoliertes IT-Problem zu betrachten, wurde es zu einem gemeinsamen Ziel, das in den Alltag aller Mitarbeiter integriert wurde. Diese kulturelle Veränderung führte dazu, dass Daten nicht mehr nur als technische Ressource, sondern als strategischer Vermögenswert betrachtet werden, der für den Erfolg des Unternehmens von zentraler Bedeutung ist.
In vielen Fällen stellten wir fest, dass an Stellen, an denen man bisher davon ausging, dass die Plattform korrekte Berechnungen durchführte, tatsächlich gravierende Auffälligkeiten vorlagen. Diese Fehler hatten das Unternehmen über die Jahre hinweg Millionen von Euro gekostet, ohne dass dies zuvor bemerkt worden war.
Durch die enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen konnten so viele Schwachstellen identifiziert und behoben werden, was zu einer signifikanten Verbesserung der Datenqualität und letztlich auch der unternehmerischen Entscheidungsprozesse führte.
So reifte nach und nach die Erkenntnis, dass Datenqualität nicht isoliert in einem Bereich verbessert werden kann und viele der Datenqualitätsprobleme an den Schnittstellen zwischen verschiedenen Abteilungen und Prozessen entstehen.
Unser Vorgehen, die Mitarbeiter aktiv in den Prozess einzubinden und eine strukturierte, bereichsübergreifende Zusammenarbeit zu fördern, war entscheidend, um das Bewusstsein für Datenqualität im gesamten Unternehmen zu schärfen. Anstatt Datenqualität als ein isoliertes IT-Problem zu betrachten, wurde es zu einem gemeinsamen Ziel, das in den Alltag aller Mitarbeiter integriert wurde. Diese kulturelle Veränderung führte dazu, dass Daten nicht mehr nur als technische Ressource, sondern als strategischer Vermögenswert betrachtet werden, der für den Erfolg des Unternehmens von zentraler Bedeutung ist.
Bloß nicht noch ein Ausschuss...
Die erste Idee die Datenqualität dauerhaft zu verbessern war eine organisatorische Anpassung: Die Einführung eines bereichsübergreifenden Datenqualitätsausschusses. Dieser Ausschuss sollte aus Vertretern der verschiedenen Geschäftsbereiche, der IT-Abteilung und Datenqualitätsverantwortlichen, "Data Stewards" bestehen.
Unsere Idee war eine andere. Wir schlugen den Aufbaus einer Daten-Community vor. - Die enge Zusammenarbeit im Projekt zwischen den Verantwortlichen aus dem Business und der IT zeigte, dass eine kontinuierliche Kommunikation aller Beteiligten erforderlich ist, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Nur ein Community Ansatz konnte also sicher stellen, dass diese interdisziplinäre Zusammenarbeit auch nach Abschluss des Projekts in der notwendigen Breite fortgeführt wird und kein neuer "Flaschenhals" über die Einrichtung eines Gremiums und der Schaffung von Data Steward Rollen entstand.
Die Etablierung einer Daten-Community war weniger kompliziert als gedacht. Schnell bestand sie aus Datenverantwortlichen, IT-Spezialisten und Fachexperten aus verschiedenen Geschäftsbereichen und bot eine Plattform für den kontinuierlichen Austausch von Wissen und Best Practices. Durch regelmäßige Treffen und Workshops wurde ein offener Dialog gefördert, der nicht nur technische Aspekte, sondern auch strategische und kulturelle Fragen der Datenverarbeitung und -nutzung adressierte.
Die Etablierung einer Daten-Community war weniger kompliziert als gedacht. Schnell bestand sie aus Datenverantwortlichen, IT-Spezialisten und Fachexperten aus verschiedenen Geschäftsbereichen und bot eine Plattform für den kontinuierlichen Austausch von Wissen und Best Practices. Durch regelmäßige Treffen und Workshops wurde ein offener Dialog gefördert, der nicht nur technische Aspekte, sondern auch strategische und kulturelle Fragen der Datenverarbeitung und -nutzung adressierte.
Gehen auch Sie den nächsten Schritt
Die Lehren, die andere Unternehmen daraus ziehen können, sind klar: Datenqualität erfordert mehr als nur technische Lösungen. Es braucht eine tiefe Einbindung der Mitarbeiter, eine bereichsübergreifende Zusammenarbeit und eine Kultur, die den Wert von Daten erkennt und fördert. Eine solche Kultur stellt sicher, dass Datenqualität nicht nur ein Projektziel, sondern ein kontinuierlicher Prozess ist, der in den Unternehmenszielen und der täglichen Arbeit fest verankert ist.
Wenn auch Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Organisation den maximalen Wert aus ihren Daten schöpfen kann, dann beginnen Sie damit, eine starke Datenkultur aufzubauen. Integrieren Sie Datenqualität in Ihre Unternehmensstrategie, fördern Sie den bereichsübergreifenden Austausch und machen Sie Daten zu einem zentralen Thema in allen Bereichen Ihres Unternehmens. Die Einführung einer Daten-Community kann ein mächtiges Instrument sein, um diese Ziele zu erreichen. Starten Sie jetzt und legen Sie den Grundstein für fundierte, datengestützte Entscheidungen, die Ihr Unternehmen langfristig erfolgreicher machen werden.
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