Mangelnde Datenqualität Beheben

Willkommen zu einer weiteren Ausgabe von „Zwei-in-Eins“, unserem monatlichen Blogpost, in dem wir gängige Herausforderungen im Business Process Management angehen und zwei praktische Lösungen anbieten. Diesen Monat beschäftigen wir uns mit einem weitverbreiteten Problem: schlechte Datenqualität. Viele Unternehmen haben heute mit Datensystemen zu kämpfen, die nicht den modernen Best Practices entsprechen. Diese Mängel können zu erheblichen Schwierigkeiten bei der Implementierung datengestützter Managementansätze wie Process Mining oder Business Intelligence führen, was suboptimale Ergebnisse zur Folge hat.

Problem: Schlechte Datenqualität

In vielen Unternehmen zeigt sich schlechte Datenqualität durch unvollständige, inkonsistente oder ungenaue Daten. Ein Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen könnte Diskrepanzen in seinen Verkaufsdaten feststellen, weil verschiedene Abteilungen unterschiedliche Formate für die Dateneingabe verwenden. Diese Inkonsistenz erschwert es, einen klaren Überblick über die gesamte Verkaufsleistung zu bekommen, was zu falschen Geschäftsentscheidungen führt. Solche Probleme sind nicht nur zeitaufwändig zu beheben, sondern behindern auch die effektive Anwendung fortschrittlicher Datenanalysen und Prozessverbesserungsstrategien. Das Ergebnis ist oft ein Teufelskreis aus schlechten Daten, die zu schlechten Erkenntnissen führen und ineffiziente Geschäftsprozesse weiter verschlechtern.

Verbesserung der Dateneingabepraktiken

Eine der effektivsten Methoden zur Bekämpfung schlechter Datenqualität ist die Verbesserung der Dateneingabepraktiken im gesamten Unternehmen. Hier sind einige Strategien, um dies zu erreichen:

1. Automatisierung der Datenerfassung und -validierung: Der Einsatz automatisierter Tools und Technologien kann menschliche Fehler bei der Dateneingabe erheblich reduzieren. Die Implementierung von Software, die Daten in Echtzeit erfasst und validiert, stellt sicher, dass die Informationen korrekt und aktuell sind. Diese Automatisierung kann den Dateneingabeprozess optimieren und die Mitarbeiter von routinemäßigen Aufgaben entlasten.
2. Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen: Machine-Learning-Algorithmen können eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung und Korrektur von Datenanomalien spielen. Durch die Analyse von Mustern und das Erkennen von Unstimmigkeiten können diese Algorithmen Daten automatisch bereinigen und standardisieren, was die Gesamtqualität der Daten verbessert.
3. Umfassende Schulungen anbieten: Es ist wichtig, Mitarbeiter mit dem Wissen und den Fähigkeiten auszustatten, Daten korrekt einzugeben. Regelmäßige Schulungen zu richtigen Dateneingabetechniken und der Bedeutung von Datenqualität können eine Kultur der Genauigkeit und Verantwortung fördern.
4. Klare Datenverantwortung und -verantwortlichkeit etablieren: Die Zuweisung spezifischer Datenverwaltungsrollen stellt sicher, dass es eine Verantwortlichkeit für die Datenqualität gibt. Wenn Mitarbeiter wissen, wer für die Einhaltung der Datenstandards verantwortlich ist, wird es einfacher, die Datenqualität im gesamten Unternehmen zu verwalten und zu verbessern.

Um unsere Leser bei der Automatisierung ihrer Datentransferprozesse zu unterstützen, veranstalten wir am Ende des Monats ein Webinar. In dieser Session werden wir tiefere Einblicke in die Nutzung von Automatisierung für ein besseres Datenmanagement geben.

Investition in Tools zur Datenqualitätsmanagement

Die erste Lösung bezieht sich auf zukünftige Datenqualität, aber wir müssen uns auch mit bestehenden, schlechten Daten aus der Vergangenheit befassen. Eine Möglichkeit, dies anzugehen, ist die Investition in robuste Tools zur Datenqualitätsmanagement. Diese Tools können dabei helfen, die Datenqualität während ihres gesamten Lebenszyklus zu überwachen, zu bereinigen und aufrechtzuerhalten. Hier sind einige wichtige Strategien für die effektive Implementierung dieser Tools:

1. Auswahl und Integration geeigneter Tools: Beginnen Sie mit der Evaluierung und Auswahl von Tools zur Datenqualitätsmanagement, die am besten zu den Bedürfnissen Ihres Unternehmens passen. Achten Sie auf Funktionen wie Datenprofilierung, -bereinigung und -überwachung. Nach der Auswahl sollten diese Tools nahtlos in Ihre bestehenden Datensysteme integriert werden, um eine kontinuierliche Verwaltung der Datenqualität zu gewährleisten.
2. Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen: Ähnlich wie bei der Verbesserung der Dateneingabepraktiken können Machine-Learning-Algorithmen innerhalb von Tools zur Datenqualitätsmanagement eingesetzt werden, um Datenanomalien zu identifizieren und zu korrigieren. Diese Algorithmen können große Datensätze analysieren, um Muster und Ausreißer zu erkennen und Unstimmigkeiten automatisch zu markieren oder zu beheben, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
3. Regelmäßige Datenprüfungen und Qualitätskontrollen durchführen: Etablieren Sie eine Routine für die Durchführung von Datenprüfungen und Qualitätskontrollen. Überprüfen Sie regelmäßig die Metriken zur Datenqualität, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Dieser proaktive Ansatz hilft, einen hohen Standard der Datenqualität zu erhalten und die Ansammlung von Fehlern im Laufe der Zeit zu verhindern.
4. Einen Prozess zur Behebung von Datenproblemen einrichten: Schaffen Sie einen strukturierten Prozess zur Lösung von Datenqualitätsproblemen, sobald diese auftreten. Dieser Prozess sollte Schritte zur Identifizierung der Grundursache des Problems, zur Implementierung von Korrekturmaßnahmen und zur Verhinderung zukünftiger Vorkommnisse umfassen. Ein gut definierter Ablauf stellt sicher, dass Datenprobleme effizient und effektiv gelöst werden.

Durch die Investition in Tools zur Datenqualitätsmanagement können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten genau, konsistent und zuverlässig bleiben, was bessere Entscheidungsfindung und effektivere datengestützte Anwendungen ermöglicht.

Denkanstöße

Die Implementierung dieser Lösungen wirft mehrere wichtige Fragen und Herausforderungen auf. Zum Beispiel:

• Wie können Unternehmen verhindern, dass bei der Bereinigung alter Daten Bias eingeführt wird? Es ist entscheidend, sicherzustellen, dass Datenbereinigungsprozesse die Daten nicht unbeabsichtigt verfälschen.
• Wie können bessere Datenpraktiken integriert werden, ohne den täglichen Betrieb zu stören?
• Die Einbeziehung der operativen Ebene der Organisation in diese Initiativen ist entscheidend für den Erfolg. Wie können Unternehmen Mitarbeiter auf allen Ebenen dazu ermutigen, Verantwortung für die Datenqualität zu übernehmen?

Mitarbeiter zu sensibilisieren und zu schulen, um die Bedeutung genauer Daten zu erkennen, kann eine Kultur der Qualität im gesamten Unternehmen fördern.

Für ein besseres Verständnis der potenziellen Vorteile sauberer Daten und für einige Überlegungen bei der Gestaltung dieses Prozesses, schauen Sie sich unser Whitepaper zu diesem Thema an: „Measure How, Not What: The Process-Oriented Decision-Making Manifesto“.

Ausblick

In unserem kommenden Artikel „Quick Tips“ werden wir Strategien beleuchten, um die Kundenzufriedenheit zu retten, wenn diese bereits einen kritischen Punkt erreicht hat. Während das beste Kundenmanagement proaktiv erfolgt, gibt es manchmal Situationen, die wir kontrollieren können oder auch nicht, in denen wir Lösungsansätze finden müssen. Bleiben Sie dran für einige Tipps, was zu tun ist, wenn Sie sich in dieser Situation befinden.

Bleiben Sie innovativ und streben Sie nach Exzellenz in Ihren Datenmanagement-Praktiken. Wir freuen uns darauf, nächste Woche weitere Einblicke mit Ihnen zu teilen, auf „Peaking Process Excellence“. Und denken Sie daran, dass Sie jederzeit Kontakt mit uns aufnehmen können, wenn Sie diese Herausforderungen ausführlicher besprechen möchten.

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