Praxis — Datenanalyse & Datenbanken — Praxisleitfaden — Grundlagen.
Kernaussage: Die wirksame Erhöhung der Datenqualität beginnt mit der Identifikation und Behebung typischer Fehlerquellen und erfordert gezielte Massnahmen, die innerhalb eines kurzen Zeitraums umgesetzt werden können.
In der heutigen digitalen Welt sind Daten für Unternehmen von unschätzbarem Wert. Doch ungenaue oder fehlerhafte Daten können zu Fehlentscheidungen und ineffizienten Prozessen führen. Eine schnelle Erhöhung der Datenqualität ist daher essenziell. Im Folgenden werden typische Fehlerquellen aufgezeigt, ergänzt durch konkrete Korrekturschritte und eine Handlungsanleitung für die nächsten Wochen.
Fehlerquelle: Inkonsistente Dateneinträge
Ein häufiges Problem in Datenbanken sind inkonsistente Dateneinträge, die durch uneinheitliche Namensvergaben oder Formatierungen entstehen. Beispielsweise könnten Kundennamen einmal als "Meier AG" und ein anderes Mal als "Meier Aktiengesellschaft" eingegeben werden. Solche Diskrepanzen erschweren die Zusammenführung von Datensätzen und verfälschen Analysen.
Korrektur: Standardisierung und Validierung
Um Konsistenz zu gewährleisten, sollten standardisierte Eingaberichtlinien etabliert und automatische Validierungsabfragen eingeführt werden. Ein Software-Tool, das beispielsweise automatisch Namenskonventionen überprüft, kann hier hilfreich sein. Zudem sollten bestehende Datenbestände mit einem Skript auf Inkonsistenzen überprüft und bereinigt werden.
Fehlerquelle: Fehlende Dateneingaben
Nicht selten kommt es vor, dass wichtige Felder in Datenbanken nicht ausgefüllt werden. Solche Lücken können zu einem unvollständigen Bild führen, das wiederum die Entscheidungsgrundlage beeinträchtigt.
Korrektur: Pflichtfelder und Monitoring
Der Einsatz von Pflichtfeldern bei der Dateneingabe kann Abhilfe schaffen. Dabei sollten relevante Felder als zwingend notwendig markiert werden, um sicherzustellen, dass sie nicht leer bleiben. Ergänzend sollte ein regelmässiges Monitoring eingerichtet werden, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Daten vorliegen.
Fehlerquelle: Falsche Datenformate
Probleme entstehen auch durch falsche Datenformate, etwa wenn Datumsangaben unterschiedlich formatiert sind oder Nummern als Text gespeichert werden. Solche Fehler können die Datenverarbeitung behindern.
Korrektur: Festlegung von Formatstandards
Es ist entscheidend, klare Formatstandards zu definieren und durchzusetzen. Ein automatisiertes Format-Check-System kann implementiert werden, das solche Fehler in Echtzeit erkennt und dem Benutzer eine Korrekturmöglichkeit bietet.
14–30 Tage Handlungsanleitung zur Erhöhung der Datenqualität
Tag 1–7: Analyse und Planung
Entwickeln Sie eine Massnahmeplanung basierend auf den identifizierten Schwachstellen.
Tag 8–14: Umsetzung von Standardisierungsmaßnahmen
Definieren Sie Eingabestandards und aktualisieren Sie bestehende Datensätze entsprechend.
Tag 15–21: Etablierung von Qualitätssicherungsprozessen
Richten Sie ein Monitoring-System ein, um regelmässig die Vollständigkeit der Daten zu überprüfen.
Tag 22–30: Evaluierung und Nachjustierung
Sammeln Sie Feedback von Mitarbeitern zur Praxistauglichkeit und passen Sie die Prozesse gegebenenfalls an.
Die kontinuierliche Pflege und Verbesserung der Datenqualität schafft eine solide Grundlage für fundierte Unternehmensentscheidungen und langfristigen Erfolg. Indem Sie diese kurzfristigen Massnahmen umsetzen, legen Sie den Grundstein für eine nachhaltige Datenkultur in Ihrem Unternehmen.