Warum „Datenqualität“ immer noch ein langweiliges Thema ist (und warum das ein Problem ist)
Seien wir ehrlich: Datenqualität begeistert selten jemanden.
Sie glänzt nicht so sehr wie „KI“, sie hat nicht den coolen Hype „digitaler Zwillinge“ und sie lässt sich in Vorstandssitzungen nicht von selbst verkaufen.
Aber hier ist die unbequeme Wahrheit:
Jeder einzelne KI-Anwendungsfall, jedes Dashboard, jede Automatisierung, die Sie erstellen möchten, steht und fällt mit der Qualität Ihrer Daten.
Und laut aktuellen Branchenstudien können fast 80 % der Unternehmen den aktuellen Zustand ihrer Daten nicht genau einschätzen.
Sie gehen davon aus, dass alles in Ordnung ist – bis das erste Projekt scheitert.
Die stillen Kosten minderwertiger Daten
Schlechte Daten führen nicht nur zu falschen Entscheidungen. Sie kosten Ihrem Unternehmen auch Zeit, Budget und Vertrauen.
- Teams verbringen Stunden damit, nicht übereinstimmende Zahlen zwischen den Systemen abzugleichen.
- Manager verlieren das Vertrauen in Berichte, weil diese nie der Realität entsprechen.
- In IT-Abteilungen wird endlos mit „Warum ist diese Zahl falsch?“-Tickets gekämpft.
Gartner bezeichnete es einst als die versteckte Steuer der digitalen Transformation.
Wir erleben das jeden Tag in unseren Beratungsprojekten – insbesondere, wenn Unternehmen beginnen, ihre Daten für KI oder erweiterte Analysen vorzubereiten.
Das Muster ist immer dasselbe:
Großartige Vision, solider Technologie-Stack … und dann eine Datengrundlage voller Duplikate, fehlender Kontexte oder veralteter Definitionen.
Was „Datenintegrität“ eigentlich bedeutet
Bei Dategro IT verwenden wir den Begriff „ Datenintegrität“ sehr bewusst.
Es geht nicht nur um „saubere Daten“. Es geht um nutzbare, vertrauenswürdige und vernetzte Daten.
Stellen Sie es sich als vier Säulen vor:
- Genauigkeit – Sind die Daten korrekt und verifiziert?
- Konsistenz – Stimmt es systemübergreifend (CRM, ERP, Finanzen) überein?
- Kontext – Ist es ausreichend angereichert, um nützlich zu sein?
- Konnektivität – Fließt sie zwischen Systemen oder existiert sie in Silos?
Wenn auch nur eine dieser Säulen zerbricht, geraten Ihre KI-Modelle, Dashboards und Entscheidungen ins Wanken.
Datenintegrität messen – nicht erraten
Wir haben das Dategro DataDashboard entwickelt , um Teams eine einfache, visuelle Möglichkeit zu bieten, den Status ihrer Daten zu überprüfen
. Kein Fachjargon, kein Black-Box-Audit – nur ein messbarer Wert für diese vier Säulen.
Es ist ein bisschen wie ein Fitness-Tracker für Ihre Daten:
Sie können nicht verbessern, was Sie nicht messen.
Ein Kunde aus der Fertigungsindustrie erreichte bei seiner ersten Bewertung 62/100 Punkte .
Nach drei Monaten gezielter Bereinigung und Integration erreichte er 82/100 Punkte .
Die Auswirkungen waren sofort spürbar: Das Reporting stabilisierte sich, KI-Pilotprojekte scheiterten nicht mehr und sogar das interne Vertrauen verbesserte sich.
Warum Integration und Governance Hand in Hand gehen
Was die meisten Unternehmen übersehen:
Die Datenqualität lässt sich nicht allein durch eine Governance-Richtlinie verbessern.
Wenn Ihre Systeme nicht miteinander verbunden sind, häufen sich die Fehler, egal wie streng Ihre Regeln sind.
Deshalb müssen sich Systemintegration und Datenmanagement gemeinsam weiterentwickeln.
Integration stellt den Datenfluss sicher.
Governance sorgt für den korrekten Datenfluss.
Gemeinsam schaffen sie ein lebendiges Datenökosystem – und nicht nur eine weitere statische Dokumentation, die niemand aktualisiert.
Saubere Daten, kleinerer Footprint
Ein oft übersehener Aspekt: Gute Datenqualität reduziert auch Ihren digitalen CO2-Fußabdruck .
Duplikate, redundanter Speicher, unnötige Abfragen – all das verbraucht Rechenleistung und Energie.
Durch die Bereinigung und Konsolidierung von Daten schaffen Sie zudem eine umweltfreundlichere IT-Grundlage.
Das ist ein schöner Bonus: weniger Lärm, weniger Abfall, weniger CO₂.
Wie können Sie also Ihre eigene Datenqualitätslücke schließen?
Fangen Sie klein an.
Wählen Sie einen Geschäftsprozess aus – beispielsweise Kunden-Onboarding oder Auftragsabwicklung – und erfassen Sie, wo die Daten fehlerhaft sind.
Messen Sie ihn anschließend.
Fragen:
- Vertrauen wir diesen Daten genug, um damit zu automatisieren?
- Würden wir darauf wetten, dass eine KI-Entscheidung getroffen wird?
Wenn nicht, ist es Zeit für einen strukturierten Bereinigungs- und Überwachungsplan – kein einmaliges Projekt, sondern eine kontinuierliche Disziplin.
Abschließender Gedanke
KI lässt sich nicht auf unsicherem Boden aufbauen.
Bevor Sie ein weiteres Tool oder Modell hinzufügen, stellen Sie sicher, dass Ihre Datenbasis stabil genug ist, um dies zu ermöglichen.
Die Datenqualität ist nicht der glamouröseste Teil der digitalen Transformation – aber sie macht alles andere möglich.
Bereit für eine Transformation nach Ihren Vorstellungen?
Wir sind auf die Entwicklung von Transformationsinitiativen für Vertrieb und Marketing spezialisiert, die Ihr Technologie-Ökosystem verbessern, anstatt zusätzliche technische Belastungen zu schaffen.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu besprechen, wie Sie Ihre digitale Transformation beschleunigen können, ohne die Systemintegrität zu gefährden.
Dategro partners with mid-sized industrial companies to transform disconnected commercial data into unified performance dashboardsu2014without replacing core systems or creating IT headaches.
