Datenqualität: Der beste Weg, das Vertrauen in Ihre Daten zurückzugewinnen

Unternehmen sammeln Daten, um evidenzbasierte Erkenntnisse zu erhalten. Und doch vertrauen 75 % der wichtigsten Entscheidungsträger ihren Daten nicht. Hinzu kommt, dass fast die Hälfte der Mitarbeiter immer noch Entscheidungen aus dem Bauch heraus trifft.

Wenn Unternehmen jedoch möchten, dass sich Daten positiv auf Umsatz und Geschäftswachstum auswirken, müssen Datenqualitätsprozesse etabliert werden. Diese Prozesse geben Mitarbeitern und Entscheidungsträgern mehr Vertrauen und befähigen sie, sich bei Geschäftsentscheidungen auf Daten zu stützen.

Die zentralen Thesen

• Verbessern Sie die Datenqualität, indem Sie sie am Erfassungsort bereinigen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Daten später zu bereinigen.
• Qualitätsdaten haben sieben Hauptdimensionen: Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Gültigkeit, Einzigartigkeit, Integrität und Aktualität.
• Die vier Prozesse zur Verbesserung der Datenqualität sind Data Profiling, Data Governance, Data Cleansing und Data Standardization. Diese können manuell durchgeführt werden, aber dies öffnet das Fenster für menschliches Versagen. Ein Tool wie Improvado automatisiert und vereinfacht diese Prozesse.
• Fügen Sie neben der Verwendung von Qualitätsdimensionen zur Messung der Datenqualität auch Produktivitäts- und Engagement-Metriken hinzu, um einen abgerundeten Prozess zur Messung der Datenqualität zu erhalten.
• Datenqualität trägt dazu bei, Marketing- und Vertriebsprozesse transparent zu machen und verbessert die funktionsübergreifende Zusammenarbeit.

Was ist Datenqualität?

Daten sind das neue Öl. Und ähnlich wie Öl, das keinen Wert hat, wenn es nicht raffiniert ist, sind Daten wertlos, bis sie zu etwas Brauchbarem werden. Leider sind Daten zerbrechlich und können leicht kontaminiert werden.

Die Datenqualität stellt sicher, dass dies nicht passiert. Es ist der Prozess, der Daten auswertet, sicherstellt, dass sie genau und fehlerfrei sind und das richtige Bild der Erkenntnisse zeigt, die Sie und Ihr Unternehmen interessieren.

Was definiert Datenqualität?

Es gibt über 60 Datenqualitätsdimensionen. Aber in der Praxis befassen sich die meisten Datenteams mit sieben.

1. Genauigkeit

Diese Datenqualitätsdimension bezieht sich auf die Genauigkeit und Korrektheit von Daten. Das Ziel der Genauigkeit besteht darin, fehlerfreie Daten zu erzeugen, die das widerspiegeln, was tatsächlich passiert.

Dies wird allgemein als die wichtigste Dimension von Qualitätsdaten angesehen.

2. Vollständigkeit

Wenn die Daten alle Informationen enthalten, die für den beabsichtigten Zweck benötigt werden, gelten sie als vollständig. Die Vollständigkeit kann je nach Zweck der erhobenen Daten variieren.

Angenommen, das Ziel Ihrer gesammelten Daten besteht darin, Leads in Verkäufe umzuwandeln. Wenn das Marketingteam nur Namen und E-Mail-Adressen sammelt, das Verkaufsteam jedoch Telefonnummern für Demoanrufe benötigt, gelten Ihre Daten als unvollständig.

3. Konsistenz

Daten über verschiedene Datenbanken hinweg müssen konsistent sein, um spätere Datenfehler zu vermeiden.

Wenn Ihre E-Mail-Marketing-Software eine Änderung der E-Mail-Adresse eines Kunden registriert, sollte diese Änderung auch in der Customer Relationship Management (CRM)-Software widergespiegelt werden. Andernfalls kann es zu Problemen mit Abrechnungsbenachrichtigungen kommen.

4. Gültigkeit

Datenvalidität bezieht sich auf die Konsistenz von Datenwerten, wie sie vom Unternehmen definiert werden.

Beispielsweise könnte ein in Europa ansässiges Unternehmen Datumsangaben im Format TT-MM-JJJJ (12. September 2022) formatieren. Aber wenn jemand einen Eintrag hinzufügt, der im Format mm-tt-jjjj (12. September 2022) schreibt, dann sind diese Daten nicht mehr gültig.

5. Einzigartigkeit

Einzigartigkeit bedeutet, dass es keine Datenduplizierung oder Überschneidungen zwischen Datensätzen gibt.

Nehmen wir an, dass sich ein potenzieller Kunde als JH Watson bei einem Lead-Magneten anmeldet. Wenn sie sich dann beim Kauf Ihrer Software als John H. Watson schreiben, sollte dies als eine Person in Ihrer Datenbank eingetragen sein.

6. Integrität

Diese Dimension bezieht sich auf die Aufbewahrung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, während sie sich durch verschiedene Systeme und Abteilungen in Ihrem Unternehmen bewegen. Dies bedeutet auch, dass Prozesse vorhanden sind, um Datenmanipulationen zu verhindern.

7. Aktualität

Aktualität der Daten bedeutet, dass die Daten verfügbar sind, wann immer sie benötigt werden.

Jahresabschlüsse sollten zum Beispiel fertig sein, wenn Buchhalter sie brauchen. Wenn dies nicht der Fall ist, erfüllt es die Anforderungen der Datenaktualitätsdimension nicht.

Vorteile von Qualitätsdaten

Qualitätsdaten wirken sich positiv auf die Prozesse einer Organisation und ihren Gesamtwert als Unternehmen aus.

Wenn Qualitätsdatenprozesse vorhanden sind – und dies den Entscheidungsträgern mitgeteilt wird – werden die Daten stärker genutzt und werden schließlich zur Grundlage von Geschäftsentscheidungen und Innovationen.

Es erhöht die Rentabilität und den Umsatz des Unternehmens, da Entscheidungsträger schneller Einblicke erhalten. Und es verbessert auch die Geschäftsleistung, da die Mitarbeiter keine Zeit mit dem Korrigieren und Abgleichen von Daten verschwenden.

Die Bedeutung der Datenqualität für Vertriebs-, Marketing- und Kundenmanagementteams

Die Datenqualität fördert die Abstimmung zwischen verschiedenen Abteilungen und ihren Daten und verhindert gleichzeitig Fehler oder Inkonsistenzen.

Das erleichtert die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Es gibt Transparenz bei allen Vertriebs- und Marketingbemühungen, und jeder erhält eine Makro- und Mikroansicht der Kunden und ihrer Reise während des gesamten Lebenszyklus.

Was ist das Schlimmste, was passieren könnte, wenn Datenprozesse nicht vorhanden sind?

Wir haben von vielen Unternehmen gehört, die wegen schlechter Daten in stürmische Gewässer geraten sind.

Beispielsweise gibt Samsung zu, 105 Milliarden US-Dollar verloren zu haben, wenn ein Mitarbeiter aufgrund schlechter Datensicherheitsmaßnahmen einen Fehler gemacht hat. Uber bezahlte seine Fahrer wegen eines Buchhaltungsfehlers jahrelang unterbezahlt. Der US-Postdienst gab etwa 1,5 Milliarden US-Dollar für die Bearbeitung unzustellbarer E-Mails aus.

Und was ist mit den vielen Geschichten über Pannen von Marketing- und Vertriebsteams aufgrund schlechter Daten? Einige gebräuchliche sind:

• Das Marketingteam versendet E-Mails, die falsch gekennzeichnet sind – und zerstört damit zumindest das Markenvertrauen.
• Das PPC-Team zielt auf das falsche Marktsegment – ​​was am Ende sehr kostspielig wird.
• Das Vertriebsteam ruft falsche oder nicht vorhandene Telefonnummern an, was seine Effizienz beeinträchtigt.
• Das Kundendienstteam hat Kunden aufgrund doppelter Einträge zweimal Rechnungen gestellt – was zu verärgerten Kunden führte.

All dies macht deutlich, wie schlechte Daten Unternehmen in Schwierigkeiten bringen können.

Aus diesem Grund muss die Qualität von Daten für jedes Unternehmen, das Daten als Eckpfeiler für Geschäftsentscheidungen und -aktivitäten verwendet, Priorität haben. Qualitativ hochwertige Daten geben ihnen ein genaues Bild davon, was sie getan haben, was passieren könnte und was sie tun könnten, um den Umsatz zu steigern.

So messen Sie die Datenqualität

Derzeit gibt es keinen etablierten Standard zur Messung der Datenqualität. Organisationen müssen ihre Richtlinien festlegen und Grundlinien und Erwartungen in Bezug auf Datenmanagement und Governance festlegen.

Im Allgemeinen werden Datenqualitätsdimensionen als Metriken verwendet. Jeder Metrik wird je nach Branche oder Zweck des Datensatzes eine Gewichtung und Wichtigkeitsstufe zugewiesen. Beispielsweise legt die Finanzbranche einen höheren Wert auf Validität, während die Pharmaindustrie Genauigkeit priorisiert.

Mikkel Dengse empfiehlt, über die Messung der Datenqualität hinauszugehen und dem Mix Produktivitäts- und Engagement-Metriken hinzuzufügen.

Die Produktivität misst die Effizienz der Zeit, die für das Datenmanagement aufgewendet wird, während das Engagement sicherstellt, dass die Datenberichte verfügbar sind, wann immer der Endbenutzer sie benötigt.

So verbessern Sie die Datenqualität

Erstens muss jeder, der mit Daten arbeitet, die volle Verantwortung für die Datenqualität übernehmen. Dazu gehören die Datenersteller (diejenigen, die die Daten erstellen) und die Datennutzer (diejenigen, die die Daten verwenden).

Datennutzer sollten klar kommunizieren, welche Art von Daten sie benötigen, damit sich Datenersteller darauf konzentrieren können, Daten bereitzustellen, die diesen Anforderungen entsprechen.

Sobald dies klar ist, können Sie mit der Verbesserung der Datenqualität fortfahren.

Aber wo fängst du an?

Um die Datenqualität zu verbessern, sollten Sie an der Wurzel beginnen und nur qualitativ hochwertige Daten in Ihre Datenbank eindringen lassen. Dies reduziert, wenn nicht sogar eliminiert, die Notwendigkeit von Datenqualitätsprüfungen auf der ganzen Linie.

Aber das wirft die Frage auf: Was ist mit den Daten, die Sie bereits haben? Wie reinigt man es?

Hier sind vier Datenverbesserungsprozesse, um Qualitätsprobleme mit aktuellen Daten zu beheben.

Datenprofilierung

Data Profiling ist der erste Schritt zur Verbesserung der Datenqualität. Es ist der Prozess der Überprüfung und Untersuchung von Daten, um Fehler, fehlende Informationen oder Redundanzen zu beheben.

Bei manueller Durchführung kann der Prozess zeitaufwändig und kostenintensiv sein – ganz zu schweigen von der Anfälligkeit für menschliche Fehler. Datenintegrationstools können jedoch die Genauigkeit des Prozesses beschleunigen und verbessern.

Datenamt

Personen in der Organisation müssen beim Umgang mit Unternehmensdaten bestimmte Rollen zugewiesen werden.

Dies ist die Rolle der Data Governance – der Prozess der Organisation und Verwaltung von Daten, sodass klare Regeln darüber bestehen, wer darauf zugreifen kann, welche Maßnahmen sie ergreifen können und welche Methoden sie verwenden können. Dies minimiert menschliche Fehler und gibt gleichzeitig genügend Zugang für die Menschen, um ihre Arbeit zu erledigen.

Datenbereinigung

Daten, die den Unternehmenszielen nicht mehr dienen, müssen durch Datenbereinigung entfernt werden – oder sie kontaminieren Ihre Daten. Dieser Prozess entfernt redundante, ungenaue und unvollständige Daten.

Datenstandardisierung

Daten können aus vielen verschiedenen Quellen stammen. Beispielsweise können für Marketing- und Vertriebsteams Daten aus Ihrer E-Mail-Software, Google Analytics, CRM-Tool und Anzeigenplattformen wie Facebook und Google Ads stammen.

Durch die Datenstandardisierung können Sie alle an diesen verschiedenen Orten gesammelten Daten aufeinander abstimmen und Datenunterschiede verhindern. Dies macht die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und den Austausch von Erkenntnissen reibungsloser und schneller.

Eine einfache Möglichkeit, Daten zu standardisieren, ist die Verwendung von Automatisierungstools wie Improvado, die Daten aus über 300 Marketing- und Vertriebsquellen extrahieren.

Du bist dran

Wir leben in einer datengetriebenen Welt. Unternehmen mit qualitativ hochwertigen Daten und wissen, was damit zu tun ist, genießen viele Vorteile. Sie sind diejenigen, die schneller skalieren und alle ihre Konkurrenten hinter sich lassen können.

Wenn Sie noch kein Datenqualitätsmanagement eingerichtet haben, ist jetzt der beste Zeitpunkt, um in Ihre Datenqualität zu investieren.