Mangelnde Datenqualität vermeiden – Der Guide für zuverlässige Daten

Veraltete Zahlen, fehleranfällige Excel Tabellen & unzählige Dateiversionen. Kommen Ihnen diese Tatsachen bekannt vor? 49 % der befragten Controller einer gemeinsamen Umfrage des Research- und Analystenhaus Techconsult und QVANTUM sehen unzuverlässige Daten als ihre Hauptherausforderung. Schlechte Datenqualität ist Ihre größte Herausforderung und erschwert Ihren Alltag als Controller unnötig. Wir beleuchten die größten Herausforderungen und geben Ihnen ein paar strategische Interventionsmaßnahmen an die Hand, die Ihren Alltag erleichtern.

Inkonsistente und duplizierte Daten

Bei der Arbeit mit mehreren Datenquellen passieren Abweichungen im Format, der Einheit oder in der Schreibweise. Daraus resultieren Duplikate und Überschneidungen. Diese Inkonsistenzen werden dann bei der Migration von Daten in ein zentrales System übertragen. Werden die genannten Probleme nicht kontinuierlich behoben, potenzieren sie sich und machen damit ganze Datensätze unbrauchbar. Das Ergebnis: Verzerrte Analyseergebnisse.

Die Lösung: Eine datengetriebene Kultur

Unternehmen müssen explizit Werte, Verhaltensweisen und Normen fördern, die eine effektive Nutzung von Daten ermöglichen. Das bedeutet für Sie als Controller Folgendes: Sie sorgen für eine einheitliche Definition für Datenqualität mit spezifisch messbaren Kennzahlen. Ob diese Normen eingehalten werden, muss durch eine regelmäßige Kontrolle und Bewertung erfolgen. Wenn nicht, werden entsprechende Maßnahmen zur Fehlerbehebung entwickelt. Zudem sollten sich auch alle anderen Mitarbeitenden an diesem Lösungsprozess beteiligen. Indem sie Datenqualitätsprobleme identifizieren und melden oder im Idealfall sogar selbst lösen.

Fehlerhafte Daten und zu große Datenmengen

Die Datenqualität kann sich mit der Zeit verschlechtern, da Daten auf ihrem Weg durch verschiedene Systeme ihre Integrität verlieren. Besonders gravierend ist das bei Kundendaten, denn hier sorgen falsche oder unvollständige Daten schnell für Probleme und deutlich mehr Arbeit für Sie in der Controller Position. Im Umgang mit diesen Daten ist es wichtig, dass sie stets richtig sind. Schleicht sich doch einmal Fehler ein, ist es sehr schwer die Fehlerquelle zu ermitteln.

Genauso ist es mit zu vielen Daten, denn je mehr Daten es gibt, desto häufiger werden Fehler übersehen. Suchen Sie beispielsweise Daten, die für bestimmte Analyse-Projekte relevant sind, verlieren Sie sich leicht in der Flut der Daten. Das Problem ist, dass schon kleine Fehler mit zunehmender Datenmenge immer gravierender werden.

Die Lösung: Mit dem richtigen Tool das Problem an der Quelle korrigieren

Häufig werden Datenqualitätsprobleme nur vorübergehend behoben, damit einzelne Mitarbeitende die Arbeit fortsetzen können. So eine Lösung ist auf Dauer nicht zielführend. Schaffen Sie stattdessen ein einheitliches Datenmodell mit Berechtigungssystemen und genauen Arbeitsabläufen. Das Ziel ist es stets an der Problemquelle zu arbeiten, um so wiederkehrende Fehler zu verhindern.

Der Schlüssel ist eine Software für prozessorientierte Automatisierung und Best Practices zur Verbesserung der Qualität Ihrer Datenkultur. Mit der richtigen Software erkennen Sie Fehler frühzeitig und können Sie an der Quelle eliminieren. Nicht nur wird Ihr Arbeitsalltag im Controlling vereinfacht, sondern Sie können viele Ressourcen sparen, die Sie bei der Fehlersuche verbraucht hätten.

Unklare Definitionen

Sie kennen es bestimmt aus ihrem Arbeitsalltag: Im Vertrieb wird der Umsatz anders definiert. Und die Kollegin spricht von FTEs, meint aber Headcount. So kann schnell Verwirrung entstehen, wenn jeder eine andere Vorstellung von diesen Begriffen hat. Genau durch solche unklaren Definitionen von Daten entstehen zahlreiche Fehler in Berichten und Analysen.

Die Lösung: Normierung der Daten mit einer Single-Source-of-Truth

Es ist wichtig eine festgelegte Liste von Werten und Definitionen zu verwenden, um solche Fehler zu vermeiden. Dabei ist vor allem das Knowhow eines Controllers gefragt, denn Sie kennen sich am besten mit der notwendigen Normierung aus. Sie sollten Begriffe klar definieren, um eine Single-Source-of-Truth zu schaffen. Daneben gibt es hilfreiche Normierungs-Tools und -techniken, die dabei helfen, Mehrdeutigkeiten zu beseitigen und die Datenqualität zu verbessern.

Veraltete Daten

Alte Daten verbrauchen meist nur Speicher sorgen für Unübersichtlichkeit. Oft werden diese jahrelang nicht gelöscht und belegen unsortiert mehrere Ordner. Das bereitet Ihnen zusätzlich Arbeit, wenn Sie diese Daten nach langer Zeit aufbereiten müssen. Zudem fordert es erhebliche Ressourcen dieses Daten-Chaos zu beseitigen, wenn es einmal entstanden ist.

Die Lösung: Eine effektive Datenmanagement-Strategie und häufigere Planung

Um diese Probleme zu vermeiden, ist es wichtig, regelmäßig Daten zu überprüfen, zu aktualisieren und zu bereinigen. Entwickeln Sie eine Strategie, die die Aktualität der Daten sicherstellt. Zudem empfiehlt sich statt einer einmaligen Jahresplanung ein rollierender Forecast oder eine unterjährige Planung. Dadurch können Daten gar nicht erst stark veralten und die Datenqualität steigt.

Wie Sie ein datengetriebenes Mindset im Unternehmen fördern und welche Maßnahmen Sie zur Etablierung einer Datenkultur im Unternehmen benötigen, erfahren Sie in diesem Blogbeitrag https://www.qvantum-plan.de/blog/datenkultur-in-unternehmen-etablieren/