Datenbereinigung: Primat der Datenqualität

Unternehmen jeder Grössenordnung kämpfen mit Problemen bei der Datenqualität: Marketingkampagnen mit falschen oder unvollständigen Adressen laufen ins Leere, es werden fehlerhafte oder gar keine Rechnungen ausgestellt, und Ausschreibungen beruhen auf inkonsistentem Datenmaterial. Solche Missstände können viel Geld kosten – ganz zu schweigen vom Imageverlust. Marktforscher schätzen, dass ohne formelles Datenmanagement bis zu 25 Prozent der Kundendatensätze Fehler aufweisen. Die Folgekosten können im Extremfall zwischen 8 und 12 Prozent des Umsatzes betragen.

Qualitätsprobleme in den Daten haben die unterschiedlichsten Ursachen. Viele Fehler gelangen nach wie vor über die manuelle Eingabe in die Unternehmenssysteme: etwa wenn sie aus Briefen und Listen übernommen oder bei Telefonaten und Besprechungen mit Kunden oder Lieferanten zwischendurch erfasst werden. Weitere Fehlerquellen sind Webportale, Selfservice-Umgebungen und der automatische B2B-Austausch. Die Kontaktpunkte, über die Daten anfallen, wurden in den letzten Jahren immer komplexer, und die Fehlerquellen haben entsprechend zugenommen. Das erschwert die Einhaltung von Regeln und Datenqualitätsstandards und damit auch die Sicherstellung der Datenintegrität.

Aber auch bei den bereits vorhandenen Beständen kommt es immer wieder zu Inkonsistenzen. Aufgrund unterschiedlicher Kontaktkanäle zu Kunden und wild wuchernder Applikationsarchitekturen liegen Kundendaten in den unterschiedlichsten Applikationen vor. Die Daten werden jedoch oft nur in einer Applikation aktualisiert, was wiederum zu unterschiedlichen Versionen führt.

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