Schmuddelkind Datenqualität

Nach wie vor zählen für die Befragten Optimierung von Prozessen, sinkende Kosten, Kundenzufriedenheit und höhere Produktivität zu den Hauptnutzen von Datenqualitäts-Management. Außerdem stufen sie das Thema als wichtig bei der Einführung einer Service-orientierten Architektur ein.

Scheinbar wollen die Firmen nicht auf ihrer schlechten Datenqualität sitzen bleiben. So hat fast ein Drittel eine fortlaufende Initiative zur Datenqualität und elf Prozent befinden sich in der Implementierungsphase. 15 Prozent planen immerhin bereits und 17 Prozent machen sich daran zu evaluieren.

Abwarten statt Handeln beim Datenqualitäts-Management

Datenqualitäts-Management ist heute in der Regel noch reaktiv statt proaktiv, wie die Studie zeigt. Nur rund ein Drittel beugt möglichen Fehlerquellen vor und lediglich 29 Prozent verfügen über einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess.

Dabei gibt es genug Probleme durch unzureichende Datenqualität: 72 Prozent der Firmen klagen über den Zeitaufwand bei der Fehlerbeseitigung. Die Hälfte moniert die Zeit, die bei nachträglicher Einführung neuer Systeme und Prozesse notwendig ist sowie die dadurch entstehenden Zusatzkosten.

Bei den Ursachen von Mängeln bei der Datenqualität liegt mit 75 Prozent die manuelle Datenerfassung klar vorne. Bei 53 Prozent resultieren sie aus inkonsistenter Verwendung von Begrifflichkeiten und bei 38 Prozent werden Daten nicht ausreichend integriert.