Datenqualität als Führungsaufgabe

Datenqualität beginnt in der Führungsetage

Datenqualität wird in vielen Unternehmen als technisches Problem behandelt, das die IT-Abteilung lösen soll. Doch dieser Ansatz greift zu kurz. Schlechte Datenqualität ist in erster Linie ein organisatorisches Problem, und seine Lösung erfordert klare Verantwortlichkeiten auf Führungsebene.

Die wahren Kosten schlechter Datenqualität

Die Auswirkungen mangelhafter Datenqualität sind weitreichend und oft unterschätzt:

• Fehlentscheidungen: Wenn Führungskräfte auf Basis unvollständiger oder fehlerhafter Daten entscheiden, kann das zu kostspieligen Fehlallokationen von Ressourcen führen.
• Verlorene Produktivität: Mitarbeitende verbringen unverhältnismässig viel Zeit damit, Daten zu suchen, zu bereinigen und abzugleichen.
• Kundenunzufriedenheit: Falsche Anreden, veraltete Kontaktdaten oder doppelte Einträge im CRM hinterlassen einen unprofessionellen Eindruck.
• Compliance-Risiken: Ungenaue Daten können zu Verstössen gegen regulatorische Anforderungen führen.

Verantwortlichkeiten klar definieren

Der wichtigste Schritt zur Verbesserung der Datenqualität ist die klare Zuweisung von Verantwortlichkeiten. Jedes Datenfeld sollte einen definierten Eigentümer haben, der für dessen Richtigkeit und Aktualität verantwortlich ist.

In der Praxis bewährt sich ein dreistufiges Modell:

• Data Owner (Geschäftsleitung): Definiert die strategische Bedeutung der Daten und stellt Ressourcen für deren Pflege bereit.
• Data Steward (Fachbereich): Überwacht die Einhaltung von Datenstandards und koordiniert Verbesserungsmassnahmen.
• Data User (Mitarbeitende): Erfasst und pflegt Daten im Tagesgeschäft nach definierten Regeln und Standards.

Kleine Routinen mit grosser Wirkung

Datenqualität muss kein Grossprojekt sein. Oft sind es kleine, konsequent umgesetzte Routinen, die den grössten Unterschied machen:

• Erfassungsregeln: Definieren Sie klare Standards für die Dateneingabe, etwa einheitliche Formate für Telefonnummern, Adressen und Firmennamen.
• Pflichtfelder: Konfigurieren Sie Ihr CRM so, dass kritische Informationen nicht übersprungen werden können.
• Regelmässige Reviews: Planen Sie monatliche Datenqualitäts-Checks ein, bei denen Auffälligkeiten identifiziert und bereinigt werden.
• Duplikat-Erkennung: Nutzen Sie automatisierte Tools zur Erkennung und Zusammenführung doppelter Datensätze.

Datenqualität als KPI

Was nicht gemessen wird, wird nicht verbessert. Führen Sie Kennzahlen für die Datenqualität ein und machen Sie diese für das gesamte Team sichtbar. Relevante Metriken können sein:

• Vollständigkeitsgrad der Kundendatensätze
• Anzahl identifizierter Dubletten pro Monat
• Quote der E-Mail-Bounces als Indikator für veraltete Kontaktdaten
• Anteil der Datensätze, die alle Pflichtfelder enthalten

Die Rolle der Technologie

Moderne CRM-Systeme wie Microsoft Dynamics 365 bieten zahlreiche Funktionen zur Unterstützung der Datenqualität, von automatischer Duplikat-Erkennung über Validierungsregeln bis hin zu KI-gestützten Anreicherungsfunktionen. Diese Werkzeuge sind wertvoll, können aber nur dann ihre volle Wirkung entfalten, wenn die organisatorischen Rahmenbedingungen stimmen.

Fazit

Datenqualität ist eine Führungsaufgabe. Nur wenn die Geschäftsleitung das Thema ernst nimmt, klare Verantwortlichkeiten definiert und die nötigen Ressourcen bereitstellt, kann eine nachhaltige Verbesserung erzielt werden. Die gute Nachricht: Schon kleine, konsequent umgesetzte Massnahmen können Grosses bewirken.