Tim Berners-Lee, der Erfinder des World Wide Web, sagte einmal, dass Daten ein kostbares Gut seien und länger überdauern werden als die Systeme selbst.
Doch warum sind Daten für den Erfolg von Unternehmen aus jeglichen Branchen so wichtig und worauf müssen Unternehmen achten, damit Datenbestände wirklich zum Schatz und nicht zum kostenintensiven Hindernis werden?
Die Antwort darauf ist simpel:
Daten ermöglichen es, dass in den unterschiedlichsten Bereichen eines Unternehmens die richtigen Entscheidungen getroffen werden können. Auch die erfolgreiche Gestaltung der Geschäftsprozesse sowie die Interaktion mit Kund*innen sind von den Daten abhängig. Allerdings verfügen Unternehmen aufgrund der Digitalisierung heutzutage über eine Unmenge von Daten, die sowohl analysiert als auch genutzt werden können. Jedoch ist die Datenqualität hier entscheidend, denn alle wichtigen Informationen, die dem Unternehmen vorliegen, müssen korrekt, sprich sauber sein. Deshalb wird hier auch von „Clean Data“ gesprochen.
Doch genau an dieser Stelle haben viele Unternehmen häufig Schwierigkeiten, denn weder die Geschäftsführung noch die Mitarbeitenden sind sich der immensen Bedeutung der Datenqualität oft nicht bewusst. Im Umkehrschluss fehlt deshalb das Wissen über negative Konsequenzen. Dabei reichen die Folgen von verlorenen Aufträgen, erhöhten Kosten sowie entgangenem Neukundengeschäft über Zeitverlust, Kundenabwanderung, langer Suchdauer bis hin zur Unzufriedenheit von Mitarbeitenden, Geldstrafen und Imageschaden.
Bewusstsein für Datenqualität schaffen
Es ist daher unabdingbar, dass ein Bewusstsein auf allen Ebenen für das Thema Datenqualität und Daten als Unternehmensgrundlage geschaffen wird, damit die erhobenen Daten im Unternehmensbereich so effektiv wie möglich genutzt werden können. Vor allem müssen die Geschäftsverantwortlichen verstehen, dass Business Intelligence ohne Clean Data nicht funktioniert. Die erfolgreiche Etablierung einer sauberen Datenhaltung sollte daher zwingend als strategisches Ziel gesehen werden. Denn Firmen können sich nur ihre Wettbewerbsfähigkeit sichern, wenn sie mit einem unternehmensweiten Datenqualitätsmanagement dafür sorgen, dass relevante Daten durchgängig korrekt generiert und fehlerfrei verwaltet werden.
Zudem ebnen sie sich darüber hinaus den Weg für eine effiziente Datenauswertung, die für eine fundierte Entscheidungsfindung sowie Services mit tatsächlichem Mehrwert unerlässlich ist. Außerdem sollten konkrete Zielsetzungen für das Datenqualitätsmanagement formuliert werden, um Mitarbeitende für das Potenzial einer hohen Datenqualität zu sensibilisieren. Die Vorteile wie in etwa die Verbesserung der Transparenz und Entscheidungsfindung im Unternehmen sowie die Stabilisierung der Kundenbeziehungen, sollten für jeden Mitarbeitenden nachvollziehbar und durchdringend sein. Daher muss die gesamte Belegschaft ein Bewusstsein dafür bekommen, welche negativen Auswirkungen vermeintlich kleine Ungenauigkeiten bei der Datenerfassung auf den Erfolg des Unternehmens haben können.
Förderung eines unternehmensübergreifenden Datenverständnisses
Doch wie kann Transparenz in Unmengen von Datensätzen geschaffen werden, die unter Umständen auch noch auf mehrere Systeme verteilt sind? Data Literacy – also Datenverständnis – ist hier die Antwort. In erster Linie bezieht sich Data Literacy auf die Fähigkeiten, Daten zu lesen, zu verstehen, zu analysieren und zu kommunizieren. Es umfasst das Verständnis von Datenquellen und -typen, Datenanalyse-Tools und -Techniken sowie der Datenvisualisierung und -kommunikation. In diesem Kontext ist es daher wichtig, Mitarbeitenden die richtigen Fähigkeiten an die Hand zu geben, um Daten korrekt und zielführend interpretieren zu können. Unternehmen benötigen hierfür geeignete Tools, die sich nicht an IT-Spezialisten richten, sondern auch andere Fachabteilungen unterstützen. Bekannte Lösungen wie CRM- oder ERP-Systeme liefern hier jedoch keine praxisnahe Funktionalität und selbst Business Intelligence-Tools legen ihren Fokus häufig eher auf die Analyse von Bestandsdaten und nicht auf die Visualisierung und vorherige Bereinigung von Schwachstellen im Datenbestand. Daher wird hier nicht selten auf Excel zurückgegriffen, wobei das Programm bei großen Datenmengen schnell an seine Grenzen stößt und weit von einer Best-of-Breed-Lösung, die Transparenz in Datenbestände bringt, entfernt ist. Deshalb bedarf es letztlich ergänzende Lösungen, wie in etwa InfoZoom vom ERP+ Experten Proalpha, der darauf spezialisiert ist, analytisch eine gemeinsame Datengrundlage herzustellen, Datenschwachstellen aufzuzeigen und diese zu beseitigen. Jedoch ist das Wissen um die tatsächliche Datenqualität ein entscheidender Ausgangspunkt zur Datenbereinigung.
Analyse und Bewertung des vorhandenen Datenbestandes
Datenkompetente Unternehmen sind in der Lage, Daten zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Geschäftsprozesse sowie die Kommunikation mit und an den Kundenstamm zu verbessern oder neue Geschäftsoptionen zu identifizieren. Doch um all dies umzusetzen zu können, muss zunächst der aktuelle Zustand aller verfügbaren Daten, vor allem hinsichtlich ihrer Qualität, in Erfahrung gebracht werden. Es besteht hier die Möglichkeit, Daten aus unterschiedlichen Quellen über Dashboards, Vertriebscockpits oder Reports zu prüfen, um die Datenqualität innerhalb eines Unternehmens zu analysieren. Im Rahmen eines ersten Testverfahrens erstellen Expert*innen dazu einen Ergebnisreport, der Datenqualitätskennzahlen für die bereitgestellten Daten dokumentiert und so Hinweise auf Verbesserungspotentiale gibt. Ein solcher Report beinhaltet dann unter anderem fehlerhafte Einträge wie Dubletten, fehlende Daten im Kundenstamm, Schreibweisen, Formatinkonsistenzen und Plausibilisierungsprüfungen. Auf dieser Basis können Fehler im Bestand korrigiert und unnütze Daten beseitigt werden. Zudem sollten Regeln ausgearbeitet werden, die klare Richtlinien dafür vorgeben, welche Daten relevant sind und wie ein sauberer sowie vollständiger Datensatz auszusehen hat. Hierfür könnte ein unternehmensweites Glossar, das den Inhalt und die Metrik der Daten für alle Mitarbeitenden nachvollziehbar beschreibt, hilfreich sein. Aufgrund dieser Merkmale ist es schlussendlich möglich, den Datenbestand zu bewerten und dann festzulegen, was mit fehler- oder lückenhaften Daten sofort und zukünftig geschehen soll.
Anwendung in der Fertigungsbranche
Durch die Umsetzung dieser Schritte erhalten Fertigungsunternehmen wertvolle und verlässliche Informationen aus ihrem ERP-System, die es ihnen ermöglichen, entsprechend zu reagieren. In einer selbstorganisierenden Produktionsumgebung, in der Fertigungsanlagen und Logistiksysteme autonom interagieren, ist die Qualität der Daten die Grundlage für präzise Analysen des Datenbestands und somit auch Voraussetzung für die sogenannte Smart Factory. Unzureichende Daten können leicht zu Fehlern und Störungen in betrieblichen Abläufen führen, was wiederum einen erheblichen Mehraufwand zur Behebung solcher Probleme erfordert und letztendlich unnötige Kosten verursacht.
Durch die Implementierung eines unternehmensweiten Datenqualitätsmanagements sorgen Unternehmen dafür, dass Stamm- und Bewegungsdaten kontinuierlich korrekt generiert und fehlerfrei verwaltet werden. Dadurch sichern sie nicht nur ihre Wettbewerbsfähigkeit, sondern schaffen auch die Grundlage für effiziente Datenanalysen und die Bereitstellung von Mehrwertdiensten. Ein solches Datenqualitätsmanagement ermöglicht es Unternehmen, die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit ihrer Daten sicherzustellen. So können sie auf verlässliche Informationen zurückgreifen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Durch die Optimierung der Datenqualität können Unternehmen zudem ihre betrieblichen Abläufe verbessern, Engpässe identifizieren, Prozesse optimieren und letztendlich ihre Effizienz steigern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein unternehmensweites Datenqualitätsmanagement für Fertigungsunternehmen von großer Bedeutung ist, um die Herausforderungen einer Smart Factory zu bewältigen. Durch die Sicherstellung von sauberen Daten legen sie den Grundstein für eine effiziente Produktion, reduzieren Fehler und Störungen und maximieren ihren Mehrwert aus Datenanalysen und -diensten.
Der entscheidende Schritt voraus
Unternehmen, die in der Lage sind, „saubere“ Massendaten schnell und flexibel durch den Einsatz professioneller Lösungen auszuwerten, haben einen erheblichen Vorteil gegenüber vielen Wettbewerbern, die immer noch auf CRM-Systeme setzen. Der umfassende Einblick in die Daten verschafft ihnen einen konkreten Wissensvorsprung, insbesondere bei der Planung und Durchführung von maßgeschneiderten Vertriebs- und Marketingkampagnen mit hoher Erfolgsquote. Qualitative Daten spielen dabei eine entscheidende Rolle. Sie ermöglichen die Ermittlung von Kundenaffinitäten, die Segmentierung von Kund*innen, die Identifizierung von Käuferprofilen, die Priorisierung von Kund*innen, die Minimierung von Streuverlusten und die Steigerung der Rücklaufquoten. Dabei behalten Unternehmen stets die Kosten und Ressourcen im Vertrieb und Marketing im Blick.
Generische Systeme bergen oft das Risiko von langwierigen Selektionsdurchläufen, die aufgrund großer Datenmengen erst nach mehreren Stunden die gewünschten Ergebnisse liefern. In dieser Zeit können keine Änderungen oder Korrekturen vorgenommen werden, und eine flexible Anpassung sowie eine Nachjustierung der Abfragekriterien über CRM-Systeme sind meist nicht möglich.
Daher ist eine nachhaltige Datenstrategie, kombiniert mit einer robusten Lösung und der Unterstützung der Mitarbeitenden, für den Erfolg eines Unternehmens unerlässlich.