Die Nemo GmbH wurde 1997 unter dem Namen humanIT Software GmbH als Spin-Off des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Informationstechnik (FIT) gegründet, seit 2003 ist sie Teil der Proalpha Unternehmensgruppe. Hille Vogel, Vice President Sales erläutert die Vorteile einer hohen Datenqualität.
In der modernen Wirtschaftswelt wird oft zitiert, dass Daten das neue Öl seien – ein wertvoller Rohstoff, der den Motor der Digitalisierung antreibt. Doch dieser Vergleich greift zu kurz. Wie Tim Berners-Lee, der Visionär hinter dem World Wide Web, treffend bemerkte, überdauern Daten die Systeme, in denen sie entstehen. Während Hardware veraltet und Softwarelizenzen auslaufen, bleibt der digitale Fußabdruck eines Unternehmens bestehen. Doch damit dieser Bestand nicht zum kostspieligen Hindernis, sondern zum strategischen Schatz wird, ist ein Faktor absolut entscheidend: die Datenqualität.
Die Relevanz sauberer Datenbestände durchdringt heute sämtliche Hierarchieebenen eines Betriebs. Von der strategischen Weichenstellung in der Geschäftsführung bis hin zur operativen Interaktion mit dem Kunden am Point of Sale hängt jede valide Entscheidung von der Korrektheit der zugrunde liegenden Informationen ab. Dennoch herrscht in vielen Führungsetagen ein gefährliches Desinteresse an der Datenhygiene. Oft wird die Verantwortung für fehlerhafte Datensätze in die IT-Abteilung abgeschoben, während die fatalen Konsequenzen das gesamte Business treffen. Verlorene Aufträge, explodierende Prozesskosten, eine schleichende Erosion der Kundenbindung und massive Zeitverluste bei der täglichen Suche nach Informationen sind nur die Spitze des Eisbergs. Hinzu kommen rechtliche Risiken wie drakonische Geldstrafen bei Verstößen gegen die DSGVO und irreparable Imageschäden, wenn fehlerhafte Daten zu peinlichen Kommunikationspannen führen.
Strategisches Bewusstsein als Hebel für Wettbewerbsfähigkeit
Ein echter Wandel kann nur gelingen, wenn das Bewusstsein für Datenqualität auf allen Ebenen verankert wird. Geschäftsverantwortliche müssen verstehen, dass selbst die teuerste Business-Intelligence-Lösung wertlos bleibt, wenn sie mit verschmutzten Daten gefüttert wird. Das Prinzip „Garbage In, Garbage Out“ gilt heute mehr denn je. Die Etablierung einer sauberen Datenhaltung muss daher als prioritäres strategisches Ziel definiert werden. Nur wer mit einem unternehmensweiten Management dafür sorgt, dass relevante Informationen durchgängig korrekt generiert und fehlerfrei verwaltet werden, sichert sich langfristig seine Marktposition. Saubere Daten ebnen den Weg für Analysen, die nicht nur den Ist-Zustand beschreiben, sondern Services mit tatsächlichem Mehrwert ermöglichen und eine fundierte Basis für zukunftsgerichtete Investitionen bieten.
Dabei geht es auch darum, die Belegschaft für das Potenzial hoher Datenqualität zu sensibilisieren. Jeder Mitarbeiter muss nachvollziehen können, wie eine vermeintlich kleine Ungenauigkeit bei der Erfassung eines Neukunden oder einer Materialnummer am Ende der Kette zu massiven Störungen führen kann. Erst wenn Transparenz und Stabilität als direkte Vorteile einer hohen Datenqualität für das eigene tägliche Arbeiten erkannt werden, entsteht eine Kultur der Sorgfalt. Diese kulturelle Komponente ist untrennbar mit dem Begriff der Data Literacy verbunden. Unternehmenserfolg im 21. Jahrhundert bedeutet, dass Mitarbeiter die Fähigkeit besitzen, Daten nicht nur zu betrachten, sondern sie aktiv zu lesen, tiefgreifend zu verstehen, kritisch zu analysieren und präzise zu kommunizieren.
Die technologische Lücke und der Best-of-Breed-Ansatz
Häufig stehen Unternehmen vor der Herausforderung, Transparenz in gigantische Datensätze zu bringen, die über historisch gewachsene Systemlandschaften verteilt sind. Hier stoßen herkömmliche Werkzeuge schnell an ihre Grenzen. Klassische CRM- oder ERP-Systeme sind zwar exzellente Verwalter von Transaktionen, bieten aber in der Regel keine tiefgreifende Funktionalität zur Identifikation und Bereinigung von Datenschwachstellen. Auch viele Business-Intelligence-Tools legen ihren Fokus primär auf die visuelle Aufbereitung von Bestandsdaten, vernachlässigen aber die vorherige Säuberung und Validierung der Quellen. In der Not greifen viele Fachabteilungen zu Excel, was bei modernen Massendatenmengen nicht nur zu Performance-Problemen führt, sondern auch die Revisionssicherheit gefährdet.
Der entscheidende Schritt nach vorn liegt daher im Einsatz spezialisierter Ergänzungslösungen, wie sie beispielsweise der ERP-Experte Proalpha mit Nemo anbietet. Solche analytischen Werkzeuge sind darauf spezialisiert, eine gemeinsame Datengrundlage herzustellen und Schwachstellen im Bestand gnadenlos offenzulegen. Bevor eine Bereinigung stattfinden kann, muss jedoch das Wissen um den tatsächlichen Zustand der Daten vorhanden sein. Datenkompetente Unternehmen nutzen daher Dashboards und automatisierte Reports, um ihre Qualitätsparameter kontinuierlich zu überwachen. In professionellen Testverfahren erstellen Experten Ergebnisberichte, die Dubletten, fehlerhafte Schreibweisen, Formatinkonsistenzen und logische Brüche dokumentieren. Auf dieser Basis lassen sich klare Richtlinien erarbeiten, die definieren, wie ein vollständiger und sauberer Datensatz auszusehen hat. Ein unternehmensweites Glossar, das die Metriken und Inhalte für alle verständlich beschreibt, dient dabei als unverzichtbarer Kompass.
Präzision in der Smart Factory: Daten als Treibstoff der Fertigung
Besonders kritisch wird die Datenqualität im Kontext der modernen Fertigungsindustrie. In einer selbstorganisierenden Produktionsumgebung, dem Kern der Smart Factory, agieren Anlagen und Logistiksysteme zunehmend autonom. Diese Systeme stützen sich auf präzise Analysen ihres digitalen Abbilds. Sind diese Daten unzureichend oder fehlerhaft, geraten die betrieblichen Abläufe ins Stocken. In einer vernetzten Fabrik kann eine einzige falsche Information zu Fehlern in der gesamten Wertschöpfungskette führen, was einen immensen Mehraufwand bei der Fehlerbehebung nach sich zieht und enorme Kosten verursacht.
Ein unternehmensweites Datenqualitätsmanagement stellt sicher, dass Stamm- und Bewegungsdaten kontinuierlich korrekt generiert und fehlerfrei verwaltet werden. Dies ist die absolute Voraussetzung für die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der Produktion. Nur wer seine Daten im Griff hat, kann Engpässe vorausschauend identifizieren, Prozesse proaktiv optimieren und die Effizienz seiner Gesamtanlage steigern. Unternehmen, die in der Lage sind, saubere Massendaten schnell und flexibel auszuwerten, verschaffen sich einen Wissensvorsprung, der weit über die Produktion hinausreicht. Besonders im Marketing und Vertrieb ermöglichen qualitative Daten eine punktgenaue Segmentierung und die Identifizierung echter Käuferprofile, wodurch Streuverluste minimiert und Rücklaufquoten maximiert werden.
Agilität gegen Trägheit: Der Vorsprung durch proaktive Strategien
Generische Systeme bergen oft das Risiko, dass Selektionsprozesse aufgrund der Datenlast Stunden dauern, ohne dass zwischendurch Korrekturen möglich sind. Im dynamischen Marktumfeld ist diese Trägheit ein Wettbewerbsnachteil. Professionelle Lösungen erlauben hingegen eine agile Nachjustierung der Abfragekriterien und einen tiefen Einblick in die Datenstruktur in Echtzeit. Letztendlich ist eine nachhaltige Datenstrategie, die eine robuste technologische Lösung mit der Unterstützung einer datenkompetenten Belegschaft kombiniert, für den langfristigen Erfolg unersetzlich. Wer heute in die Qualität seiner Daten investiert, baut das Fundament für die Innovationen von morgen und sichert sich die operative Exzellenz, die in einer zunehmend datengetriebenen Welt über Sieg oder Niederlage entscheidet.
Das bestätigt übrigens auch der „Data, BI and Analytics Trend Monitor 2026“ des BARC-Instituts. Auch dieses Jahr ist das Thema „Datenmanagement“ zum fünften Mal in Folge das Top-Thema für Anwender. „Das Datenqualitätsmanagement hat wieder die Spitzenposition eingenommen, während Datensicherheit und Datenschutz weiterhin knapp an zweiter Stelle liegen, was bestätigt, dass die am meisten geschätzten Trends nach wie vor in einer starken Datenbasis begründet sind.“, so BARC-Chef Dr. Carsten Bange.
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