{"id":9967,"date":"2021-10-21T22:19:19","date_gmt":"2021-10-21T20:19:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/?p=9967"},"modified":"2026-01-22T14:54:12","modified_gmt":"2026-01-22T13:54:12","slug":"datenqualitaet-warum-daten-nicht-immer-gold-sind","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/datenqualitaet-warum-daten-nicht-immer-gold-sind\/","title":{"rendered":"Datenqualit\u00e4t: Warum Daten nicht immer Gold sind"},"content":{"rendered":"
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\n\t\t\t\t\t\t\tDatenbasiert entscheiden<\/a>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\tDatenqualit\u00e4t: Warum Daten nicht immer Gold sind\t\t\t\t\t<\/h1>\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\n\t\t\t\t\"\"\t\t\t\tThorsten Weckert<\/span>\n\t\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n
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Daten sind das neue Gold, das \u00d6l von heute\u00a0– das Potenzial von\u00a0Daten\u00a0ist bekannt und\u00a0ein beliebtes Thema.\u00a0Wenn\u00a0von\u00a0Daten\u00a0und Datenzentrierung\u00a0die Rede ist, geht es auch gerne um\u00a0den Einsatz von\u00a0K\u00fcnstlicher\u00a0Intelligenz, die\u00a0neuesten\u00a0Analysetools\u00a0und\u00a0um\u00a0gesteigerte Ums\u00e4tze.\u00a0Weniger\u00a0gerne\u00a0geht es\u00a0um\u00a0die\u00a0Stolpersteine und Herausforderungen auf dem Weg\u00a0zu\u00a0aus Daten gewonnenen Erkenntnissen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Auf dem Weg zum\u00a0datenzentrierten Unternehmen gilt es zum Beispiel,\u00a0im Unternehmen Kompetenz und\u00a0<\/span>Bewusstsein f\u00fcr den Wert von Daten\u00a0bei den Mitarbeitern bis\u00a0hin\u00a0zur Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung\u00a0aufzubauen,<\/span>\u00a0wie wir in einem\u00a0Beitrag\u00a0gezeigt\u00a0haben \u2013 zudem ist die\u00a0<\/span>Aufbereitung von Daten\u00a0ein anspruchsvoller Prozess.<\/span>\u00a0Aber bevor es auf diese Reise geht, steht noch\u00a0ungeliebte\u00a0Grundlagenarbeit an:\u00a0Eine Herausforderung ist es,\u00a0Daten aus Silos zu befreien und f\u00fcr die Analyse zu einem Datenbestand zu konsolidieren.\u00a0Weit\u00a0weniger bekannt\u00a0und beliebt\u00a0ist das Thema Datenqualit\u00e4t.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Wichtigkeit von Datenqualit\u00e4t\u00a0zeigt sich sp\u00e4testens dann, wenn\u00a0sich\u00a0die aus der Analyse gew\u00fcnschten Erfolge nicht einstellen. Eigentlich logisch,\u00a0oder?\u00a0Wie sollen gute Entscheidungsgrundlagen\u00a0herauskommen, wenn\u00a0der Rohstoff\u00a0daf\u00fcr, die\u00a0Daten,\u00a0von schlechter Qualit\u00e4t ist?\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

6 Gr\u00fcnde f\u00fcr\u00a0\u201eDirty\u00a0Data\u201c<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h3>\n

Bevor es darum geht, wie sich das Problem mit schlechten Daten l\u00f6sen l\u00e4sst, ist es wichtig, schlechte Datenqualit\u00e4t \u2013 auch Dirty Data genannt, also schmutzige Daten \u2013 \u00fcberhaupt zu erkennen. Es gibt viele Gr\u00fcnde und viele M\u00f6glichkeiten, wie \u201eschlechte\u201c Daten aussehen k\u00f6nnen. Daher hilft es, allgemeine Alarmsignale zu kennen, die auf die mindere Datenqualit\u00e4t hinweisen: <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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  1. Ungenaue oder veraltete Daten: <\/span><\/b>Dieses Problem ist leider sehr schwierig zu erkennen.\u00a0Informationen sind vorhanden und scheinen vollst\u00e4ndig zu sein, enthalten aber Fehler, die schwierig zu erkennen sind und Wissen erfordern.\u00a0W\u00e4hrend sich noch erkennen l\u00e4sst, wenn eine Kreditkarte abl\u00e4uft, wird es bei einer veralteten Adresse schwierig \u2013 au\u00dfer der Kunde meldet seinen Umzug selbst an.\u00a0Beispiele sind Namen, Adressen, Telefonnummern, Zahlungsdetails usw.<\/span><\/li>\n
  2. Unvollst\u00e4ndige Daten: <\/span><\/b>Wenn bestimmte Eintr\u00e4ge, zum Beispiel die Stra\u00dfe in einer Adresse fehlt, ist der Datensatz f\u00fcr den Versand eines Produkts weniger wert \u2013 beziehungsweise erfordert Nacharbeit.<\/span><\/li>\n
  3. Inkonsistente Daten: <\/span><\/b>\u00c4hnlich wie bei Punkt 1\u00a0sind Inkonsistenzen in Daten oft schwer zu finden. Zum Beispiel sind alle Eingaben ausgef\u00fcllt, auf dem ersten Blick\u00a0und technisch korrekt, aber die Information wird inkonsistent erfasst und ausgegeben.<\/span>\u00a0<\/span><\/b>Inkonsistente Daten\u00a0k\u00f6nnen beispielsweise\u00a0Telefonnummern ohne Vorwahlen, Geldbetr\u00e4ge in verschiedenen\u00a0W\u00e4hrungen oder abgek\u00fcrzte Namen sein.<\/span><\/li>\n
  4. Invalide Daten: <\/span><\/b>Die Felder sind komplett gef\u00fcllt, aber\u00a0sind nicht\u00a0korrekt, da sie keinen Sinn ergeben\u00a0(zum Beispiel ein Minuswert bei der Anzahl verf\u00fcgbarer Produkte).\u00a0<\/span><\/li>\n
  5. Redundante Daten: <\/span><\/b>Daten werden oft wiederholt eingegeben, aber sind leicht verschieden vorhanden.\u00a0Zum Beispiel ein Firmenname\u00a0oder\u00a0der\u00a0Name einer Person mit leicht verschiedenen Schreibweisen.\u00a0<\/span><\/li>\n
  6. Nicht-standardkonforme Daten: <\/span><\/b>Daten liegen vor, aber in einem Format,\u00a0welches\u00a0das System nicht verarbeiten kann \u2013 zum Beispiel falsche\u00a0oder veraltete\u00a0Bildformate.<\/span>\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
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    Tipp: Lohnabrechnung in wenigen Minuten selbst erledigen<\/a><\/h3>\n<\/blockquote>\n

    Schlechte Datenqualit\u00e4t\u00a0verursacht enorme Kosten<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h3>\n

    Die beschriebenen, oft auf den ersten Blick kleinen Unsauberkeiten in Daten, k\u00f6nnen massive Folgen\u00a0und Umsatzbeinbu\u00dfen\u00a0nach sich ziehen.\u00a0Gartner hat schon\u00a0<\/span>2018 in einer Studie beziffert<\/span><\/a>, dass allein in\u00a0den\u00a0USA\u00a0schlechte Daten gro\u00dfen Unternehmen\u00a0durchschnittlich\u00a09,7 Millionen, der gesamten US-Wirtschaft\u00a0sogar\u00a03,1\u00a0Billionen, pro Jahr kosten. Mit dem Fortschritt im digitalen Business, vor allem\u00a0w\u00e4hrend\u00a0der Corona-Pandemie, d\u00fcrften diese Zahlen\u00a0sogar\u00a0noch deutlich h\u00f6her liegen.\u00a0Wenn man sich genauer anschaut, was schlechte Daten an\u00a0Folgekosten verursachen,\u00a0wundern diese Zahlen weit weniger.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

    Mit der Digitalisierung steigt\u00a0die Anzahl der Datenquellen\u00a0und damit die Fragmentierung von Daten, die\u00a0oft aus veralteten Systemen,\u00a0in unterschiedlichen Formaten, Metadaten, Formularen und\u00a0nicht mehr zeitgem\u00e4\u00dfen\u00a0Datenbankformaten vorliegen.\u00a0Gleichzeitig steigt der Aufwand beim Aufbereiten und Abgleich der Daten\u00a0exponentiell.\u00a0Ein Problem sind auch Duplikate \u2013 Daten wie Kundenstammdaten liegen in verschiedenen Abteilungen\u00a0und\u00a0in verschiedenen Datenbest\u00e4nden\u00a0leicht abweichend vor.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

    Oft ist\u00a0manuelles Eingreifen, der\u00a0Zukauf von Software\u00a0oder die Entwicklung eigener Skripte und L\u00f6sungen\u00a0erforderlich. Alles Zeit und Kosten, die von eigentlichen Aufgaben abhalten und ablenken. Die Datenaufbereitung ist aber wichtig, denn die Folgen von schlechten Daten\u00a0lassen sich leicht ausrechnen: Jedes an eine falsche Adresse gelieferte Paket, jeder Anruf\u00a0des Vertriebs bei einer veralteten Nummer verschwendet Zeit und Geld\u00a0\u2013 laut Zoominfo.com\u00a0<\/span>rund 27\u00a0% der Zeit<\/span><\/a>.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

    Worst\u00a0Case:\u00a0Entscheidungen\u00a0mit schlechten Daten\u00a0<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h3>\n

    Noch schlimmer sieht es bei der Unternehmensstrategie aus.\u00a0Entscheidungen, die auf minderwertigen Daten basieren, k\u00f6nnen katastrophal und ineffektiv sein. Sie f\u00fchren dazu, dass\u00a0die\u00a0Budgetplanung\u00a0in\u00a0die\u00a0v\u00f6llig falsche Richtung geht, der n\u00e4chste Schritt auf das falsche Produkt setzt oder eine Zielgruppe falsch\u00a0eingeordnet wird.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

    Schlechte Daten mindern nicht nur die Produktivit\u00e4t. Oft k\u00f6nnen neue Systeme nur verz\u00f6gert eingef\u00fchrt werden, weil\u00a0minderwertige Daten\u00a0viel\u00a0Aufwand vor dem Start bedeuten.\u00a0Dies kann die Wettbewerbsf\u00e4higkeit auf dem Markt\u00a0in Gefahr bringen und\u00a0sogar\u00a0den Ruf nach au\u00dfen sch\u00e4digen.\u00a0Kunden\u00a0bemerken die Verz\u00f6gerung, indem sie zum Beispiel im B2B-Bereich immer noch mit veralteten Bestellmethoden einkaufen m\u00fcssen.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

    Fazit:\u00a0<\/span><\/b>Es ist unerl\u00e4sslich,\u00a0mit oder\u00a0idealerweise\u00a0vor der Ausrichtung zum\u00a0datenzentrierten Unternehmen\u00a0seine\u00a0Hausaufgaben in Sachen Datenqualit\u00e4t zu machen \u2013 sonst kann die Datenstrategie statt zum Erfolg zum Kostenfaktor werden.\u00a0Beim Datenqualit\u00e4tsmanagement hilft die richtige Strategie und\u00a0Tools wie\u00a0eine\u00a0Software, die wir\u00a0<\/span>im n\u00e4chsten Teil unserer Serie zu Datenqualit\u00e4t<\/span>\u00a0vorstellen.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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      Daten sind das neue Gold, das \u00d6l von heute\u00a0– das Potenzial von\u00a0Daten\u00a0ist bekannt und\u00a0ein beliebtes Thema.\u00a0Wir zeigen Ihnen abseits allseits bekannter Buzzwords welche M\u00f6glichkeiten Sie hier mit welchen Tools tats\u00e4chlich haben.<\/p>\n","protected":false},"author":1316,"featured_media":9968,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_sage_video":false,"post_featured_image_hide":false,"footnotes":""},"categories":[23],"tags":[191],"business_type":[17,18],"lilypad":[],"context":[],"industry":[],"persona":[58,54,60,57,59,56,55],"imagine_tag":[41,40,24],"coauthors":[1027],"class_list":["post-9967","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-datenbasiert-entscheiden","tag-mittelstand","business_type-kleinunternehmer-handwerker","business_type-mittlere-unternehmen"],"sage_meta":{"region":"de-de","author_name":"Thorsten Weckert","featured_image":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2021\/10\/DPR-Motorsports_FY19_Sage-50cloud_-7526.jpg","imagine_tags":{"41":"Mittelstand","40":"Mittlere Unternehmen","24":"Sage Blog"}},"distributor_meta":false,"distributor_terms":false,"distributor_media":false,"distributor_original_site_name":"Sage Advice Deutschland","distributor_original_site_url":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog","push-errors":false,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/posts\/9967","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/users\/1316"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/comments?post=9967"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/posts\/9967\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/media\/9968"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/media?parent=9967"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/categories?post=9967"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/tags?post=9967"},{"taxonomy":"business_type","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/business_type?post=9967"},{"taxonomy":"lilypad","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/lilypad?post=9967"},{"taxonomy":"context","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/context?post=9967"},{"taxonomy":"industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/industry?post=9967"},{"taxonomy":"persona","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/persona?post=9967"},{"taxonomy":"imagine_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/imagine_tag?post=9967"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sage.com\/de-de\/blog\/api\/wp\/v2\/coauthors?post=9967"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}