{"id":67405,"date":"2022-05-09T10:29:23","date_gmt":"2022-05-09T14:29:23","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/argumente-fuer-die-datenqualitaet-was-ist-sie-und-warum-ist-sie-wichtig\/"},"modified":"2022-05-19T10:38:27","modified_gmt":"2022-05-19T10:38:27","slug":"argumente-fuer-die-datenqualitaet-was-ist-sie-und-warum-ist-sie-wichtig","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/argumente-fuer-die-datenqualitaet-was-ist-sie-und-warum-ist-sie-wichtig\/","title":{"rendered":"Argumente f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t: Was ist sie und warum ist sie wichtig?"},"content":{"rendered":"\n<p>Laut einer <a href=\"https:\/\/pages.alteryx.com\/rs\/716-WAC-917\/images\/The%20State%20of%20Data%20Discovery%20%26%20Cataloging.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">IDC-Studie<\/a> klafft bei 30-50 % der Unternehmen eine L\u00fccke zwischen ihren Datenerwartungen und der Realit\u00e4t. Ein genauerer Blick auf diese Statistik zeigt dies:<\/p>\n\n<ul><li>45 % der Unternehmen sehen eine L\u00fccke in der <em>Datenabfolge <\/em>und im <em>Inhalt<\/em>,<\/li><li>43 % der Unternehmen sehen eine L\u00fccke bei der <em>Vollst\u00e4ndigkeit <\/em>und <em>Konsistenz<\/em> der Daten,<\/li><li>41 % der Unternehmen sehen eine L\u00fccke bei der <em>Aktualit\u00e4t der<\/em> Daten,<\/li><li>31 % der Unternehmen sehen eine L\u00fccke bei der <em>Datenerfassung<\/em>, und<\/li><li>30 % der Unternehmen sehen eine L\u00fccke in der <em>Datenverantwortung<\/em> und im <em>Vertrauen<\/em>.<\/li><\/ul>\n\n<p>Diese Datendimensionen werden gemeinhin als <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/dimensionen-der-datenqualitaet-10-metriken-die-sie-messen-sollten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Datenqualit\u00e4tsmetriken<\/a> bezeichnet &#8211; etwas, das uns hilft, die Eignung von Daten f\u00fcr den beabsichtigten Zweck zu messen &#8211; auch bekannt als Datenqualit\u00e4t.<\/p>\n\n<h2>Was ist Datenqualit\u00e4t?<\/h2>\n\n<p class=\"has-text-color\" style=\"color:#1361a7\"><strong>Der Grad, in dem die Daten die Anforderungen des beabsichtigten Zwecks erf\u00fcllen.<\/strong><\/p>\n\n<p>Wenn eine Organisation nicht in der Lage ist, die Daten f\u00fcr den Zweck zu nutzen, f\u00fcr den sie gespeichert und verwaltet werden, dann sind sie von schlechter Qualit\u00e4t. Diese Definition impliziert, dass Datenqualit\u00e4t subjektiv ist und f\u00fcr jede Organisation etwas anderes bedeutet, je nachdem, wie sie die Daten zu nutzen gedenkt. So ist beispielsweise in einigen F\u00e4llen die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/was-ist-datengenauigkeit-warum-ist-sie-wichtig-und-wie-koennen-unternehmen-sicherstellen-dass-sie-ueber-korrekte-daten-verfuegen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Genauigkeit der Daten <\/a>wichtiger als ihre <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/wie-man-fehlende-daten-identifiziert-die-vollstaendigkeit-der-daten-sicherstellt-und-die-genauigkeit-der-daten-aufrechterhaelt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Vollst\u00e4ndigkeit<\/a>, w\u00e4hrend in anderen F\u00e4llen das Gegenteil der Fall sein kann.<\/p>\n\n<p>Eine andere interessante Art, die Datenqualit\u00e4t zu beschreiben, ist:<\/p>\n\n<p class=\"has-text-color\" style=\"color:#1361a7\"><strong>Das Fehlen von untragbaren M\u00e4ngeln in einem Datensatz.<\/strong><\/p>\n\n<p>Das bedeutet, dass die Daten nicht v\u00f6llig fehlerfrei sein k\u00f6nnen, und das ist auch gut so. Es muss nur frei von M\u00e4ngeln sein, die f\u00fcr den Zweck, f\u00fcr den es im Unternehmen eingesetzt wird, <em>untragbar <\/em>sind. Normalerweise wird die Datenqualit\u00e4t \u00fcberwacht, um sicherzustellen, dass die Datens\u00e4tze die erforderlichen Informationen (in Bezug auf Attribute und Entit\u00e4ten) enthalten und dass die Informationen so genau (oder fehlerfrei) wie m\u00f6glich sind.<\/p>\n\n<h2>Wie kann man ein Argument f\u00fcr Datenqualit\u00e4t entwickeln?<\/h2>\n\n<p>Da wir seit \u00fcber einem Jahrzehnt Datenl\u00f6sungen f\u00fcr Fortune-500-Kunden liefern, verbringen Datenexperten in der Regel mehr als 50 Stunden pro Woche mit ihren Aufgaben. Die zus\u00e4tzlichen Stunden sind das Ergebnis von Doppelarbeit, erfolglosen Ergebnissen und mangelnder Datenkenntnis. Bei n\u00e4herer Analyse stellen wir oft fest, dass die Datenqualit\u00e4t der Hauptgrund f\u00fcr die meisten dieser Datenprobleme ist. Das Fehlen einer zentralen Datenqualit\u00e4tsmaschine, die Datenqualit\u00e4tsprobleme konsequent validiert und behebt, kostet erfahrene Datenexperten mehr Zeit und M\u00fche als n\u00f6tig.<\/p>\n\n<p>Wenn etwas die Produktivit\u00e4t Ihres Teams beeintr\u00e4chtigt und zu unzuverl\u00e4ssigen Ergebnissen f\u00fchrt, ist es von entscheidender Bedeutung, die Beteiligten darauf aufmerksam zu machen, damit rechtzeitig Korrekturma\u00dfnahmen ergriffen werden k\u00f6nnen. Diese Ma\u00dfnahmen sollten auch in den Gesch\u00e4ftsprozess integriert werden, damit sie zur Gewohnheit werden und nicht nur ein einmaliger Akt sind.<\/p>\n\n<p>In diesem Blog werden wir drei wichtige Punkte behandeln:<\/p>\n\n<ol><li>Der schnellste und einfachste Weg, die Bedeutung der Datenqualit\u00e4t zu beweisen.<\/li><li>Eine Reihe von hilfreichen Ressourcen, die verschiedene Aspekte der Datenqualit\u00e4t behandeln.<\/li><li>Wie Datenqualit\u00e4t den sechs Haupts\u00e4ulen eines Unternehmens zugute kommt.<\/li><\/ol>\n\n<p>Fangen wir an.<\/p>\n\n<h2>1. Designdatenfehler &#8211; Gesch\u00e4ftsrisikomatrix<\/h2>\n\n<p>Um die Bedeutung der Datenqualit\u00e4t zu beweisen, m\u00fcssen Sie aufzeigen, wie Datenqualit\u00e4tsprobleme die Gesch\u00e4ftsrisiken erh\u00f6hen und die Gesch\u00e4ftseffizienz beeintr\u00e4chtigen. Dies erfordert einige Nachforschungen und Diskussionen unter Datenverantwortlichen und Fachleuten, und dann k\u00f6nnen sie die Ergebnisse und Resultate mit den notwendigen Interessengruppen teilen.<\/p>\n\n<p>Wir sto\u00dfen oft auf kleinere und gr\u00f6\u00dfere Probleme in unseren Datens\u00e4tzen, aber wir bewerten sie selten gr\u00fcndlich genug, um zu erkennen, welche Auswirkungen sie auf das Gesch\u00e4ft haben k\u00f6nnen. In einem k\u00fcrzlich erschienenen Blog habe ich \u00fcber die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-auswirkungen-einer-schlechten-datenqualitaet-risiken-herausforderungen-und-loesungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Erstellung einer Matrix f\u00fcr Datenfehler und Gesch\u00e4ftsrisiken<\/a> gesprochen: eine Vorlage, die Ihnen hilft, Datenfehler mit den Auswirkungen auf das Gesch\u00e4ft und den daraus resultierenden Kosten in Beziehung zu setzen. Kurz gesagt, diese Vorlage hilft Ihnen, verschiedene Arten von Fehlinformationen in Ihrem Datensatz mit Gesch\u00e4ftsrisiken in Verbindung zu bringen.<\/p>\n\n<p><strong>Beispiel<\/strong><\/p>\n\n<p>So k\u00f6nnen beispielsweise ein falsch geschriebener Kundenname oder falsche Kontaktinformationen zu doppelten Datens\u00e4tzen in einem Datensatz f\u00fcr denselben Kunden f\u00fchren. Dies wiederum erh\u00f6ht die Zahl der eingehenden Anrufe, verringert die Kundenzufriedenheit und wirkt sich auf die Pr\u00fcfungsnachfrage aus. Diese Missgeschicke fordern ihren Tribut in Form von erh\u00f6htem Personalaufwand, Auftragsr\u00fcckgang aufgrund von Kundenunzufriedenheit und erh\u00f6hter Cashflow-Schwankungen usw.<\/p>\n\n<p>Aber wenn Sie diese Informationen auf Papier bringen k\u00f6nnen, wo etwas so Kleines wie ein falsch geschriebener Kundenname mit etwas so Gro\u00dfem wie dem Verlust von Kunden in Verbindung gebracht wird, kann dies der erste Schritt sein, um die Bedeutung der Datenqualit\u00e4t zu verdeutlichen.<\/p>\n\n<h2>2. N\u00fctzliche Ressourcen zur Datenqualit\u00e4t nutzen<\/h2>\n\n<p>In unserem <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenqualitaets-hub-datenleiter-ressourcen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Datenqualit\u00e4ts-Hub<\/a> haben wir eine Reihe von Inhalten, die die Datenqualit\u00e4t aus verschiedenen Blickwinkeln und Perspektiven beleuchten. Wahrscheinlich werden Sie dort etwas finden, das Ihren Anforderungen entspricht &#8211; etwas, das Ihnen hilft, Ihr Team oder Ihre Manager von der Bedeutung und der Rolle der Datenqualit\u00e4t f\u00fcr jede datengesteuerte Initiative zu \u00fcberzeugen.<\/p>\n\n<p>Nachstehend finden Sie eine Liste solcher Ressourcen:<\/p>\n\n<ul><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-auswirkungen-einer-schlechten-datenqualitaet-risiken-herausforderungen-und-loesungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Die Auswirkungen einer schlechten Datenqualit\u00e4t: Risiken, Herausforderungen und L\u00f6sungen<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/messung-der-datenqualitaet-wann-sollten-sie-sich-sorgen-machen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Messung der Datenqualit\u00e4t: Wann sollten Sie sich Sorgen machen?<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/building-a-data-quality-team-roles-and-responsibilities-to-consider\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Aufbau eines Datenqualit\u00e4tsteams: Zu ber\u00fccksichtigende Rollen und Verantwortlichkeiten<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/8-best-practices-to-ensure-data-quality-at-enterprise-level\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">8 bew\u00e4hrte Verfahren zur Gew\u00e4hrleistung der Datenqualit\u00e4t auf Unternehmensebene<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/dimensionen-der-datenqualitaet-10-metriken-die-sie-messen-sollten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Dimensionen der Datenqualit\u00e4t &#8211; 10 Metriken, die Sie messen sollten<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/data-quality-processes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">5 Datenqualit\u00e4tsprozesse, die man kennen sollte, bevor man einen DQM-Rahmen entwirft<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/entwurf-eines-rahmens-fuer-das-datenqualitaetsmanagement\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Entwurf eines Rahmens f\u00fcr das Datenqualit\u00e4tsmanagement<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/the-definitive-buyers-guide-to-data-quality-tools\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Der endg\u00fcltige Leitfaden f\u00fcr den Kauf von Datenqualit\u00e4tstools<\/a><\/li><\/ul>\n\n<h2>3. Darstellung des Nutzens der Datenqualit\u00e4t in den wichtigsten S\u00e4ulen<\/h2>\n\n<p>In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie durchg\u00e4ngige Datenqualit\u00e4tstests und -korrekturen f\u00fcr die sechs Haupts\u00e4ulen eines Unternehmens (Gesch\u00e4ft, Finanzen, Kunden, Wettbewerb, Team und Technologie) nutzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<h3>a. Business<\/h3>\n\n<p>Ein Unternehmen nutzt seine Daten als Treibstoff f\u00fcr alle Abteilungen und Funktionen. Sich nicht auf die Authentizit\u00e4t und Genauigkeit Ihrer Daten verlassen zu k\u00f6nnen, kann eine der gr\u00f6\u00dften Katastrophen bei jeder Dateninitiative sein. Obwohl alle Gesch\u00e4ftsbereiche von einer guten Datenqualit\u00e4t profitieren, geh\u00f6ren zu den wichtigsten Bereichen:<\/p>\n\n<h4>i. Entscheidungsfindung<\/h4>\n\n<p>Anstatt sich auf Intuitionen und Vermutungen zu verlassen, nutzen Unternehmen Business Intelligence und Analyseergebnisse, um konkrete Entscheidungen zu treffen. Unabh\u00e4ngig davon, ob diese Entscheidungen auf individueller oder auf Unternehmensebene getroffen werden, werden die Daten im gesamten Unternehmen genutzt, um Muster in den Informationen der Vergangenheit zu finden, so dass genaue R\u00fcckschl\u00fcsse f\u00fcr die Zukunft gezogen werden k\u00f6nnen. Ein Mangel an qualitativ hochwertigen Daten kann die Ergebnisse Ihrer Analyse definitiv verf\u00e4lschen, so dass dieser Ansatz mehr schadet als n\u00fctzt.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/tools-fuer-die-datenbereinigung-verbesserte-analysen-und-business-intelligence-mit-sauberen-daten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Verbesserung von Analysen und Business Intelligence mit sauberen Daten<\/a>.<\/p>\n\n<h4>ii. Betrieb<\/h4>\n\n<p>Verschiedene Abteilungen wie Vertrieb, Marketing und Produkt sind auf Daten angewiesen, um ihre Gesch\u00e4ftsprozesse effektiv zu gestalten. Ganz gleich, ob Sie Produktinformationen auf Ihre Website stellen, Interessentenlisten f\u00fcr Marketingkampagnen verwenden oder Verkaufsdaten zur Berechnung des Jahresumsatzes heranziehen &#8211; Daten sind Teil jedes kleinen oder gro\u00dfen Unternehmens. Qualitativ hochwertige Daten k\u00f6nnen daher die betriebliche Effizienz Ihres Unternehmens steigern, w\u00e4hrend sie gleichzeitig die Genauigkeit der Ergebnisse gew\u00e4hrleisten und L\u00fccken f\u00fcr potenzielle Fehler verringern.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/schluesselkomponenten-die-teil-ihrer-ziele-fuer-die-betriebliche-effizienz-sein-sollten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Schl\u00fcsselkomponenten, die Teil der betrieblichen Effizienzziele sein sollten<\/a>.<\/p>\n\n<h4>iii. Einhaltung der Vorschriften<\/h4>\n\n<p>Normen zur Einhaltung von Datenschutzbestimmungen (wie GDPR, HIPAA und CCPA usw.) zwingen Unternehmen dazu, ihre Datenverwaltungsstrategien zu \u00fcberdenken und zu \u00fcberarbeiten. Im Rahmen dieser Daten-Compliance-Standards sind die Unternehmen verpflichtet, die personenbezogenen Daten ihrer Kunden zu sch\u00fctzen und sicherzustellen, dass die Dateneigent\u00fcmer (die Kunden selbst) das Recht haben, auf ihre Daten zuzugreifen, sie zu \u00e4ndern oder zu l\u00f6schen.<\/p>\n\n<p>Neben diesen Rechten, die den Dateneigent\u00fcmern zugestanden werden, machen die Standards die Unternehmen auch f\u00fcr die Einhaltung der Grunds\u00e4tze Transparenz, Zweckbindung, Datenminimierung, Richtigkeit, Speicherbegrenzung, Sicherheit und Rechenschaftspflicht verantwortlich. Die rechtzeitige Umsetzung solcher Grunds\u00e4tze wird durch eine saubere und zuverl\u00e4ssige Datenqualit\u00e4t wesentlich erleichtert. Qualitativ hochwertige Daten k\u00f6nnen Ihnen also dabei helfen, integrale Compliance-Standards einzuhalten.<\/p>\n\n<p>Weitere Informationen finden Sie unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-bedeutung-von-datenbereinigung-und-abgleich-fuer-die-datenkonformitaet\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Die Bedeutung der Datenbereinigung und des Datenabgleichs f\u00fcr die Einhaltung der Datenvorschriften<\/a>.<\/p>\n\n<h3>b. Finanzen<\/h3>\n\n<p>Die Finanzen eines Unternehmens enthalten eine F\u00fclle von Kunden-, Mitarbeiter- und Lieferanteninformationen sowie die Historie aller Transaktionen, die mit diesen Einheiten stattgefunden haben. Bankunterlagen, Rechnungen, Kreditkarten, Bankausz\u00fcge, Kundeninformationen sind vertrauliche Daten, die keinen Platz f\u00fcr Fehler haben. Aus diesem Grund tragen koh\u00e4rente, genaue und verf\u00fcgbare Daten dazu bei, dies zu gew\u00e4hrleisten:<\/p>\n\n<ul><li>P\u00fcnktliche Zahlungen werden bei F\u00e4lligkeit geleistet,<\/li><li>F\u00e4lle von Unter- und \u00dcberbezahlung werden vermieden,<\/li><li>\u00dcberweisungen an falsche Empf\u00e4nger werden vermieden,<\/li><li>Die Wahrscheinlichkeit von Betrug wird durch doppelte Datens\u00e4tze usw. verringert.<\/li><\/ul>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-auswirkungen-des-datenabgleichs-auf-die-finanzwelt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Die Auswirkungen des Datenabgleichs auf die Finanzwelt<\/a>.<\/p>\n\n<h3>c. Kunde<\/h3>\n\n<p>In dieser Zeit suchen die Kunden nach Personalisierung. Die einzige M\u00f6glichkeit, sie davon zu \u00fcberzeugen, bei Ihnen und nicht bei einem Konkurrenten zu kaufen, besteht darin, ihnen ein Erlebnis zu bieten, das f\u00fcr sie besonders ist. Geben Sie ihnen das Gef\u00fchl, dass sie gesehen, geh\u00f6rt und verstanden werden. Um dies zu erreichen, nutzen Unternehmen eine Vielzahl von Kundendaten, um deren Verhalten und Vorlieben zu verstehen. Wenn diese Daten schwerwiegende M\u00e4ngel aufweisen, werden Sie nat\u00fcrlich falsche Schl\u00fcsse \u00fcber Ihre Kunden oder potenziellen K\u00e4ufer ziehen. Dies kann zu einer geringeren Kundenzufriedenheit und Markentreue f\u00fchren.<\/p>\n\n<p>Andererseits erh\u00f6ht die Qualit\u00e4t der Daten die Wahrscheinlichkeit, relevante K\u00e4ufer oder Leads zu finden &#8211; also Personen, die an einer Gesch\u00e4ftsbeziehung mit Ihnen interessiert sind. Wenn Sie Daten von schlechter Qualit\u00e4t in Ihren Datens\u00e4tzen zulassen, kann dies zu einem zus\u00e4tzlichen Rauschen f\u00fchren und dazu, dass Sie potenzielle Leads auf dem Markt aus den Augen verlieren.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ihr-vollstaendiger-leitfaden-fuer-eine-360-kunden-sicht\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ihr kompletter Leitfaden zur Erlangung einer 360-Kunden-Sicht<\/a>.<\/p>\n\n<h3>d. Wettbewerb<\/h3>\n\n<p>Eine gute Datenqualit\u00e4t kann Ihnen helfen, potenzielle Chancen f\u00fcr Cross- und Upselling auf dem Markt zu erkennen. Ebenso k\u00f6nnen genaue Marktdaten und -kenntnisse Ihnen dabei helfen, Ihre Marke und Ihr Produkt entsprechend den Marktbed\u00fcrfnissen effektiv zu gestalten.<\/p>\n\n<p>Wenn Ihre Konkurrenten hochwertige Daten nutzen, um Trends in Bezug auf Marktwachstum und Verbraucherverhalten abzuleiten, werden sie Sie auf jeden Fall hinter sich lassen und potenzielle Kunden schneller und zeitnah konvertieren. Werden jedoch falsche oder fehlerhafte Daten f\u00fcr eine solche Analyse verwendet, kann Ihr Unternehmen zu falschen Entscheidungen verleitet werden, was Sie viel Zeit, Geld und Ressourcen kostet.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/wie-koennen-sie-ihre-daten-als-wettbewerbsvorteil-nutzen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Wie k\u00f6nnen Sie Ihre Daten als Wettbewerbsvorteil nutzen?<\/a><\/p>\n\n<h3>e. Team<\/h3>\n\n<p>Die Verwaltung von Daten und deren Qualit\u00e4t ist die Hauptaufgabe des Datenteams, aber fast jeder profitiert von sauberen und genauen Daten. Mit qualitativ hochwertigen Daten muss Ihr Team nicht jedes Mal Zeit mit der Korrektur von Datenqualit\u00e4tsproblemen verbringen, bevor es sie f\u00fcr seine Routineaufgaben verwenden kann. Da die Mitarbeiter keine Zeit f\u00fcr Nacharbeiten aufgrund von Fehlern und L\u00fccken in den Datens\u00e4tzen verschwenden, wirkt sich dies positiv auf die Produktivit\u00e4t und Effizienz des Teams aus, und es kann sich auf die eigentliche Aufgabe konzentrieren.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/building-a-data-quality-team-roles-and-responsibilities-to-consider\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Aufbau eines Datenqualit\u00e4tsteams: Zu ber\u00fccksichtigende Rollen und Verantwortlichkeiten<\/a>.<\/p>\n\n<h3>f. Technologie<\/h3>\n\n<p>Die Datenqualit\u00e4t kann bei der Digitalisierung eines beliebigen Aspekts Ihres Unternehmens durch Technologie ein entscheidender Faktor sein. Es ist recht einfach, einen Prozess zu digitalisieren, wenn die Daten strukturiert, organisiert und aussagekr\u00e4ftig sind. Andererseits kann eine schlechte oder mangelhafte Datenqualit\u00e4t in den meisten Unternehmen das gr\u00f6\u00dfte Hindernis f\u00fcr die Prozessautomatisierung und die Einf\u00fchrung von Technologien sein.<\/p>\n\n<p>Ganz gleich, ob Sie ein neues CRM, Business Intelligence oder die Automatisierung von Marketingkampagnen einsetzen, Sie werden nicht die erwarteten Ergebnisse erzielen, wenn die Daten Fehler enthalten und nicht standardisiert sind. Damit Sie Ihre Webanwendungen oder Datenbanken optimal nutzen k\u00f6nnen, muss der Inhalt der Daten akzeptablen Datenqualit\u00e4tsstandards entsprechen.<\/p>\n\n<p>Lesen Sie mehr unter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/the-definitive-buyers-guide-to-data-quality-tools\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Der endg\u00fcltige Leitfaden f\u00fcr den Kauf von Datenqualit\u00e4tstools<\/a>.<\/p>\n\n<h2>Schlussfolgerung<\/h2>\n\n<p>Und da haben Sie es &#8211; wir sind eine ganze Reihe von Informationen durchgegangen, die Ihnen helfen k\u00f6nnen, vor Interessenvertretern oder Vorgesetzten ein Argument f\u00fcr Datenqualit\u00e4t zu finden. Dieser Beitrag ist definitiv etwas anders, was die Darstellung der Vorteile von Datenqualit\u00e4t angeht. Der Grund daf\u00fcr ist, dass ich, anstatt sechs oder zehn Bereiche hervorzuheben, die mit Qualit\u00e4tsdaten verbessert werden k\u00f6nnen, unsere Aufmerksamkeit auf einen wichtigeren Punkt lenken wollte: Die <em>Datenqualit\u00e4t wirkt sich in zu vielen verschiedenen Dimensionen auf die Hauptpfeiler Ihres Unternehmens<\/em> aus.<\/p>\n\n<p>Unternehmensleiter m\u00fcssen erkennen, dass das Vorhandensein und die Nutzung von Daten nicht einmal die H\u00e4lfte des Spiels ausmachen. Die F\u00e4higkeit, diesen Daten zu vertrauen und sich auf sie zu verlassen, um konsistente und genaue Ergebnisse zu erzielen, ist jetzt das wichtigste Anliegen. Aus diesem Grund setzen Unternehmen h\u00e4ufig eigenst\u00e4ndige <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/datamatch-enterprise-bewertetes-datenqualitaetsmanagementprodukt-nr-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Datenqualit\u00e4ts-Tools<\/a> ein, um ihre Datens\u00e4tze zu bereinigen und zu standardisieren, damit sie jederzeit und \u00fcberall vertrauensw\u00fcrdig sind und verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Laut einer IDC-Studie klafft bei 30-50 % der Unternehmen eine L\u00fccke zwischen ihren Datenerwartungen und der Realit\u00e4t. 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