Wie Sie mit gezieltem Plan die Datenqualität erhöhen

Wie Sie mit gezieltem Plan die Datenqualität erhöhen

Versandhausberater Spezial Nr. 2 / 2015 | Bud Walker

Um Datenqualität zu erzielen, braucht es einen Plan, der alle aktuellen Schwachstellen der Daten im Unternehmen aufdeckt, die gewünschten Ergebnisse liefert und mit den vorhandenen Ressourcen erreicht werden kann. Darüber hinaus sollte dieser Plan auch künftige Bedürfnisse berücksichtigen.

Die folgenden Schritte vermitteln eine gute Grundlage, wie Datenqualitätsinitiativen gezielt geplant werden können.

Schritt 1: Erkennung

Zunächst sollte das Unternehmen erkennen und sich darüber bewusst werden, dass ein Problem mit der Qualität seiner Daten besteht. Dies erfordert eine strenge Prüfung der Kosten, die durch ungenaue Daten entstehen. Es sollten Kosten einbezogen werden, die direkt in Verbindung mit schlechten Adressdaten stehen (z.B. Versandkosten, Retouren bzw. Postrückläufer), aber auch entgangener Umsatz und Mitarbeiterstunden, die zur Problembehandlung aufgebracht wurden.

Schritt 2: Zuweisung

Im weiteren sollte ein Data-Quality- Verantwortlicher bestimmt werden. Dieser ist für die Ausführung der Datenqualitätsinitiative sowie für die Identifizierung und die möglichen Lösungsansätze des Problems zuständig. Er trägt die Informationen zusammen und berichtet diese als Empfehlungen an die Geschäftsleitung. Nachdem man sich für einen Ansatz entschieden hat, ist es ratsam, dass die zentrale Kontaktperson für Datenqualität auch die Umsetzung der Initiativen beaufsichtigt und durchführt.

Schritt 3: Identifizierung

Zunächst sollte die eigentliche Ursache der Datenqualitätsprobleme im Unternehmen identifiziert werden. Dazu bedarf es einer genauen Analyse der Daten, um festzustellen, wo Qualitätsprobleme entstehen und wie diese den Weg in das Unternehmen finden. Dann muss bewertet werden, welches die effektivste Lösung ist, um das Problem zu beheben, so dass am Ende die Datenqualität nachhaltig gewährleistet wird.

Schritt 4: Bewertung

Wer sich des Themas Datenqualität widmet, sollte zuvor die technologischen Möglichkeiten und Ressourcen des Unternehmens sorgfältig einschätzen. Dazu gehören folgende Fragen:

- Falls schlechte Daten online über die Website generiert werden – ist es möglich, Technologien in die Website zu integrieren oder wird man die Website umrüsten müssen?

- Wie hoch ist das Adressvolumen? Benötigt man eine lokale Lösung für große Datenmengen oder eine kostengünstigere Webservice-Adressvalidierung für kleine bis mittelgroße Datenvolumina?

- Hat das Unternehmen das technische Personal, wie etwa Entwickler, zur Integration von Datenqualitäts-Tools in eine bestehende Anwendung?

- Ermöglicht die vom Unternehmen verwendete Software die Einbindung von externen Schnittstellen oder ist es ein geschlossenes System?

- Bestehen am Markt evtl. bereits fertig entwickelte Plugins oder Konnektoren für die benutzten Systeme?

- Wenn es ein geschlossenes System ist: Wird eine Standalone-Software dem Bedarf des Unternehmens gerecht?

- Was wäre der beste Ansatz um sicherzustellen, dass alle Adressdaten einen zentralen Datenqualitätsprozess durchlaufen, bevor diese in irgendeiner Weise verwendet werden?

Schritt 5: Evaluierung

Sobald das Ausmaß des Problems und die verfügbaren Ressourcen erkannt wurden, sollte die verantwortliche Person für Data Quality verschiedene am Markt erhältliche Datenqualitätslösungen in Betracht ziehen, deren Produkte analysieren und beurteilen. Die Evaluierung sollte einen Download und die beschränkte Nutzung einer kostenfreien Testversion der Lösung umfassen.

Wichtig wäre auch die Option, mit Referenzkunden des Softwareanbieters für einen Erfahrungsaustausch in Kontakt zu treten. Nachdem der Vergleich mit möglichst mehreren Lösungen abgeschlossen ist, gibt der Data- Quality-Experte seine Empfehlungen an die Geschäftsleitung hinsichtlich der besten bzw. geeignetsten Lösung für das Unternehmen und das angedachte Einsatzszenario ab.

Schritt 6: Umsetzung

In dieser Phase wird die empfohlene Datenqualitätslösung in der Praxis in einem begrenzten Umfang für eine Probelaufzeit eingebunden. Der Data-Quality- Mitarbeiter untersucht die Ergebnisse unter Berücksichtigung der Kosten und des Arbeitsaufwands – und vergleicht diese mit einem ähnlichen Zeitraum vor dem Einsatz der Datenqualitätslösung.

Schritt 7: Validierung

Nach der Probephase werden die Ergebnisse aufbereitet und an die Geschäftsleitung weitergegeben. An diesem Punkt kann die Wirksamkeit der Datenqualitätsinitiative ausgewertet und falls notwendig etwaige Anpassungen vorgenommen werden, bevor die Lösung im vollen Umfang innerhalb der gesamten Organisation eingebunden wird.

Der Autor: Bud Walker, Director of Data Quality Solutions bei Melissa Data

Stand C106, Halle B0

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Barbara Bergmann
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