Datenqualität vs. Datenanalyse - Sie können beides haben

Die perfekten Daten

Finanzfachleute in allen wachstumsorientierten Unternehmen teilen mir mit, wie wichtig es für sie ist, über "perfekte" Daten zu verfügen. Der ständige Kampf um das Erreichen und Aufrechterhalten des erforderlichen Niveaus an Datenqualität hält sie nachts wirklich wach. In der Tat veranlasst dies selbst die zukunftsorientiertesten Unternehmen dazu, Investitionen in die Datenanalyse zurückzustellen. Das Argument lautet wie folgt: "Ich muss erst perfekte Daten haben, bevor ich nach Möglichkeiten zur Optimierung unserer Datenanalyse suche".

Mit diesem Ansatz bleiben Unternehmen jedoch in einem Kreislauf gefangen, in dem perfekte Daten unerreichbar sind. Die Wahrheit ist, dass die Kriterien, die dem Streben eines Unternehmens nach "perfekten" Daten zugrunde liegen, sehr unterschiedlich sind. Wenn ein Unternehmen beispielsweise eine Produkteinführung mit großer Öffentlichkeitswirkung durchführt, ist es von entscheidender Bedeutung, dass es in der Lage ist, über die erste Anzahl der verkauften Einheiten zu berichten. Perfekte Daten werden daher weitgehend als "schnell zugänglich" definiert. Bereitet sich ein Unternehmen dagegen auf eine Fusion vor, steht die Erfassung von Informationen aus allen Abteilungen und Standorten im Vordergrund. In diesem Fall ist die "Vollständigkeit" ein wichtiger Faktor bei der Definition der Datenqualität.

Letztlich legt zwar jedes Unternehmen den Schwerpunkt auf unterschiedliche Elemente, aber die Unternehmen verlassen sich mehr auf Daten, wenn diese mehrere Kriterien erfüllen, darunter: 1) Relevanz im jeweiligen Kontext; 2) die Möglichkeit, bei Bedarf auf die Daten zuzugreifen; 3) die Leichtigkeit, mit der sie verstanden werden können; und 4) das Ausmaß, in dem sie genutzt werden können, um sinnvolle Maßnahmen durchzuführen.

Die Erkenntnis, dass "perfekte" Daten variabel sind, ermöglicht es Unternehmen, die Datenanalyse zu nutzen, ohne das Gefühl zu haben, dass sie alle Probleme mit der Datenqualität lösen müssen. Denn eines der positiven Ergebnisse rigoroser Analysen sind Daten, die der Definition des Unternehmens von "perfekten" Daten näher kommen. Mit anderen Worten: Das Erreichen der erforderlichen Datenqualität ist eher eine Folge der Datenanalyse als eine Voraussetzung. Folglich verbessert jedes Tool, das Ihnen hilft, Ihre Daten besser zu verstehen, letztendlich auch deren Qualität.