{"id":2504,"date":"2021-04-13T14:21:51","date_gmt":"2021-04-13T14:21:51","guid":{"rendered":"https:\/\/interesting-cray.51-222-84-44.plesk.page\/actualite\/impacts-mauvaise-gestion-donnees\/"},"modified":"2024-02-08T10:40:04","modified_gmt":"2024-02-08T10:40:04","slug":"datenqualitaet-schlechter-auswirkungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sirfull.com\/de\/blog\/datenqualitaet-schlechter-auswirkungen\/","title":{"rendered":"Die Auswirkungen schlechter Datenqualit\u00e4t"},"content":{"rendered":"[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; bottom_padding=&#8220;4%&#8220; constrain_group_2=&#8220;yes&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; gradient_type=&#8220;default&#8220; shape_type=&#8220;&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220; column_border_radius=&#8220;none&#8220; column_link_target=&#8220;_self&#8220; column_position=&#8220;default&#8220; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; width=&#8220;3\/5&#8243; tablet_width_inherit=&#8220;default&#8220; animation_type=&#8220;default&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; border_type=&#8220;simple&#8220; column_border_width=&#8220;none&#8220; column_border_style=&#8220;solid&#8220; column_padding_type=&#8220;default&#8220; gradient_type=&#8220;default&#8220;][vc_column_text el_class=&#8220;dark&#8220;]\n<h3 class=\"h5\">Was ist Datenqualit\u00e4t?<\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text el_class=&#8220;dark&#8220;]Im Zeitalter von Big Data und Industrie 4.0 wird alles von Daten gesteuert. Ob im Finanzwesen, in der Industrie oder in der Forschung: St\u00e4ndig werden Daten erstellt, analysiert und verwendet. Diese Daten spielen daher eine wesentliche Rolle f\u00fcr das reibungslose Funktionieren von Unternehmen und deren Wertsch\u00f6pfungsprozess. Damit diese Daten auch im Laufe der Zeit weiter genutzt werden k\u00f6nnen, ist eine gute Datenqualit\u00e4t notwendig und lebenswichtig.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column column_padding=&#8220;padding-1-percent&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;left&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220; column_border_radius=&#8220;none&#8220; column_link_target=&#8220;_self&#8220; column_position=&#8220;default&#8220; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; width=&#8220;2\/5&#8243; tablet_width_inherit=&#8220;default&#8220; animation_type=&#8220;default&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; border_type=&#8220;simple&#8220; column_border_width=&#8220;none&#8220; column_border_style=&#8220;solid&#8220; column_padding_type=&#8220;default&#8220; gradient_type=&#8220;default&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;861&#8243; image_size=&#8220;medium_featured&#8220; animation_type=&#8220;entrance&#8220; animation=&#8220;None&#8220; animation_movement_type=&#8220;transform_y&#8220; hover_animation=&#8220;none&#8220; alignment=&#8220;&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;lazy-load&#8220; max_width=&#8220;100%&#8220; max_width_mobile=&#8220;default&#8220;][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; left_padding_desktop=&#8220;10%&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; gradient_type=&#8220;default&#8220; shape_type=&#8220;&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220; column_border_radius=&#8220;none&#8220; column_link_target=&#8220;_self&#8220; column_position=&#8220;default&#8220; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; width=&#8220;1\/1&#8243; tablet_width_inherit=&#8220;default&#8220; animation_type=&#8220;default&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; border_type=&#8220;simple&#8220; column_border_width=&#8220;none&#8220; column_border_style=&#8220;solid&#8220;][vc_column_text]Die Datenqualit\u00e4t (oder Data Quality) ist f\u00fcr jedes Unternehmen, unabh\u00e4ngig von der Branche, ein wichtiger Faktor, da es darum geht, die Daten im Laufe der Zeit konstant zu halten. Es geht also darum, sicherzustellen, dass die Daten im Laufe der Jahre keine Informationen verlieren und lebensf\u00e4hig und verwertbar bleiben. Wie jeder wei\u00df, neigen Daten dazu, sich im Laufe ihrer Nutzung zu verschlechtern. Aber was sind konkret die Kriterien, die Daten qualifizieren? Je nach Bereich und Gespr\u00e4chspartner k\u00f6nnen sich die Kriterien etwas unterscheiden, aber die Grundz\u00fcge sind immer dieselben. In seinem Bericht \u00fcber die Datenqualit\u00e4t hat <em>Forbes Insights<\/em> vier Hauptkriterien festgelegt:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Genauigkeit<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Daten m\u00fcssen das, was sie darstellen, korrekt wiedergeben. Eine Lokalisierung muss es erm\u00f6glichen, die betreffende Ausr\u00fcstung oder das betreffende Geb\u00e4ude zu lokalisieren.Die Daten m\u00fcssen auch aktuell sein, um ihren Zweck zu erf\u00fcllen und die richtigen Informationen zu \u00fcbermitteln. Nat\u00fcrlich h\u00e4ngt die Genauigkeit vom Kontext, aber auch von der Endnutzung ab. Die Lokalisierung einer Industrieanlage wird eine h\u00f6here Genauigkeit ben\u00f6tigen als beispielsweise die eines ganzen Geb\u00e4udes.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Komp<\/strong><strong>Studie<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Daten m\u00fcssen vollst\u00e4ndig sein. Ein Mangel an Informationen kann dazu f\u00fchren, dass die Umst\u00e4nde falsch eingesch\u00e4tzt werden, was in allen Bereichen zu schwerwiegenden Konsequenzen f\u00fchren kann. Ob im Finanzwesen, in der Instandhaltung oder im IT-Bereich: Unvollst\u00e4ndige Daten k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass die Situation nicht genau erkannt wird und falsche Strategien oder Richtlinien entstehen.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Normalisierung<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Das Format der Daten h\u00e4ngt von der Quelle oder der Region der Daten ab, daher muss eine M\u00f6glichkeit gefunden werden, die Daten zu vergleichen. Das Datumsformat \u00e4ndert sich, je nachdem, ob Sie sich in den USA (Monat &#8211; Tag &#8211; Jahr) oder in Europa (Tag &#8211; Monat &#8211; Jahr oder Jahr &#8211; Monat &#8211; Tag) befinden. Au\u00dferdem ist es wichtig, potenziell vorhandene Duplikate und Fehler zu verwalten. Durch die Standardisierung von Formaten k\u00f6nnen vergleichbare und konsistente Daten gewonnen und Fehlinterpretationen eingeschr\u00e4nkt werden.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Beh\u00f6rde<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Die Daten m\u00fcssen zuverl\u00e4ssig und f\u00fcr ihren Zweck geeignet sein. Ohne Glaubw\u00fcrdigkeit werden die Daten zu Ergebnissen f\u00fchren, die keinen gro\u00dfen Nutzen haben, da sie nicht wirklich begr\u00fcndet sind. Daten, sowohl aus internen als auch aus externen Quellen, m\u00fcssen daher eine Referenz sein und als Autorit\u00e4t gelten.<\/p>\n<p><strong>Eine schlechte Datenqualit\u00e4t kann schwerwiegende Folgen haben. Dies bedeutet schlechte oder fehlende Informationen. Dies f\u00fchrt zu verzerrtem Wissen und damit zu potenziellen Risiken und Problemen im Gesch\u00e4ft oder in den B\u00fcchern des Unternehmens. Einigen Studien zufolge k\u00f6nnten die Auswirkungen bis zu 25% des Umsatzes kosten. Konkreter sind hier einige der Folgen, die eine schlechte Datenqualit\u00e4t haben kann: <\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Verschlechterung des<\/strong> <strong>Vertrauen<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn die vorhandenen Daten kein Vertrauen erwecken, erwecken auch die daraus abgeleiteten Ergebnisse schnell kein Vertrauen mehr. Laut dem Global CEO Outlook von KPMG aus dem Jahr 2016 sind 84% der CEOs besorgt \u00fcber die Qualit\u00e4t der Daten, auf die sie sich verlassen. Ein Mangel an Vertrauen k\u00f6nnte dazu f\u00fchren, dass F\u00fchrungskr\u00e4fte auf traditionellere Mittel zur\u00fcckgreifen, und ihre Bereitschaft, in L\u00f6sungen zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t zu investieren, d\u00e4mpfen. Instinkt, Erfahrung und vertrauensw\u00fcrdige Meinungen sind wichtig, aber Entscheidungen allein auf diese Elemente zu st\u00fctzen, birgt f\u00fcr das Unternehmen ein gr\u00f6\u00dferes Risiko als die Analyse hochwertiger Daten.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Verlust von<\/strong> <strong>M\u00f6glichkeiten<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Mit besseren Daten erh\u00e4lt man mehr Informationen. Wenn ein Unternehmen und sein Konkurrent denselben Kunden anvisieren und der Konkurrent \u00fcber mehr Informationen verf\u00fcgt, wird er ein reiferes Verst\u00e4ndnis des Bedarfs haben und aufgrund seiner Daten, die er nutzen kann, im Vorteil sein. Daten sind von Vorteil. Sie m\u00fcssen korrekt behandelt werden, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und zu erhalten.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Verlust von Einkommen<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn die Datenqualit\u00e4t schlecht ist, kann dies zu erheblichen Einnahmeverlusten f\u00fchren, wie z. B. falsche Kundendaten, die zum Verlust eines Gesch\u00e4fts\/Verkaufs f\u00fchren. \u00c4hnlich wie bei einer Versicherungsgesellschaft, die falsche Informationen \u00fcber das Verm\u00f6gen ihrer Versicherten hat, w\u00fcrde sich dies stark auf die Einnahmen auswirken und zu echten Gewinnausf\u00e4llen f\u00fchren. Die Lage der Versicherten zu sch\u00e4tzen, anstatt sie genau zu erfassen, k\u00f6nnte z. B. im Falle eines \u00dcberschwemmungsgebiets zu einem gro\u00dfen Einkommensverlust f\u00fchren.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Sch\u00e4digung des Rufes<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Der Ruf eines Unternehmens ist f\u00fcr dieses lebenswichtig, daher ist es von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung, alles zu verhindern, was ihm schadet. Das hat nicht immer gro\u00dfe Auswirkungen, vielleicht merkt man es nicht einmal, aber manchmal kann es sehr sch\u00e4dlich sein. Ohne vollst\u00e4ndige und aktuelle Daten sind unbeabsichtigte Fehler m\u00f6glich, z. B. Rechtschreibfehler im Namen eines Kunden oder das Versenden von Mitteilungen an eine verstorbene Person. Leider sind auch Fehler mit Medienecho m\u00f6glich, wie z. B. die katastrophale Einf\u00fchrung von Apple Plans im Jahr 2012. Aufgrund schlechter, sowohl unvollst\u00e4ndiger als auch ungenauer Daten waren die Dienste, die mit Google Maps konkurrierten, unbrauchbar und sorgten f\u00fcr viel Wirbel. Durch die Korrektur insbesondere dieses Aspekts bietet Apple Plans heute einen qualitativ v\u00f6llig koh\u00e4renten Dienst.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220; custom_height=&#8220;40px&#8220;][\/vc_column][\/vc_row][vc_row type=&#8220;full_width_background&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; bg_color=&#8220;#dbe2f1&#8243; scene_position=&#8220;center&#8220; top_padding=&#8220;5%&#8220; bottom_padding=&#8220;5%&#8220; text_color=&#8220;custom&#8220; custom_text_color=&#8220;#18344e&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; 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