In der heutigen digitalisierten Welt sind Daten zu einem der wertvollsten Assets für Unternehmen aller Branchen geworden. Doch trotz der wichtigsten Rolle, die Daten spielen, kämpfen viele Organisationen mit mangelhafter Datenqualität. Falsche, unvollständige oder uneinheitliche Daten führen nicht nur zu ineffizienten Prozessen, sondern können auch verheerende Auswirkungen auf strategische Entscheidungen und Kundenbeziehungen haben. Deshalb gewinnt die Verbesserung der Datenqualität zunehmend an Bedeutung und ist eine entscheidende Voraussetzung für den Geschäftserfolg. Ein wesentlicher Schritt zur Verbesserung der Datenqualität ist die Einführung eines Systems zur automatisierten Fehlererkennung.
Man muss verstehen, dass viele Datenlecks oder fehlerhafte Datenquellen nur schwer manuell zu überwachen sind. Automatisierte Systeme können kontinuierlich eingehende Daten auf verschiedene Problemarten überprüfen und betreffende Fehler oder Auffälligkeiten sofort melden. Diese technische Basis baut die Grundlage, um die Datenqualität effektiv und kostengünstig zu erhöhen. Statt lange auf fixe Anpassungen der eigentlichen Datenverarbeitungssysteme zu warten, können automatisierte Prüfsysteme oft innerhalb kurzer Zeit neue Kontrollmechanismen ergänzen und so die Fehlerquote leichter sichtbar machen. Automatisierte Fehlererkennungssysteme ermöglichen es auch, den Fortschritt bei der Behebung von Datenproblemen messbar zu machen.
Beispielsweise lässt sich anhand täglich erzeugter Qualitätsmetriken verfolgen, ob Probleme abnehmen oder neue Fehler auftreten. Nicht immer sind solche Systeme jedoch mit den Hauptprozessen integriert oder können automatisch Fehler beheben. Vielmehr besteht ihr großer Nutzen darin, Fehler sichtbar zu machen, denn bestehende Datenaufnahmeprozesse sind häufig darauf ausgelegt, bekannte Fehler möglichst robust abzufangen und nicht unbedingt neue Fehler proaktiv zu melden oder zu beheben. Doch trotz aller technischen Möglichkeiten bleiben Datenqualitätsprobleme zumeist eine Frage der Menschen und ihrer Prozesse. Das größte Hindernis bei der effektiven Fehlerbehebung liegt oft in der organisatorischen Struktur und im Kommunikationsfluss zwischen Teams, die Fehler erkennen, und denjenigen, die sie beheben.
Erfahrene Praktiker berichten häufig von Konflikten zwischen der sogenannten ‚Spotter‘-Gruppe, die Fehler automatisiert meldet, und der ‚Fixer‘-Gruppe, welche die Fehler beheben muss. Einen langfristigen Erfolg erzielt man nur, wenn beide Seiten ihre Ziele und Herausforderungen verstehen und effektiv zusammenarbeiten. Um diese Zusammenarbeit erfolgreich zu gestalten, sollte zunächst der gesamte Prozess klar definiert sein – von der Fehlererkennung über die Verantwortlichkeiten bis hin zur Bearbeitung und Dokumentation der Korrekturmaßnahmen. Idealerweise findet ein direkter Austausch zwischen den Mitarbeitenden der jeweiligen Teams statt. Nur so können Fehlermeldungen so formuliert werden, dass sie verständlich sind und konkrete Hinweise liefern, wie die Fehler zu beheben sind.
Die Spotter-Seite muss verstehen, dass die Fixer ihr direkter Kunde sind und die Meldungen ihnen tatsächlich helfen müssen – vermeidbar sind komplexe, technische Fachbegriffe und eine unübersichtliche Flut von Meldungen, die lediglich Verwirrung schaffen. Ein ebenfalls häufig beobachtetes Problem ist die Fehlbewertung von Prioritäten. Fehlermeldungen sollten kategorisiert werden, um Fixer nicht zu überfordern und die relevanten Punkte klar hervorzuheben. Fehlermeldungen können beispielsweise in Schweregrade wie „Fatal“, „Fehler“, „Warnung“ und „Information“ unterteilt werden. Besonders Einsteigerchecks sollten zunächst niedrig priorisiert und als Hinweise kommuniziert werden, damit sich die Teams langsam an neue Kontrollmechanismen gewöhnen können.
So wird eine Überforderung vermieden und der Akzeptanzprozess unterstützt. Neben der organisatorischen Herausforderung ist die technische Umsetzung der Fehlererkennung ebenso entscheidend. Eine einfache Methode zur Anomalieerkennung besteht darin, verteidigte Schwellenwerte für wichtige Kennzahlen zu definieren und zu prüfen, ob diese über- oder unterschritten werden. Allerdings zeigen starre Schwellenwerte oft ihre Grenzen, wenn sich Geschäftsprozesse oder Volumina dynamisch verändern. Hier kommen sogenannte „fließende Schwellenwerte“ zum Einsatz, die sich anhand eines gleitenden Mittelwertes oder anderer statistischer Verfahren kontinuierlich an veränderte Rahmenbedingungen anpassen.
Diese adaptive Methode reduziert Fehlalarme und verbessert die Relevanz von Fehlermeldungen deutlich. Auch statistische Analysen und das Verständnis der zugrundeliegenden Datenverteilungen spielen eine wesentliche Rolle. Manche Fehler in Daten sind nicht direkt durch einfache Grenzwertprüfungen erkennbar, können aber durch die Analyse der Verteilungsmuster auffallen. Ein Beispiel dafür ist die Erkennung von doppelten Datensätzen. Wenn Bestellungen in einer unerwarteten Häufung verdoppelt vorkommen, lässt sich anhand des Vergleichs mit einer theoretisch erwarteten Verteilung erkennen, ob eine Anomalie vorliegt.
Ebenso können Außreißer identifiziert werden, die extrem von der erwarteten Größenordnung abweichen – und die eher einem Systemfehler als realen Daten entsprechen. Fortgeschrittene Methoden der Anomaliedetektion nutzen Maschinelles Lernen, um Auffälligkeiten zu erkennen. Algorithmen wie Isolation Forests erlauben es, Muster in komplexen Daten zu finden, die durch menschliche Prüfer schwer zu entdecken sind. Allerdings ist hier Vorsicht geboten: Die Entwicklung und Implementierung solcher Modelle erfordert Zeit und Expertenwissen. Außerdem muss das System darauf ausgelegt sein, klare Handlungsempfehlungen zu generieren, damit die verantwortlichen Teams wissen, wie sie am besten reagieren können.
Ein simples „Untersuche das“ reicht hierbei nicht aus, da es sonst zu hoher Verwirrung und unbehandelten Fehlern kommt. In der Praxis empfiehlt es sich, mit einfachen, offensichtlichen Checks zu beginnen und die fortschrittlichen Verfahren erst nach und nach einzuführen, wenn die grundlegenden Abläufe stehen und funktionieren. So baut man Vertrauen in das System auf und erhöht die Akzeptanz bei den beteiligten Teams. Neben der Technik ist es essenziell, die Unternehmenskultur gezielt zu fördern. Eine offene Fehlerkultur, transparente Kommunikation und gemeinsame Verantwortlichkeit sind die Säulen, auf denen langfristige Verbesserungen der Datenqualität aufbauen.
Dabei sollten Führungskräfte eine unterstützende Rolle einnehmen, indem sie Ziele und Anreize so gestalten, dass die Interessen von Spotter- und Fixer-Teams nicht gegeneinander stehen, sondern auf das gemeinsame übergeordnete Ziel ausgerichtet sind: verlässliche und hochwertige Daten, die dem Unternehmen nachhaltigen Nutzen bringen. Ohne diese Ausrichtung kann selbst das beste technische System scheitern, weil die Mitarbeitenden nicht die nötige Motivation oder Ressourcen erhalten, um Probleme konsequent zu beheben. Eine weitere wichtige Komponente ist, die Ergebnisse und Erkenntnisse aus der Fehlererkennung systematisch zu dokumentieren und aus den Fehlerursachen zu lernen. Durch regelmäßige Analysen können häufige Problemfelder identifiziert und Prozesse angepasst werden, um Fehlerquellen zu verhindern. Dies schließt auch die Zusammenarbeit mit externen Datenlieferanten ein, deren Datenqualität ebenfalls bewertet und gegebenenfalls verbessert werden muss.
Letztlich sind Datenqualität und die Verbesserung derselben kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der technische, organisatorische und kulturelle Aspekte vereint. Nur wer bereit ist, diesen ganzheitlichen Ansatz zu verfolgen, wird langfristig von belastbaren Daten profitieren, bessere Entscheidungen treffen und wettbewerbsfähig bleiben. Die Zukunft der Datenqualität verspricht weitere Innovationen, etwa durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur automatischen Datenbereinigung oder neuartige Kollaborationsplattformen, die Transparenz und Kommunikation verbessern. Doch unabhängig von den technischen Neuerungen wird der Mensch und seine Fähigkeit zur Zusammenarbeit immer im Zentrum stehen. Deshalb sollte die Investition in Wissenstransfer, Schulungen und eine offene Kommunikationskultur genauso ernst genommen werden wie die Auswahl der richtigen Tools.
Insgesamt zeigt sich, dass die Verbesserung der Datenqualität nicht nur eine technische Herausforderung ist, sondern vor allem eine Frage der richtigen Strategie und Zusammenarbeit. Ein systematischer Ansatz, der automatisierte Fehlererkennung mit klar definierten Prozessen und einer auf Zusammenarbeit basierenden Unternehmenskultur verbindet, bildet die Grundlage für nachhaltigen Erfolg im Umgang mit Daten. Wer das beherzigt, kann die Herausforderungen meistern und die wertvollen Potenziale von hochwertigen Daten für das eigene Unternehmen voll ausschöpfen.
