Mangelnde Datenqualität kostet richtig viel Geld

Laut einer Umfrage, die im Auftrag von Xerox bei 330 Geschäftsführern auf höchster Ebene in fünf westeuropäischen Ländern durchgeführt wurde, sind es meist schlechte Datenqualität und fehlende Kompetenz im Umgang mit Daten, die einem möglichen Geschäftswandel mit Hilfe von Big Data im Weg stehen. Zwar sind 61 Prozent der befragten Manager der Meinung, dass künftig Entscheidungen eher auf datengetriebenem Wissen basieren werden als auf Faktoren wie Bauchgefühl, Meinung und Erfahrung.

Doch haben 70 Prozent der Firmen es immer noch mit ungenauen Datensätzen in ihren Systemen zu tun. 46 Prozent der befragten Entscheider sind der Meinung, dass diese zum Teil unbrauchbaren Datensätze ihr Geschäft negativ beeinflussen und dringend eine Überarbeitung benötigen. In Deutschland beklagen 48 Prozent der Firmen Probleme mit der Datenqualität – mehr als der europäische Durchschnitt von 34 Prozent.

Die Studie „Big Data im heutigen Westeuropa“ zeigt außerdem, dass nur 20 Prozent der Befragten eine hohe Kompetenz im Umgang mit Big Data an den Tag legen. Diese werden von Forrester „Datarati“ genannt. 31 Prozent hingegen bleiben klar hinter ihren Erwartungen zurück („Daten-Nachzügler“). Die meisten, nämlich 49 Prozent, stehen zwischen diesen zwei Gruppen und werden von den Marktforschern als „Daten-Entdecker“ definiert.

Vor allem in punkto Datenqualität gibt es laut der Studie einen deutlichen Unterschied zwischen den Datarati und den Daten-Nachzüglern: Beinahe zwei Fünftel (38 Prozent) der Pioniere sagen, dass sie nie oder fast nie falsche oder ungenaue Informationen in ihren Daten finden, während dies bei den Daten-Nachzüglern mit 19 Prozent nur etwa ein Fünftel festgestellt hat.

Woran liegt das und wie lässt es sich ändern? Über die Hälfte (55 Prozent) der Umfrageteilnehmer erklärt, dass bei ihnen die für wirklich gute Datenqualität benötigten Prozesse noch nicht weit genug sind. Zu diesem Zweck wollen 33 Prozent der Befragten in den nächsten zwei Jahren mehr Datenbeauftragte einstellen. 30 Prozent haben zudem vor, Data Governance-Entwickler sowie Wissenschaftler einzustellen, die sich ausschließlich mit dem Thema Daten beschäftigen.

Daran tun sie gut, denn Daten mit schlechter Qualität kosten Geld. Und zwar deutlich mehr als der Aufwand, eine permanent gute Datenqualität aufrecht zu erhalten. Melissa Data hat dazu eine einfache Faustregel aufgestellt, mit der sich die Dimensionen verdeutlichen lassen. Diese 1-10-100 Regel besagt, dass das kontinuierliche Sicherstellen von Datenqualität pro Datensatz durchschnittlich 1 Dollar kostet. Dieser Betrag steigt auf 10 Dollar an, wenn man die Datenbereinigung mit geeigneten Werkzeugen nur von Zeit zu Zeit durchführt. Aber 100 Dollar entstehen an Schaden, wenn man gar nichts tut.
Etwa durch den Zeitaufwand bei der Rückläufer-Behandlung, wenn durch falsche oder nicht mehr aktuelle Adressen Post, Kataloge oder Lieferungen den Adressaten nicht erreichen. Auch durch Dubletten in den Adressen werden Kosten durch den Mehrfachversand verursacht. Hier kommt auch noch das Image-Problem hinzu, etwa wenn ein Kunde mehrfach Post erhält und darüber sauer ist.

Was heißt diese Regel nun konkret? Nimmt man an, dass ein mittelständisches Unternehmen „nur“ 5.000 Kundendatensätze hat, dann liegen die Folgekosten von „nichts tun“ im Kundendatenmanagement bei 500.000 Dollar. Demgegenüber stehen die 50.000 Dollar, wenn man wenigstens von Zeit zu Zeit seine Daten automatisch säubert. Werden dagegen geeignete Datenqualitätslösungen im Kundendatenmanagement in Echtzeit bei der Erfassung eingesetzt, dann reduziert sich der Aufwand sogar auf gerade einmal 5.000 Dollar – die notwendige Investition macht sich also recht schnell bezahlt.

Mit Hilfe von Master Data Management (MDM) wird im gesamten Unternehmen eine hohe Datenqualität nachhaltig sichergestellt. Das kostenlose Whitepaper Business Case für das zentrale Kundenbild rechnet den Nutzen vor und führt Schritt für Schritt durch die einzelnen Phasen, die Unternehmen durchlaufen müssen, wenn sie sich für die Einführung einer MDM-Lösung entscheiden.