Schlechte Datenqualität führt bei kleinen und mittelständischen Unternehmen zu hohen Kosten und Imageverlust. Eine strukturierte Fehleranalyse entwickelt internes Bewusstsein für exzellente Daten. Mehr Kommunikation und Verständnis statt Regularien ermöglichen höhere Datenqualität. Strategisches Informationsmanagement gefordert.
Aschaffenburg, 24. August 2012 Das Informationszeitalter stellt an die Qualität von Daten hohe Anforderungen: Wir verlassen uns auf unsere Smartphones, Notebooks, Tablet-Computer und eine leistungsfähige Infrastruktur, um jederzeit und von vielen Orten auf eine Vielzahl an Informationen zuzugreifen. Wir fragen Börsenkurse ab, lesen online Zeitung, rufen die Umsatzentwicklung unseres Unternehmens ab oder sehen nach, wo sich unser Paket derzeit befindet. Wir gehen stets davon aus, dass die angezeigten Informationen stimmen und sind verärgert, wenn diese sich als falsch erweisen. Alle diese Informationen beruhen auf Daten, die durch intelligente Algorithmen und Filter zu Informationen aggregiert werden. In vielen Unternehmen sind Daten sind jedoch häufig fehlerbehaftet. Dies wirkt sich negativ auf Geschäftsbeziehungen und -prozesse aus. Die schlechte Datenqualität führt oft gerade bei kleinen und mittelständischen Unternehmen zu einem Imageverlust beim Kunden und verursacht zusätzlich hohe Kosten.
Kommunikation, Schulung und Verständnis verbessern die Datenqualität
Unternehmen müssen sich auf die Konsistenz und die Integrität ihrer Stammdaten verlassen können. Bei Umfragen geben jedoch bis zu 80 Prozent der befragten Unternehmen an, dass ihre Daten fehlerhaft sind – dabei werden Fehlerquoten von bis zu 30 Prozent genannt. Dies führt zwangsläufig zu Mehrkosten bei Prozessabwicklungen, fehlerhafte Aussagen gegenüber Kunden, unrealistischen Preiskalkulationen und Zeitverzögerungen. Erfahrungen von Aretas zeigen, dass zum Beispiel zur Vorbereitung einer Mailing-Aktion allein drei bis vier Wochen zur Überprüfung und Aktualisierung von Adressdaten eingeplant werden sollten. Ursache der ungenügenden Datenqualität sind weniger die technischen IT-Systeme. Die Unternehmen schaffen es häufig nicht, ihren Mitarbeitern die Relevanz und Notwendigkeit hervorragend gepflegter Daten zu vermitteln. Hierfür gibt es mehrere Gründe:
-Erfasser von Daten sind häufig nicht die Nutzer. Sie haben deshalb kein Eigeninteresse an der Qualität der Daten.
-Erfasser kennen häufig die Nutzer der Daten nicht. Deshalb kennen sie auch deren Anforderungen an die Datenqualität nicht und können sie auch nicht einschätzen.
-Während sehr häufig neue Datensätze gefordert werden, wird der Sinn bestehender Datensätze nur selten hinterfragt. In der Folge steigt der Aufwand der Datenpflege, er wird jedoch zunehmend ineffizient und für Mitarbeiter demotivierend.
-Da Nutzer in der Regel Informationen, also aggregierte Daten abrufen, sind fehlerhafte Daten nur schwierig zu erkennen. Eingabefehler verschwinden im System und sind häufig nur nach ausgiebiger Recherche auffindbar.
-Es gibt keine strukturierte Fehleranalyse, die fehlerhafte Informationen auf Ursachen überprüft. Deshalb bekommt der Erfasser häufig keine Rückmeldung über die Qualität seiner Arbeit und die daraus entstehenden Folgen.
„Um die Datenqualität langfristig zu erhöhen, muss das Bewusstsein der Mitarbeiter für ihre Verantwortung gestärkt werden“, empfiehlt Dr. Horst Neyer, Seniorberater bei der Aretas GmbH. „Sie sollten wissen, warum sie Daten erheben und erfassen, welche Auswirkungen ihre Arbeitsqualität auf die Arbeit der Nutzer hat und sie sollten bereit sein, die Verantwortung hierfür zu übernehmen. Um dies tatsächlich tun zu können, benötigen sie vor allem eine strukturierte Rückmeldung ihrer Arbeitsleistung in Form von Reports oder regelmäßigen Feedback-Gesprächen.“
Erfolgreiche Unternehmen investieren in die Verbesserung der Datenqualität
Konsequenterweise beginnt die Verbesserung der Datenqualität mit einer eindeutigen Beschreibung der zu erfassenden Daten. Hierzu gehören neben der Form vor allem die vorgesehene Nutzung sowie die Art der Erfassung, Häufigkeit der Überprüfung und wer für die Erfassung zuständig ist. Dabei werden Daten auf den Prüfstand gestellt. Die Verbesserung der Datenqualität beinhaltet auch, die Pflege von Daten ohne wertrelevante Nutzung einzustellen. Dies erhöht nicht nur die Effizienz, sondern vor allem die Akzeptanz der Datenpflege durch die Mitarbeiter.
In einem zweiten Schritt wird zusammen mit den Mitarbeitern überprüft, wie Daten einfach erfasst werden können. Hierzu können technische Systeme genutzt werden, z.B. Barcode-Scanner zur Erfassung des Wareneinganges. Bewegungsdaten können aus Vorgängen abgeleitet werden. Viel wichtiger ist jedoch die Darstellung der zu erfassenden Daten auf dem Bildschirm. Sie sollten auf wenigen Masken sichtbar sein, die Eingabeform eindeutig erkennbar sein, eine Bezeichnung sollte aussagekräftig und für den Erfasser und Nutzer verständlich sein. Begriffe wie „KFORLW2“ sind wenig hilfreich. Der Aufbau der Masken richtet sich dabei nach der Arbeitsweise des Erfassers, nicht nach der Programmierlogik des Software-Anbieters. Masken berücksichtigen außerdem das zu erwartende Fachwissen des Erfassers. So kann die Erfassung von Stammdaten für Ersatzteile durch einen Konstrukteur komplexer organisiert werden, als die Rückmeldung eines Arbeitsschrittes durch die Fertigung.
Die Erfassung der Daten wird gemeinsam mit den Mitarbeitern festgelegt und beschrieben. Alle betroffenen Mitarbeiter erhalten eine Schulung über die Ziele und den Weg, um Daten sicher und fehlerfrei zu erfassen, bevor der Weg eingeführt wird.
In einem dritten Schritt werden Rückmeldungen der Datenqualität eingeführt. Sie kann an definierten Punkten in Prozessen erfasst werden. So kann im Prozess der Auftragserfassung die Meldung „Preis fehlt“ als Kriterium für eine nicht ausreichende Datenqualität ausgewertet und rückgemeldet werden. Schwieriger ist die Bewertung von Daten, wenn sie in Informationen aggregiert genutzt werden. Hier muss in einem ersten Schritt eine Information als „falsch“ klassifiziert werden. In einem zweiten Schritt werden dann die Ursachen ermittelt. Dies verlangt eine konsequente Erfassung von falschen Informationen, die regelmäßig von einem verantwortlichen Mitarbeiter ausgewertet werden. In einem regelmäßigen Jour fix mit Erfassern und Nutzern werden die Ergebnisse besprochen, Möglichkeiten zur Verbesserung erarbeitet und beschlossen. Durch die Einbindung der Erfasser können diese die Auswirkungen ihrer Arbeit auf die Arbeit der Nutzer direkt erfahren, beide können gemeinsam die Datenqualität im Sinne einer effektiven Nutzung verbessern.
„Die Erfahrung von Aretas zeigt“, so ergänzt Dr. Neyer, „dass vor allem in kleinen und mittleren Unternehmen die Datenqualität nicht unbedingt durch zusätzliche Regularien verbessert werden kann. Die Einführung einer Prüfsoftware oder das Einengen von Eingabemöglichkeiten provoziert in der Regel Schleichwege bei der Erfassung, die bei dem Nutzer zum Teil erheblichen Mehraufwand verursachen. Es ist oftmals sinnvoller, Unschärfen zuzulassen und bei den Mitarbeitern das Verständnis für Ihre Arbeit so weit zu entwickeln, dass sie die Auswirkungen erkennen. Im Zweifelsfall werden sie dann mit dem Nutzer kommunizieren und gemeinsam entscheiden. Wichtig ist jedoch, den Erfassern und den Nutzern der Daten durch eine permanente Kommunikation der Datenqualität die Wichtigkeit ihrer Tätigkeiten vor Augen zu führen. Schließlich sind hervorragende Daten das Rückgrat erfolgreicher Firmen und verschaffen diesen obendrein einen Wettbewerbsvorteil.“
Aretas ist die Beratungsgesellschaft für Exzellente Services und bietet Unternehmen, die trotz des ständig steigenden Kostendrucks ihre bisherige Servicequalität profitabel erhalten und weiter an dem Kundenbedarf orientieren möchten, ein marktgerechtes Service Portfolio an. Für die namhaften Klienten werden neue Strategien zur Optimierung von Geschäftsprozessen entwickelt und umgesetzt. Der Fokus liegt dabei auf inhabergeführten mittelständischen Unternehmen. Aretas unterstützt dabei zielgruppengerecht mit bewährten Methoden aus dem Servicemanagement. Das Team ist bereits seit mehreren Jahren gemeinsam am Markt aktiv. Ziel ist die Unterstützung von Führungskräften in deutschen Unternehmen, die kontinuierlich die Servicequalität verbessern und in diesem Zusammenhang auch ihre Mitarbeiter weiter qualifizieren und motivieren wollen. Weitere Informationen unter www.aretas.de
Aretas ist die Beratungsgesellschaft für Exzellente Services und bietet Unternehmen, die trotz des ständig steigenden Kostendrucks ihre bisherige Servicequalität profitabel erhalten und weiter an den Kundenbedarf orientieren möchten, ein marktgerechtes Service Portfolio an. Für die namhaften Klienten werden neue Strategien zur Optimierung von Geschäftsprozessen entwickelt und umgesetzt. Der Fokus liegt dabei auf inhabergeführten mittelständischen Unternehmen. Aretas unterstützt dabei zielgruppengerecht mit bewährten Methoden aus dem Servicemanagement. Das Team ist bereits seit mehreren Jahren gemeinsam am Markt aktiv.Ziel ist die Unterstützung von Führungskräften in deutschen Unternehmen, die kontinuierlich die Servicequalität verbessern und in diesem Zusammenhang auch ihre Mitarbeiter weiter qualifizieren und motivieren wollen. Weitere Informationen unter www.aretas.de
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