Warum gute Entscheidungen gute Daten brauchen
Unternehmensentscheidungen werden heute überwiegend auf Basis von Unternehmensdaten getroffen – Preisstrategien, Sortimentsplanung, Vertriebssteuerung, Marketingbudgets. Doch wie belastbar sind diese Daten eigentlich? Wie hoch ist ihre Qualität, wo entstehen Lücken, und was lässt sich konkret tun, um sie zu verbessern? In diesem Beitrag ordnen wir das Thema ein: von den Dimensionen guter Datenqualität über wirksame Massnahmen und passende Tools bis hin zur Frage, wie sich ein echtes Bewusstsein für Datenqualität im Unternehmen etablieren lässt.
Warum Datenqualität zur Wettbewerbsfrage wird
Datenqualität wurde lange als IT-Thema behandelt, losgelöst vom operativen Geschäft. Das hat sich geändert. Entscheidungen werden schneller getroffen, zunehmend automatisiert und direkt aus Systemdaten abgeleitet – wodurch sich Datenfehler unmittelbar auswirken. Ein falscher Preis im Onlineshop, ein veraltetes technisches Datenblatt oder eine unvollständige Produktbeschreibung wird heute in Echtzeit an Kunden, Marktplätze und Vertriebspartner ausgespielt.
Unternehmen mit verlässlichen Daten treffen nicht per se bessere Entscheidungen – sie treffen sie schneller, mit weniger Nachkorrekturen und mit deutlich höherem Automatisierungsgrad. Genau darin liegt der Wettbewerbsvorteil: weniger im Datenbestand selbst, sondern in dem, was sich dank vertrauenswürdiger Daten nicht mehr manuell prüfen und korrigieren lässt.
Was gute Datenqualität konkret ausmacht
Der Begriff wird häufig verwendet, aber selten präzise definiert. In der Praxis lässt sich Datenqualität anhand folgender Dimensionen greifbar machen:
- Vollständigkeit – Sind Pflichtfelder wie Masse, Gewicht oder Zertifikate durchgängig erfasst?
- Korrektheit – Entsprechen die erfassten Werte der Realität?
- Konsistenz – Stimmen die Daten in ERP, PIM und Webshop überein?
- Aktualität – Ist die Information noch gültig oder bereits überholt?
- Gültigkeit– Gibt es Duplikate oder widersprüchliche Identifikatoren?
- Zugänglichkeit – Ist der Zugang zu korrekten Daten für alle gewährleistet?
Datenqualität ist selten ein einheitlicher Zustand. In den meisten Unternehmen ist sie in einzelnen Bereichen bereits solide, in anderen jedoch deutlich lückenhaft. Eine ehrliche Standortbestimmung ist deshalb sinnvoller erster Schritt, bevor in Tools investiert wird.
Den eigenen Status quo einschätzen
Bevor Massnahmen zur Verbesserung ansetzen, braucht es eine belastbare Ausgangslage. Ein pragmatischer Einstieg: eine Stichprobe der wichtigsten Produktdaten gegen die oben genannten Dimensionen prüfen. Wie viele Datensätze weisen fehlende Pflichtfelder auf? Wie hoch ist der Anteil an Widersprüchen zwischen zwei Systemen?
Dieser Schritt wird in der Praxis überraschend selten konsequent durchgeführt – meist, weil keine klare Zuständigkeit dafür besteht. Genau das ist häufig bereits der erste strukturelle Schwachpunkt.
Datenqualität verbessern: Prozess vor Tool
Ein zentraler Punkt, der in der Praxis oft übersprungen wird: Datenqualität ist zunächst ein Prozess- und Verantwortungsthema, erst in zweiter Linie ein Tool-Thema. Ein System kann Duplikate identifizieren oder fehlende Felder markieren – es entscheidet jedoch nicht, wer eine Korrektur vornimmt, nach welchem Standard Produktdaten erfasst werden oder wie mit unvollständigen Lieferantendaten umgegangen wird.
Massnahmen, die in der Praxis nachweislich wirken:
- Eine Single Source of Truth definieren. Klären, wo Produktdaten originär erfasst und wo sie lediglich weiterverwendet werden. Genau hier setzen PIM- und MDM-Systeme an: Sie bündeln Daten an zentraler Stelle, anstatt sie redundant in mehreren Systemen zu pflegen.
- Verantwortlichkeiten klar zuordnen. Wer verantwortet welche Datenkategorie? Data Ownership schafft klare Zuständigkeiten und verhindert, dass sich am Ende niemand zuständig fühlt.
- Regeln bei der Erfassung statt Kontrolle im Nachhinein. Pflichtfelder, Validierungsregeln und Formatvorgaben direkt in den Erfassungsprozess integrieren, statt Fehler erst Monate später zu entdecken.
Welche Tools unterstützen können
Sobald die Prozesse geklärt sind, entfalten Tools ihre Wirkung:
- PIM-Systeme strukturieren und zentralisieren Produktdaten mit klar definierten Attributen, Validierungsregeln und einer einheitlichen Datenquelle für alle Ausgabekanäle.
- MDM-Lösungen erweitern diesen Ansatz auf unternehmensweite Konsistenz über verschiedene Datendomänen hinweg – nicht nur Produkte, sondern auch Kunden, Lieferanten und Standorte.
- Data-Profiling-Tools identifizieren automatisiert Duplikate, Ausreisser und Inkonsistenzen, häufig bevor eine manuelle Prüfung überhaupt stattfindet.
- KI-gestützte Validierung gewinnt zunehmend an Bedeutung: Systeme, die automatisch erkennen, wenn eine Produktbeschreibung unvollständig ist oder ein Wert ausserhalb des erwarteten Bereichs liegt.
Kein Tool ersetzt jedoch die vorgelagerte Klärung der Prozesse. Ein PIM-System auf unklar definierte Verantwortlichkeiten aufzusetzen, verlagert das Problem lediglich, anstatt es zu lösen.
Bewusstsein für Datenqualität im Unternehmen etablieren
Diese Aufgabe stellt sich in der Praxis oft als anspruchsvoller heraus als die technische Umsetzung. Bewährte Ansätze:
- Datenqualität messbar und sichtbar machen. Ein einfaches Dashboard mit Vollständigkeitsgrad oder Fehlerquote wirkt oft überzeugender als jede Grundsatzdiskussion.
- Konkrete Auswirkungen aufzeigen. Anhand realer Beispiele verdeutlichen, welche Folgen ein fehlerhafter Datensatz im Livebetrieb hat – etwa eine falsche Lieferzeit, eine Reklamation oder ein verpasstes Marktplatz-Listing.
- Data Stewards benennen. Klar zugeordnete Personen, nicht nur Abteilungen, die für bestimmte Datenbereiche Verantwortung tragen und als Ansprechpartner fungieren.
- Mit einem klar abgegrenzten Bereich beginnen. Ein einzelner Produktbereich mit sauberen Daten überzeugt in der Regel mehr als ein unternehmensweites Grossprojekt ohne klaren Zeithorizont.
Fazit
Datenqualität ist kein einmaliges Projekt, sondern eine kontinuierliche Aufgabe. Mit klar definierten Prozessen, den passenden technologischen Werkzeugen und eindeutigen Zuständigkeiten lässt sie sich jedoch systematisch in den Griff bekommen – und wird so vom Nebenthema zum echten Wettbewerbsfaktor.
Ein erster, ehrlicher Blick auf die eigenen Produktdaten zeigt in der Regel bereits, wo der grösste Handlungsbedarf – und damit der grösste Hebel – liegt.
Wir beraten Sie gerne dabei, wie Sie Ihre Datenqualität optimieren und für Ihr Unternehmen den grössten Mehrwert bietet, und unterstützen Sie von der Konzeption bis zur technischen Integration. Sprechen Sie uns an – wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.