Leitfaden: In 7 Schritten zu besserer Datenqualität
Datenqualität ist ein Schlüsselfaktor in nahezu jedem datengetriebenen Projekt – ob in der Industrie, im Handel oder im Dienstleistungssektor. Und dennoch wird sie oft unterschätzt oder vernachlässigt. Das Resultat: ineffiziente Prozesse, fehlerhafte Analysen und kostspielige Entscheidungen.
In diesem Beitrag zeigen wir, warum Datenqualität so entscheidend ist und wie Unternehmen in 7 konkreten Schritten nachhaltige Verbesserungen erzielen können.
Warum ist Datenqualität so wichtig?
Daten durchziehen alle Ebenen eines modernen Unternehmens: von der strategischen Planung über operative Prozesse bis zur Kundeninteraktion. Schlechte Datenqualität wirkt sich direkt auf diese Bereiche aus:
- Fehlerhafte Reports führen zu falschen Entscheidungen.
- Dubletten oder unvollständige Daten verlangsamen Prozesse.
- Nicht konsistente Stammdaten erzeugen technische Probleme.
- Fehlinterpretierte Kennzahlen können regulatorische Konsequenzen haben.
Das bedeutet: Datenqualität ist kein optionales Thema – sie ist ein kritischer Erfolgsfaktor.
Was bedeutet „gute Datenqualität“?
Gute Datenqualität wird durch mehrere Dimensionen beschrieben:
- Vollständigkeit: Sie beschreibt, wie viel Prozent der erwarteten Informationen tatsächlich vorhanden sind. Fehlende Werte – z. B. ein fehlender Kundenname oder ein nicht eingetragener Liefertermin – können Analysen massiv verzerren.
- Aktualität: Die Daten sind auf dem neuesten Stand. Veraltete Informationen – etwa frühere Telefonnummern oder überholte Lagerbestände – können Fehlplanungen oder falsche Rückschlüsse nach sich ziehen.
- Gültigkeit: Unter Gültigkeit wird verstanden, ob Daten bestimmten Formaten und Regeln entsprechen, z.B. kann ein fixes Geburtsdatum nicht in der Zukunft liegen.
- Korrektheit: Stimmen die Informationen mit der Realität überein? Dafür braucht es Referenzsysteme – also eine sogenannte ‚Single Source of Truth‘ – oder externe Validierung, z. B. durch offizielle Register oder Feedbackprozesse.
- Konsistenz: Die Konsistenz wiederum stellt sicher, dass Daten in verschiedenen Systemen zusammenpassen. Wenn in CRM, ERP und Marketing unterschiedliche Umsatzdaten für denselben Kunden stehen, wird jede Analyse zum Ratespiel.
- Eindeutigkeit: Die Eindeutigkeit prüft, ob Daten mehrfach vorkommen. Jede Entität sollte eindeutig sein – und nur einmal vorkommen. Gerade bei Kundendaten kann das zu doppelten Kontakten, fehlerhaften Kampagnen oder inkorrekten Auswertungen führen.
- Pünktlichkeit: Die Daten stehen zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung – also dann, wenn sie gebraucht werden. Selbst korrekte und aktuelle Daten sind wertlos, wenn sie zu spät ankommen, etwa bei Echtzeitentscheidungen in der Logistik oder bei regulatorischen Reporting-Deadlines. Pünktlichkeit betrifft sowohl technische Schnittstellen (z. B. Latenzzeiten in ETL-Prozessen) als auch organisatorische Prozesse (z. B. verspätete Datenfreigaben durch Fachbereiche).
- Eignung: Und zuletzt die Eignung für den Zweck: Hier wird geprüft, ob die Daten tatsächlich zu der konkreten Fragestellung oder dem Geschäftsprozess passen. Denn auch formal korrekte Daten helfen wenig, wenn sie für den aktuellen Kontext irrelevant sind.
Nur wenn alle diese Dimensionen erfüllt sind, ist die Datenbasis belastbar und nutzbar.
In 7 Schritten zu besserer Datenqualität
Data Governance & Verantwortlichkeiten etablieren
Der erste Schritt besteht darin, eine klare Data-Governance-Struktur zu etablieren. Das bedeutet, dass Verantwortlichkeiten für Daten im Unternehmen eindeutig zugewiesen werden müssen. Typische Rollen sind hier etwa Data Owner, die für die fachliche Korrektheit verantwortlich sind, Data Stewards, die sich um die Pflege und Kuration der Daten kümmern, sowie Data Architects, die die technische Datenstruktur aufbauen und verwalten. Ein Data Council kann zusätzlich als zentrales Entscheidungsgremium fungieren, in dem Standards, Verfahren und strategische Fragen zur Datennutzung abgestimmt werden.
Tools & Technologien:
Grundlage für diese Arbeit ist ein bewährtes Framework wie DAMA-DMBOK. Technologisch unterstützen Governance-Tools wie Collibra, Alation oder Informatica Axon bei der Umsetzung, indem sie ein zentrales Regelwerk, Rollenmanagement und Kontrollmechanismen bereitstellen.
Datenqualitätsstandards & Regelwerke definieren
Im zweiten Schritt geht es darum, einheitliche Datenstandards und Regeln zu definieren. Denn nur wenn klar ist, welche Formate, Pflichtfelder und semantischen Definitionen gelten, können Daten konsistent und korrekt gepflegt werden. Dies umfasst u.a. die Definition von Namenskonventionen, gültigen Wertebereichen, Formate (z. B. Datumsangaben oder Währungen) sowie die Entwicklung eines unternehmensweiten Data Dictionary.
Tools & Technologien:
Auch hier unterstützen Tools wie Azure Purview oder Google Cloud Data Catalog bei der automatisierten Erfassung und Dokumentation von Schemas, Attributen und Relationen. Darüber hinaus empfiehlt sich der Aufbau von Ontologien und Taxonomien, die die Begriffswelt des Unternehmens strukturieren – beispielsweise Produktkategorien oder Kundensegmente.
Automatisierte Validierung & Prüfregeln implementieren
Der dritte Schritt widmet sich der technischen Validierung und Einführung automatisierter Prüfmechanismen. Ziel ist es, fehlerhafte oder unplausible Daten bereits bei der Erfassung oder Übernahme zu erkennen. Hierzu zählen Prüfregeln, wie etwa die Validierung von E-Mail-Adressen oder Postleitzahlen, die Plausibilitätsprüfung von Umsatzwerten oder die Konsistenzprüfung zwischen Feldern (z. B. Stadt und zugehörige PLZ). Dies kann sowohl bei manuellen Eingaben als auch bei Systemimporten oder automatisierten Datenflüssen erfolgen.
Tools & Technologien:
Geeignete Werkzeuge für diese Aufgaben sind u.a. Talend Data Quality, great_expectations (Open Source), OpenRefine oder SAS Data Management. Besonders leistungsfähig ist hier auch die Kombination mit ETL/ELT-Tools wie dbt oder Informatica, die Prüfregeln direkt in Datenpipelines einbinden.
Datenerfassung automatisieren & manuelle Fehlerquellen reduzieren
Im vierten Schritt empfiehlt sich, manuelle Dateneingaben durch automatisierte Erfassungsprozesse zu ersetzen. Die manuelle Eingabe ist nicht nur fehleranfällig, sondern auch zeitaufwendig. Automatisierung kann hier in vielfacher Weise unterstützen: etwa durch die Nutzung von APIs zur strukturierten Datenübernahme aus CRM- oder ERP-Systemen, durch OCR-basierte Dokumentenerkennung bei Rechnungen und Lieferscheinen, oder durch RPA-Lösungen, die Routineeingaben zuverlässig übernehmen.
Tools & Technologien:
Tools wie UiPath, Power Automate oder Make.com ermöglichen eine flexible und skalierbare Automatisierung. Zudem können moderne Webformulare mit Validierungsfunktionen wie Typeform oder Microsoft Forms helfen, bereits bei der Eingabe Fehler zu vermeiden.
Single Point of Truth schaffen (Zentrale Datenhaltung)
Ein weiterer zentraler Schritt ist die Schaffung eines „Single Point of Truth“ – einer zentralen, konsistenten Datenbasis. In vielen Unternehmen liegen Daten redundant in verschiedenen Systemen vor. Dadurch entstehen Widersprüche, Synchronisationsprobleme und hohe Pflegeaufwände.
Tools & Technologien:
Durch den Aufbau eines Enterprise Data Warehouse oder eines modernen Lakehouse-Ansatzes (z. B. mit Snowflake oder Databricks) können alle Datenquellen konsolidiert und harmonisiert werden. Ergänzend sorgt ein Master Data Management (MDM)-System – wie SAP MDG oder TIBCO EBX – für die einheitliche Pflege und Versionierung von Stammdaten. In Übergangsphasen kann auch Datenvirtualisierung (z. B. mit Denodo) helfen, ohne physische Datenmigration konsistente Sichten auf verteilte Datenquellen zu ermöglichen.
Kontinuierliche Datenqualitätsüberwachung & Pflegeprozesse
Im sechsten Schritt wird die kontinuierliche Überwachung und Pflege der Datenqualität etabliert. Datenqualität muss messbar sein – deshalb gilt es, geeignete KPIs wie Datenvollständigkeit, Dublettenquote oder Änderungsraten zu definieren und regelmäßig zu überwachen. Visualisierungen in BI-Tools wie Power BI oder Tableau helfen, Datenqualitätsmetriken transparent und greifbar zu machen. Zusätzlich sollten regelmäßige Data Audits durchgeführt werden, um Qualitätsschwankungen frühzeitig zu erkennen.
Tools & Technologien:
Tools wie Soda.io, Ataccama oder auch eigene Python/SQL-basierte Lösungen bieten hierfür flexible und leistungsfähige Kontrollstrukturen. Change Data Capture (CDC) kann darüber hinaus Veränderungen in Datenströmen automatisiert überwachen und in Echtzeit reagieren.
Bewusstsein schaffen & Datenkompetenz fördern
Der siebte und letzte Schritt widmet sich dem kulturellen Aspekt: der Förderung von Datenkompetenz und der Verankerung von Datenqualität als gemeinsame Verantwortung. Denn Technologie allein reicht nicht – es braucht ein tiefes Verständnis für Daten in allen Fachabteilungen. Trainingsprogramme, E- oder interne Formate wie Data Days, Brown-Bag-Sessions oder Community-Plattformen helfen, ein gemeinsames Datenverständnis aufzubauen. Auch spielerische Ansätze wie Gamification – z. B. durch Ranglisten oder Badges für hohe Datenqualität – können das Bewusstsein stärken. Unternehmen, die Data Literacy gezielt fördern, werden mit einer höheren Datenakzeptanz und Verantwortlichkeit belohnt.
Tools & Technologien:
Lernplattformen wie DataCamp, Udemy for Business oder Qlik Continuous Classroom bieten gezielte Inhalte zu Themen wie Data Literacy, Datenqualität oder Analytics. Zur internen Wissensdokumentation und Communitybildung eignen sich Confluence, Notion oder SharePoint als zentrale Plattformen. Darüber hinaus lassen sich über KPI-gesteuerte Incentives in HR- oder Bonusstrukturen auch motivationsfördernde Maßnahmen implementieren, um qualitativ hochwertige Datenpflege aktiv zu fördern. Regelmäßige Data Days, interne Wettbewerbe oder Zertifizierungen können das Qualitätsbewusstsein weiter stärken und kulturell verankern.
Fazit: Von reaktiver Datenpflege zu proaktivem Datenqualitätsmanagement
Datenqualität ist heute eine Querschnittsdisziplin zwischen Technologie, Organisation und Kultur. Wer sie strategisch angeht, wird mit robusten Analysen, stabilen Prozessen und einer besseren Performance von KI-Anwendungen belohnt. Die Investition in gute Daten zahlt sich mehrfach aus:
- Geringerer Korrekturaufwand
- Schnellere, automatisierte Prozesse
- Bessere Entscheidungsgrundlagen
- Höhere Kundenzufriedenheit
- Langfristige Skalierbarkeit datengetriebener Systeme
Unser Rat: Beginnen Sie mit einem Pilotbereich und skalieren Sie schrittweise. Datenqualität ist kein Sprint – sondern eine strategische Daueraufgabe.
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Autor: Andreas Richter, Claudia Caruso
