Datenqualität: Definition, Kriterien und Messmethoden im Kontext von PIM

Die Bedeutung von Datenqualität und Datenmanagement in Unternehmen wird immer deutlicher, wie aktuelle Studien und Umfragen zeigen. Laut einer Umfrage von Deloitte unter 29 Chief Data Officers (CDOs) ist die Verbesserung der Nutzung von Daten und Analysen für 68 % der Befragten die oberste Priorität. Dies unterstreicht die zentrale Rolle, die Datenqualität und effektives Datenmanagement für den unternehmerischen Erfolg spielen.

Im Kontext des Product Information Managements (PIM) ist eine hohe Datenqualität entscheidend, um den Herausforderungen und Chancen der datengetriebenen Geschäftswelt gerecht zu werden. In diesem Artikel erörtern wir die essenziellen Aspekte der Datenqualität und zeigen auf, wie sie sich auf das PIM-System auswirken. Wir gehen insbesondere auf folgende Punkte ein:

• Definition und Bedeutung von Datenqualität
• Schlüsselkriterien für Datenqualität im PIM-Kontext
• Messmethoden zur Bewertung der Datenqualität

Nutzen Sie die in diesem Artikel präsentierten Informationen, um Ihr Verständnis von Datenqualität zu vertiefen, Ihre PIM-Strategie zu optimieren und Ihr Unternehmen erfolgreich in die datengetriebene Zukunft zu führen.

Essenzielle Aspekte der Datenqualität

Eine exzellente Datenqualität ist das Fundament für fundierte Entscheidungen und erfolgreiche Geschäftsprozesse. Mit steigender Digitalisierung und den komplexeren Datenstrukturen wird die Bedeutung der Datenqualität immer größer. Eine hohe Datenqualität ermöglicht Ihnen effiziente Geschäftsprozesse und fundierte Entscheidungen auf der Basis korrekter und aktueller Informationen.

Eine gute Datenqualität definiert sich durch die Eignung der Daten, die folgenden Schlüsselkriterien zu erfüllen:

• Relevanz: Die Daten müssen auf die Zielgruppe und das jeweilige Produkt abgestimmt sein.
• Aktualität und zeitliche Gültigkeit: Informationen müssen regelmäßig auf Änderungen überprüft und aktualisiert werden.
• Genauigkeit und Präzision: Alle Daten sollten sorgfältig auf Fehler oder Ungenauigkeiten überprüft werden.
• Konsistenz und Vollständigkeit: Daten müssen einheitlich und ohne Inkonsistenzen in Format oder Struktur sein

Quelle: acquisa/ Data Quality.

Die Qualität der ermittelten Daten hängt dabei von verschiedenen Einflussfaktoren ab, wie etwa der Datenerfassung, der Datenverarbeitung und der Datenanalyse. Fehlerhafte Daten können sich in jedem der Schritte einschleichen und Datenqualitätsprobleme verursachen. Die Präzision und Zuverlässigkeit der Datenerfassung sind von entscheidender Bedeutung, da ungenaue Daten leicht in die Systeme gelangen und zu Fehlentscheidungen führen können. So müssen bei der Datenverarbeitung ein hohes Maß an Effizienz und Genauigkeit gewährleistet sein, um das Risiko inkonsistenter Daten zu minimieren.

Die Rolle der Datenqualität im Product Information Management (PIM)

Um im datengesteuerten Wettbewerbsumfeld erfolgreich zu bestehen, ist die Verwaltung und Qualität von Produktinformationen essenziell. Das Product Information Management (PIM) spielt dabei eine entscheidende Rolle. PIM-Systeme unterstützen Unternehmen dabei, ihre Produktdaten in konsistenter und strukturierter Form zu verwalten und zu pflegen. 

Quelle: acquisa/ PIM.

Mit einem PIM-System wie Akeneo, das als zentrale Drehscheibe für Produktinformationen dient, können Unternehmen die Herausforderung meistern, Daten aus Dutzenden von verschiedenen Quellen zu integrieren und zu harmonisieren. Dies stellt sicher, dass alle Abteilungen, Partner und Vertriebskanäle auf die gleichen, aktuellen Informationen zugreifen können.

Eine gezielte, datengetriebene Kundenansprache gelingt am besten durch die Nutzung von konsistenten und präzisen Produktinformationen aus Kundendatenbanken. Zudem werden Geschäftsprozesse effizienter, da die Kommunikation intern und extern reibungsloser verläuft und weniger Missverständnisse entstehen. Im Rahmen der Datenqualitätsmanagement-Initiativen sollte daher besonderer Wert auf die Qualität der Produktinformationen gelegt werden.

Auswirkungen schlechter Datenqualität auf PIM und Geschäftsergebnisse

Eine schlechte Datenqualität kann weitreichende und oft unterschätzte negative Auswirkungen haben. Wenn Produktinformationen fehlerhaft, veraltet oder inkonsistent sind, entstehen Probleme, die sich direkt auf die Kundenzufriedenheit und indirekt auf die internen Geschäftsprozesse auswirken. Diese Probleme können sich in verschiedenen Bereichen manifestieren:

Verwirrung und Misstrauen: Kunden, die mit inkonsistenten oder fehlerhaften Produktinformationen konfrontiert werden, können verwirrt und misstrauisch gegenüber der Marke werden. Dies kann zu einer verringerten Markenloyalität führen.

Umsatzverlust: Unzureichende oder irreführende Produktinformationen können zu einer geringeren Konversionsrate führen, da Kunden möglicherweise vom Kauf absehen.

Negative Kundenbewertungen: Kunden, die aufgrund schlechter Datenqualität negative Erfahrungen machen, können negative Bewertungen hinterlassen, was potenzielle neue Kunden abschrecken kann.

Verlangsamte Entscheidungsprozesse: Mangelhafte Daten können zu Unsicherheiten in Entscheidungsprozessen führen, was wiederum die Reaktionsfähigkeit des Unternehmens beeinträchtigt.

Erhöhter Korrekturaufwand: Ein hoher Anteil an fehlerhaften Daten erfordert zusätzlichen Aufwand für deren Korrektur, was Ressourcen bindet, die anderweitig effektiver eingesetzt werden könnten.

Fehlentscheidungen: Entscheidungen, die auf der Grundlage ungenauer Daten getroffen werden, können zu strategischen Fehlern und verpassten Geschäftschancen führen.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist die Etablierung einer effektiven Data Governance-Struktur unerlässlich. Eine solche Struktur sollte folgende Elemente umfassen:

1. Klare Verantwortlichkeiten: Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenqualitätsmanagement.
2. Prozessstandards: Entwicklung und Implementierung von Standards für die Datenerfassung, -verarbeitung und -pflege.
3. Regelmäßige Datenüberprüfungen: Durchführung regelmäßiger Audits und Analysen zur Identifikation und Korrektur von Datenqualitätsproblemen.
4. Schulung und Bewusstsein: Sensibilisierung und Schulung der Mitarbeiter in Bezug auf die Bedeutung und den Umgang mit Datenqualität.

Durch die Berücksichtigung dieser Aspekte können Unternehmen die Qualität ihrer Daten im PIM-Bereich verbessern, was sich positiv auf die Kundenzufriedenheit und die internen Geschäftsprozesse auswirkt.

Schlüsselkriterien für Datenqualität im PIM-Kontext

Um die Datenqualität im PIM-Kontext optimal gewährleisten zu können, sollten Sie die folgenden Kriterien beachten, die entscheidend für Datenqualitätsmetriken sind.

Relevanz der Daten: Sie sollten sicherstellen, dass Ihre Datensätze wirklich auf Ihre Zielgruppe und deren Anforderungen sowie auf das jeweilige Produkt abgestimmt sind. Außerdem ist es wichtig, dass Sie unnötige Informationen eliminieren und nur wertschaffende Daten zur Verfügung stellen, um eine hohe Relevanz zu gewährleisten.

Aktualität und zeitliche Gültigkeit: Sie sollten darauf achten, regelmäßig Ihre Datensätze in Bezug auf Änderungen oder Aktualisierungen zu überprüfen und schnellstmöglich anzupassen. Nur so können Sie Ihrem Kunden die korrekten und aktuellen Produktinformationen bereitstellen, die er benötigt.

Genauigkeit und Präzision: Achten Sie darauf, alle Daten sorgfältig zu überprüfen, um mögliche Fehler oder Ungenauigkeiten frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren. Eine hohe Genauigkeit und Präzision führen zu einer Verbesserung der Datenqualität und somit zu einem besseren Kundenerlebnis.

Konsistenz und Vollständigkeit: Führen Sie regelmäßig Datenbereinigungen durch, um Dubletten zu bereinigen, damit potenzielle Lücken oder Fehler im System vermieden werden können.

Messmethoden zur Bewertung der Datenqualität

Zur effektiven Bewertung der Datenqualität im PIM-Kontext ist der Einsatz verschiedener Messmethoden unerlässlich. Diese Methoden ermöglichen es, die Qualität der Daten systematisch zu analysieren und zu verbessern. Einige der wichtigsten Messmethoden umfassen:

Daten-Auditierung: Diese Methode beinhaltet eine gründliche Überprüfung der vorhandenen Datenbestände. Dabei werden die Daten auf ihre Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität hin untersucht. Ein Daten-Audit kann Schwachstellen aufdecken und Hinweise darauf geben, wo Verbesserungen notwendig sind.

Qualitätsindikatoren und Kennzahlen: Durch die Definition spezifischer Qualitätsindikatoren und Kennzahlen können Unternehmen die Datenqualität quantitativ messen. Beispiele hierfür sind die Fehlerquote, die Vollständigkeit der Datensätze oder die Aktualität der Informationen.

Statistische Analysen: Statistische Methoden wie Varianzanalysen, Korrelationsanalysen oder Regressionsanalysen können eingesetzt werden, um Muster und Trends in den Daten zu erkennen. Diese Analysen helfen dabei, systematische Fehler oder Anomalien in den Daten zu identifizieren.

Stichprobenprüfungen: Bei dieser Methode werden zufällige Stichproben aus den Datenbeständen gezogen und detailliert analysiert. Stichprobenprüfungen sind besonders nützlich, um die allgemeine Datenqualität in großen Datenmengen zu beurteilen.

Automatisierte Analysewerkzeuge: Der Einsatz von spezialisierten Softwarelösungen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu analysieren. Diese Tools können Inkonsistenzen, Duplikate und andere Qualitätsprobleme automatisch erkennen und melden.

Benutzerfeedback: Die Einbeziehung von Feedback der Endnutzer, die mit den Daten arbeiten, kann wertvolle Einblicke in die praktische Qualität der Daten liefern. Nutzerfeedback hilft dabei, Probleme aus der Perspektive der Anwender zu identifizieren.

Benchmarking: Der Vergleich der eigenen Datenqualität mit Branchenstandards oder den Best Practices von Wettbewerbern kann helfen, die eigene Position zu bewerten und Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren.

Ausblick: Trends und Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität und PIM

Mit dem Eintritt in das Jahr 2024 entwickelt sich das Feld der Datenqualität rasant weiter, beeinflusst durch die zunehmende Komplexität und Menge an Daten. Unternehmen erkennen, dass effektives Datenmanagement nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern eine strategische Notwendigkeit ist. Die Trends, die den Bereich der Datenqualität in diesem Jahr prägen, sind vielfältig und spiegeln die facettenreichen Herausforderungen und Chancen wider, denen sich Organisationen in einer datengetriebenen Welt gegenübersehen. 

1. Stammdaten-/Datenqualitäts-Management: Unternehmen setzen zunehmend auf harmonisierte Stammdaten, um korrekte und konsistente Daten sicherzustellen. Dies ermöglicht bessere Prognosemodelle und optimierte datengetriebene Abläufe, neue Services und Produkte.
2. Datengetriebene Unternehmenskultur: Investitionen in Technologien und eine Kultur des offenen Umgangs mit Daten fördern eine verlässliche Datengrundlage für Entscheidungen und Prozesse, mit dem Ziel, Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
3. Data Governance: Unternehmen entwickeln system- und abteilungsübergreifende Richtlinien und Rahmenbedingungen, um Datenstrategien effektiv in Geschäftsprozessen zu nutzen, Effizienz zu steigern und Innovationen zu fördern.
4. Data Discovery/Visualization: Die Priorisierung von Data Discovery ermöglicht das Entdecken von Mustern, Clustern und Trends durch den Einsatz von Advanced-Analytics-Methoden, Dashboards und automatisch generierten Insights.

Fazit

Datenqualität spielt eine entscheidende Rolle für effizientes Product Information Management (PIM). Eine gute Datenqualität bedeutet eine konsistente, vollständige und korrekte Darstellung von Produktinformationen. Setzen Sie die Erkenntnisse aus diesem Artikel in die Praxis um, um die Datenqualität in Ihrem PIM-System kontinuierlich zu optimieren. Sie profitieren damit von einer verbesserten Entscheidungsfindung, einer effizienteren internen Kommunikation und einer höheren Kundenzufriedenheit. Achten Sie auf die genannten Kriterien und nutzen Sie geeignete Messmethoden, um Ihre Produktinformationen zu einem Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen zu machen.

Quelle

explodingtopics.com: 39+ Data Analytics Statistics (2023)

Über den Autor

Steffen Grigori ist in der dynamischen Welt des modernen Marketings und Vertriebs fest verwurzelt. Als Chef vom Dienst bei acquisa, dem Fachmedium für Marketing, Vertrieb und E-Commerce, hat er tiefe Einblicke in die sich ständig wandelnde Landschaft von Trends und Best Practices in dieser Branche. Seine Arbeit reflektiert sein Engagement für qualitativ hochwertige Inhalte und aktuelle Informationen. Er hat den Anspruch, der Marketinggemeinschaft konkreten Mehrwert zu bieten und ist stolz darauf, zur kontinuierlichen Weiterbildung und zur Fachkompetenz in der Branche beizusteuern.