Datenqualität verbessern: So bilden Sie ein solide Basis für optimale Ergebnisse

 

Datenqualität verbessern steht aus gutem Grund ganz oben auf der To-do-Liste, wenn in einem Unternehmen Qualitätsmanagement (QM) ernst genommen wird. Denn wie, wenn nicht auf einer vernünftigen Datengrundlage, sollte sonst geprüft werden, ob Anspruch, Realität und Ergebnisse auf einer Linie sind?

Mangelt es den gesammelten Daten aber an Relevanz, Aktualität und Genauigkeit, dann fehlt Ihrem QM die belastbare Basis. Und das gilt für Unternehmen jeder Branche und Größe: Haben Sie es mit einer unsauberen Datensammlung zu tun, steht Ihr QM-Management auf wackeligen Beinen, denn die Daten sind praktisch nicht zu gebrauchen. Aber es geht auch anders. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Datenqualität effizient optimieren können.

Was ist Datenqualität?

Datenqualität ist das, was Ihrem Unternehmen bzw. einem bestimmten internen Zweck am dienlichsten ist. Sie wird über ihren konkreten Nutzen definiert – wird die Datengrundlage diesem gerecht, stimmt deren Qualität. Nichtsdestoweniger gibt es auch für Datenqualität einige Kriterien, die für jeden Zweck sinnvoll sind, wie bspw. Einheitlichkeit und Vollständigkeit.

Hin zur mehr Datenqualität:
Kriterien für hochwertige Daten

Trotz der notwendigen individuellen Passung von Datenqualität gibt es einige Standards, mit denen Sie meist richtig liegen. Nicht immer muss Ihre Datenqualität sämtliche der folgenden Kriterien erfüllen. Allerdings sind sie sehr sinnvolle Leitlinien, um die Datenqualität zu steigern. Was im Einzelfall greift, entscheiden Sie.

  • Vollständigkeit: Legen Sie im Vorfeld fest, welche Daten für welche Causa relevant sind. Leere Datenfelder sollten nicht vorkommen!
  • Eindeutigkeit: Alle involvierten Mitarbeitenden müssen die Daten unmittelbar verstehen. Typische Stolpersteine sind bspw. kryptische Abkürzungen oder Anglizismen, wo ein deutscher Begriff gängiger gewesen wäre (und umgekehrt).
  • Korrektheit: Selbstverständlich sollten alle Daten stets korrekt sein. Wesentlich dafür ist, dass die richtigen Daten erhoben und ohne Zahlendreher und Tippfehler erfasst werden.
  • Aktualität: Der Faktor Aktualität kann von Branche zu Branche variieren. Klar ist aber, dass Sie verlässliche Werte der jüngeren Vergangenheit brauchen statt überholtes Datenmaterial.
  • Genauigkeit: Prüfen Sie die Datenerhebung bis ins Detail. Hier könnte bspw. relevant sein, wie viele Nachkommastellen bei Zahlwerten erfasst werden müssen.
  • Einheitlichkeit: Definierte Standards statt wildem Durcheinander – legen Sie bspw. für Datumsangaben oder Uhrzeiten eine verbindliche Schreibweise fest.
  • Redundanzfreiheit: Beschränken Sie sich auf das Wesentliche, statt unnütze Datenberge zu produzieren. Wird bspw. das Datum erfasst, braucht es keine Extra-Spalte für den Monat.

Fallstricke vermeiden: Auswirkungen schlechter Datenqualität richtig einschätzen

Wie problematisch können so ein paar Zahlendreher oder unterschiedliche Schreibweisen schon sein? Nun, bei Verbesserung der Datenqualität kommt es tatsächlich auf jedes Detail an. Bei niedriger Güte ist die Erfassung schlimmstenfalls umsonst gewesen. Mögliche Folgen sind:

  • Uneinheitliche Darstellung: Werden Ihnen uneinheitliche Daten ausgegeben, verhindert dies ein schnelles Erfassen des Informationsgehalts. Dem können Sie entgehen, indem Sie auf Einheitlichkeit setzen.
  • Falsche Werte: Ohne definierte Standards, um die Datenqualität sicherzustellen, steigt die Gefahr, dass sich fehlerhafte Werte einschleichen. Wenn Sie es sich zum Ziel setzen, die Datenqualität zu verbessern, sollten Sie daher Richtlinien vorgeben.
  • Nicht vergleichbar: Bei minderwertiger Datenqualität verfehlen die Daten ihren Zweck, denn es mangelt ihnen an Vergleichbarkeit. Was nützen Ihnen Werte, die Sie nicht mit vorherigen Ergebnissen vergleichen können?
  • Analyse unmöglich: Schlechte Datengrundlage – keine oder verfälschte Ergebnisse. Dann hätten Sie sich den Aufwand der Datenerfassung wahrlich sparen können. Wichtig ist also, dass Sie die Datenqualität von Beginn an stetig erhöhen.

Best Practices: Datenqualität optimieren mit dem QM-Pilot

Die Datenqualität zu verbessern, lohnt sich, denn schließlich ist sie die Grundlage für Ihr Qualitätsmanagement oder eine QM-Zertifizierung. Glücklicherweise gibt es verschiedene Mittel gegen Daten-Wildwuchs. Wie diese aussehen, erklären wir Ihnen jetzt.

1. Daten für das QM in einer Qualitätsmanagement-Software erfassen

Eine Qualitätsmanagement-Software wie der QM-Pilot ist ein wirkungsvolles Tool, um die Güte der erhobenen Daten sicherzustellen. Anstatt mit Excel-Tabellen zu hantieren, haben Sie im QM-Pilot dank smarter Funktionen alles gebündelt, was für die Qualitätssicherung relevant ist. So können Sie bspw. normative Grundlagen, Einstufung und Standorte so vorgeben, dass immer auf die richtigen Daten zugegriffen wird.

2. Datenqualität schon bei der Dateneingabe sicherstellen

Der QM-Pilot bietet Ihnen umfassende Funktionen für Ihr Qualitätsmanagement. Ein wichtiger Baustein sind die Stammdatentabellen, in denen Sie Ihre Daten einmal exakt und gründlich erfassen. Statt Freitextfeldern, die zu Tippfehlern und Uneinheitlichkeit einladen, zeigt Ihnen der QM-Pilot die für Sie relevanten Stammdaten in Auswahllisten an. Ein Klick und alles stimmt!

Braucht es statt einer vordefinierten Auswahl lediglich die Entscheidung über Ja oder Nein, dann hat der QM-Pilot auch dafür eine Lösung parat. Zusätzlich zu den Auswahllisten können Sie Checkboxen zum Abhaken anlegen und ankreuzen lassen.

Stammdatentabelle

Stammdaten Normative Grundlagen

Auswahlliste mit Verknüpfung zu Stammdatentabelle

Auswahlliste Kenndatenfeld

Checkboxen

Datenqualität Checkboxen im QM-Pilot

Datumsfeld

Datenqualität Datumsfeld im QM-Pilot

Zahlenfeld

Datenqualität Zahlenfeld im QM-Pilot

3. Mitarbeitende schulen

Wissende Mitarbeitende können kluge Entscheidungen treffen. Wenngleich die Handhabung des QM-Pilot intuitiv und leicht verständlich ist, lohnt es sich stets, in Weiterbildung zu investieren. Mitarbeitende sollten schließlich nicht nur wissen, wie sie Daten richtig eintragen, sondern auch den Sinn dahinter begreifen. Das gelingt, wenn ihnen die Relevanz der Datenqualität sowie deren spezifische Merkmale klar sind.

4. Datenqualität regelmäßig prüfen

Die Datenqualität sollte regelmäßig geprüft werden. Das meint nicht die erhobenen Daten allein, sondern auch die angewendeten Kriterien. Sind diese noch passgenau für Ihren Betrieb? Dient die Datenqualität Ihrem Qualitätsmanagement-System, oder haben sich Parameter geändert?

Wenn Sie Datenqualität verbessern, optimieren Sie Ihre Ergebnisse

Klasse statt Masse lautet die Devise, wenn es um Datenqualität geht. Warum Sie Ihre Datenqualität verbessern sollten, liegt auf der Hand: Hochwertige Daten gleich sinnvolle Analyseergebnisse und langfristig mehr Optionen, um Ihre Qualität auf ein neues Level zu bringen.

Sie möchten Ihr Datenchaos in den Griff bekommen? Wir sind bei Ihnen – nehmen Sie gerne direkt Kontakt mit uns auf!

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Kommentare

Kommentar von Markus Achatz |

Guten Tag,

vielen Dank für Ihren interessanten Blog. Das ein "Mehr" an Daten nicht gleich auch "Datenqualität" bedeutet kann ich nur bestätigen. In einem Zeitalter wo Speicherung so gut wie nichts mehr kostet, ist das Risiko Daten zu generieren und diese auch einfach nur abzuspeichern relativ hoch. Später führt dann diese Vielzahl an Daten zu Missverständnissen und fehlerhaften Ergebnissen.

Stattdessen sollte überlegt werden, wie selektiere ich meine Daten. Wann wird benötigt, was unterstützt den gewünschten und benötigten Mehrwehrt? Hier kann ein Datenfriedhof auch hinderlich sein. Es sollte daher überlegt werden, systematisch auch Daten die nicht mehr benötigt, oder aber auch sogar fehlerhaft sind, nachhaltig zu löschen. Auch hier kann eine Software von Nutzen sein.

Viele Grüße.

Markus Achatz

Was ist die Summe aus 9 und 4?
Picture Product Manager Kristin Prüssner

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