Was wäre ein Unternehmen ohne valide Daten? Ohne Daten und deren genaue Analyse ständen viele Betriebe schnell vor dem Aus. Schließlich sind Datenanalysen entscheidend für zukünftige Geschäftstätigkeiten und beeinflussen die Investitionstätigkeit oder Investitionszurückhaltung. Ein detaillierter Blick in die Daten verrät so einiges über ein Unternehmen. Eine sichere Datenanalyse hat schon manchen Vorstand vor geschäftlichen Fehltritten bewahrt. Wir verraten, worauf bei einer erfolgreichen Datenanalyse zu achten ist.
Optimale Datenqualität: Das ist zu beachten
Wenn es um das Thema Datenanalyse geht, raucht vielen der Kopf. Ins Detail von Unternehmenskennzahlen einzusteigen, ist nicht immer einfach, aber unabdingbar. Wie die Datenanalyse leichter und schneller von der Hand geht, erfahren Sie hier. Der Artikel erläutert in sieben wertvollen Tipps,
- worauf Sie unbedingt achten sollten
- welche Folgen ein Mangel in der Datenqualität haben kann
- was bei der Plausibilität der Daten zu berücksichtigen ist
Gesunde Daten sind die Grundlage für eine gesunde Geschäftstätigkeit
Die Basis einer gesunden Geschäftstätigkeit ist eine gesunde Datenlage. Daten bilden die Realität ab. Wie erfolgreich sie dies jedoch tun, ist maßgeblich von ihrer Qualität abhängig. Bei hoher Datenqualität sind die Daten eine vertrauensvolle Basis fürs tägliche Geschäft der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Aber nicht nur diese profitieren davon: Das Management ist ebenso von der Qualität der Daten betroffen. Es ist wesentlich einfacher, sinnvolle Entscheidungen zu treffen, wenn die Daten mit denen man arbeitet, korrekt sind und die Realität einwandfrei widerspiegeln. Auch dem Unternehmen kommt das zu Gute. Treten Schwierigkeiten und Problemen auf, muss sich das Führungsteam auf die Datenbasis verlassen können. Normalerweise werden in solch einem Fall zeitnah korrektive Maßnahmen eingeleitet. Stimmen die Daten nicht oder sind diese an vielen Stellen mangelhaft, kann ein Unternehmen eine erfolgreiche Geschäftstätigkeit nur schwer aufrechterhalten.
Ein paar Beispiele für schlechte Datenqualität:
- Doppelte Warenbestellungen
- Postalische Rückläufer aufgrund falscher Kundenanschriften
- Rechnungen werden gar nicht oder doppelt bezahlt
- Rechnungen für Produkte oder Dienstleistungen werden nicht gestellt
Als Grundsatz gilt: Prüfen Sie die Datenqualität vor der Datenanalyse. Keines der modernsten Analysetools nützt Ihnen etwas, wenn Sie dort mit falschen oder veralteten Daten arbeiten. Plausibilitätsprüfungen im Rahmen der Dateneingabe sind sinnvoll. Die meisten Programme unterstützen die Anwender bereits bei der Eingabe und Verarbeitung der Daten. Fehler können so frühzeitig erkannt und behoben werden, was im Ergebnis eine Menge Arbeit und Frust erspart.
Konsequenzen mangelnder Datenqualität beziehungsweise -erfassung
Eine schlechte Datenlage ist richtig teuer und geht ordentlich ins Geld. Dabei sind es nicht nur die Finanzen auf dem Konto, die dahinschwinden, sondern vor allem Zeit und Nerven. Die kostet es nämlich, um falsche oder veraltete Daten wieder auf Vordermann zu bringen. Stichwort hier ist Clean Data. Mit Clean Data, der regelmäßigen Datenbereinigung kann der Aufwand, der mit Fehlersuche und Korrektur verbunden ist, um ein Vielfaches reduziert werden.
