Die Risiken mangelnder Datenqualität sind hoch. Und vermeidbar!

Die Risiken mangelnder Datenqualität sind hoch. Und vermeidbar!

In Ihren Datenbanken häufen sich fehlerhafte Kundenadressen, Duplikate und widersprüchliche Werte? Das sind Indizien für eine schlechte Datenqualität. In solchen Fällen sollten Sie handeln, denn Studien zeigen: Die negativen Folgen fehlerhafter Daten sind oft hoch. Hilfreich kann eine Softwarelösung wie BIG EVAL sein, die fehlerhafte Daten aufspürt, überwacht und die Datenqualität auf hohem Niveau hält.


Der Einfluss von Datenqualität auf Umsätze ist oft gross

Fehlerhafte Daten sind keine Seltenheit. Das zeigt beispielsweise eine Studie der Wissenschaftler Tadhg Nagle, David Sammon und Thomas C. Redman. Sie wurde 2017 im Management-Magazin Harvard Business Review veröffentlicht. Ein Ergebnis der Studie: Durchschnittlich 47 Prozent der von Unternehmen neu erstellten Datensätze weisen mindestens einen kritischen Fehler auf, der sich negativ auf die Arbeit des Unternehmens auswirkt.  

Solche Fehler kosten oft viel Geld. Umsatzeinbussen gehören zu den grossen Risiken durch fehlerhafte Daten. Für einen grossen Einfluss der Datenqualität auf den Umsatz von Unternehmen spricht zum Beispiel eine 2015 veröffentlichte Studie des internationalen Informationsdienstleisters Experian. Im Durchschnitt reduzierten sich die Einnahmen der für die Studie befragten Betriebe aufgrund ungenauer und unvollständiger Kunden- oder Interessentendaten um 27 Prozent. Weitere interessante Zahlen lieferte der Data Quality Market Survey 2017 von Gartner. In der Gartner-Studie lag der durchschnittliche Umsatzverlust der Unternehmen durch fehlerhafte Daten bei 15 Millionen US-Dollar.

Zeit- und Imageverlust: weitere Risiken durch Datenfehler

Umsatzeinbussen sind nur eine der möglichen Folgen mangelnder Datenqualität. Eine durch sie verursachte missglückte Kommunikation mit Kunden kann darüber hinaus die Reputation Ihres Unternehmens schädigen. Mangelnde Datenqualität bindet Arbeitskräfte und entwickelt sich oft zu einem hohen Kostenfaktor. Auch das wird durch Experten und Studien belegt. So schätzt der renommierte Experte für Informationsmanagement Larry P. English, dass die Höhe der Kosten durch fehlerhafte Datensätze bei zehn bis fünfzehn Prozent vom Umsatz liegt. Er geht zudem davon aus, dass Unternehmen bis zu 40 Prozent ihrer IT-Budgets für wiederkehrende Arbeiten ausgeben, die durch mangelnde Datenqualität verursacht wurden. Das ist viel und sollte Sie vielleicht dazu anregen, einmal die Datenqualität in Ihrem Unternehmen kritisch zu hinterfragen. 

BIG EVAL sorgt für höchste Datenqualität

Falls eine Datenanalyse zeigt, dass die Datensätze in Ihrem Unternehmen häufig fehlerhaft sind, sollten Sie handeln. Nutzen Sie die hochfunktionale Software-Lösung BIG EVAL für eine kontinuierliche Überwachung der Qualität Ihrer Unternehmensdaten, in jedem datenorientierten Projekt.
BIG EVAL wird so zu einem Frühwarnsystem, das Datenprobleme frühzeitig erkennt und für eine nachhaltig verbesserte Datenqualität sorgt. Dadurch können nicht nur Entscheidungen besser getroffen werden, Kosten minimiert werden sondern auch die Effizienz und Motivation der Datenverantwortlichen gesteigert werden.


Do the first step! Get in touch with BiG EVAL...

 BLOG

Our Experts Latest Articles

Webinars

Webinar – Test Automation in Agile Business Intelligence for Business Developers

Webinar – Test Automation in Agile Business Intelligence for Business Developers
Webinars

Webinar – Blueprint to Beat Data Challenges in Insurance Compliance

Webinar – Blueprint to Beat Data Challenges in Insurance Compliance
Webinars

Webinar – Overcoming Data Challenges in Insurance Compliance

Webinar – Overcoming Data Challenges in Insurance Compliance
Webinars

Transforming Data Management: The Partner’s Advantage

Transforming Data Management: The Partner’s Advantage
Webinars

From Data Challenges to Data Excellence – The Role of QA and Test Automation

From Data Challenges to Data Excellence – The Role of QA and Test Automation
Data Quality Management

The Yin and Yang of Data Quality Metrics: Balancing Accuracy and Completeness

The Yin and Yang of Data Quality Metrics: Balancing Accuracy and Completeness
Data Quality Management

Exploring the Impact of Data Reliability on Decision-Making Processes

Exploring the Impact of Data Reliability on Decision-Making Processes
News

BiG EVAL Named a High Performer in G2’s Summer 2023 Grid Reports for Data Quality Software and Automation Testing

BiG EVAL Named a High Performer in G2’s Summer 2023 Grid Reports for Data Quality Software and Automation Testing
No comments
Thomas BoltDie Risiken mangelnder Datenqualität sind hoch. Und vermeidbar!