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Juni 8, 2023

Warum sind Qualitätsdaten für Unternehmen so wichtig?

Täglich generieren Unternehmen in rasantem Tempo riesige Datenmengen aus zahlreichen Quellen. Das bedeutet, dass das Potenzial dieser Daten verloren geht, wenn wir nicht wissen, wie wir sie nutzen und in genaue und zuverlässige Daten umwandeln können.

Qualitativ hochwertige Daten sind der Schlüssel zu effizienteren Geschäftsentscheidungen und haben einen großen Einfluss auf den Erfolg eines Unternehmens. Daher sollten Unternehmen einer datengesteuerten Geschäftsstrategie Vorrang einräumen. Wir sagen Ihnen, wo Unternehmen heute stehen und wie Sie die vorherrschende Sichtweise ändern können.

Warum nutzen Unternehmen keine Daten, um Geschäftsentscheidungen zu treffen?
Trotz der Bedeutung von Daten in der Geschäftswelt nutzt die Mehrheit der Führungskräfte weltweit keine Daten, um strategische Entscheidungen zu treffen, wie die Salesforce-Studie Untapped Data Research zeigt.

Fast 67 % der 10.000 befragten Führungskräfte nutzen keine Daten, um z. B. die Preise an die wirtschaftlichen Bedingungen wie die Inflation anzupassen. Nur 29 % nutzen eine Datenstrategie, wenn sie Produkte oder Dienstleistungen in neue Märkte einführen, und nur 17 %, um ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.

Trotz dieser Daten sind sich 80 % der Führungskräfte darüber im Klaren, dass Daten für die Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung sind und zu mehr Effizienz und Vertrauen in ihren Unternehmen beitragen können, wenn sie richtig genutzt werden.

Gefahren der Verwendung minderwertiger oder verzerrter Daten

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Wenn die Datenqualität gering ist, können darauf basierende Geschäftsentscheidungen zu verzerrten Ergebnissen führen. Bei einer Marketingkampagne ist es beispielsweise entscheidend, alle Variablen potenzieller Kunden zu berücksichtigen, um die richtige Zielgruppe auf die richtige Weise zu erreichen.

Sich bei wichtigen Entscheidungen auf minderwertige Daten zu verlassen, kann zu Fehlern führen, die hohe Kosten verursachen und die Investition in hochwertige Daten bei weitem übersteigen.

Bild über Big Data und Versicherungen

Viele Unternehmen nutzen rohe Standortdaten. Oberflächlich betrachtet sind sie billiger als verarbeitete Daten und man kann mit mehr Daten arbeiten, aber sie sind oft sehr problematisch, da sie mit betrügerischen Geräten oder Signalen gespickt sind. Daher müssen sie schließlich verarbeitet und bereinigt werden, wobei etwa die Hälfte der Daten entfernt wird. Ohne diesen Schritt müssen die Unternehmen fast doppelt so viele Daten verarbeiten, von denen viele keinen Mehrwert bieten.

Best Practices zur Gewährleistung der Datenqualität

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Wie bereits erwähnt, ist eine hohe Datenqualität von entscheidender Bedeutung, um genaue und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Wir haben uns daher an die Liste der Tipps von Forbes gehalten, wie man dies in die Praxis umsetzen kann:

  • Bestimmen Sie den Anwendungsfall: Einer der wichtigsten Punkte ist die Definition des Geschäftsproblems und der Erkenntnisse, die Sie zu erreichen versuchen. So lässt sich leichter feststellen, welche Daten Sie benötigen und welche für Ihren Bedarf relevant sind.
  • Verwenden Sie zuverlässige Datenquellen: Es ist sehr wichtig, Quellen zu wählen, die einen guten Ruf haben und in der Vergangenheit qualitativ hochwertige und genaue Daten geliefert haben.
  • Daten bereinigen und validieren: Dieser Prozess beinhaltet das Entfernen oder Korrigieren von falschen, unvollständigen oder irrelevanten Daten sowie die Überprüfung ihrer Genauigkeit und Relevanz.
  • Überwachung der Datenqualität: Hierbei handelt es sich um eine wiederkehrende Aufgabe, bei der Sie Ihre Daten in regelmäßigen Abständen auf Fehler überprüfen und die Genauigkeit und Relevanz Ihrer Daten bewerten.

Durch die Nutzung von Qualitätsdaten können Sie fundierte Entscheidungen treffen, neue Chancen erkennen und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein – sei es bei der Optimierung von Marketingkampagnen oder bei der Verbesserung von Geschäftsabläufen.

Datengestützte Strategie

Lohnt es sich also, eine datengesteuerte Unternehmensstrategie einzuführen? Die erste Antwort auf diese Frage lautet: Ja, denn Unternehmen, die es verstehen, die Macht der Daten gut und intelligent zu nutzen, erzielen dreimal so hohe Einnahmen.

Datenintelligenz hilft Unternehmen, neue Kundenerlebnisse zu schaffen, ihre Abläufe zu beschleunigen und neue Marktchancen zu nutzen. Sie bietet auch die Möglichkeit, auf unerwartete Ereignisse zu reagieren.

Sicherlich mag die Einführung einer unternehmensweiten Datenkultur anfangs eine Herausforderung sein, aber sie ist eine hervorragende Möglichkeit, in jeder Phase und in jedem Prozess einen Unternehmenswert zu schaffen. Die Umsetzung einer solchen Strategie erfordert die Aggregation von Daten und die Ausweitung des Zugriffs auf das gesamte Unternehmen, damit Analysen umfassendere Einblicke und Trends aufzeigen können, aber das ist nicht immer einfach.

Bild zum Vergleich von Data Warehouse, Data Lake und Data Mesh

Ein Data Lake ist eine der besten Lösungen für Unternehmen, die dabei helfen wollen, Datensilos aufzubrechen und sie als Grundlage für ein intelligentes Datenökosystem zu nutzen. Die Kombination der Fähigkeit eines Data Lake, Daten in jedem Format zu speichern, mit den Stärken eines traditionellen Data Warehouse in Bezug auf Leistung, Sicherheit und Governance ist eine sehr empfehlenswerte Option, wenn Sie Ihre Strategie ändern möchten.

Es ermöglicht Ihnen eine große Vielfalt an Analysen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, von Dashboards und Visualisierungen bis hin zu Echtzeit-Analysen und Machine Learnig-gesteuerten Funktionen. In der Tat wird dies zu einer Wettbewerbsvoraussetzung in der digitalen Wirtschaft, die die Unternehmen auszeichnet, die bessere Geschäftsentscheidungen treffen.

Top Big Data Consulting/Dienstleister 2023

Um die Arbeit bei der Umsetzung dieser Datenstrategien hervorzuheben, erstellt das renommierte Magazin CIOReview jedes Jahr eine Liste der besten Big-Data-Dienstleister, und Plain Concepts wurde als eines der besten Unternehmen für dieses Ranking ausgewählt.

Einer der Gründe dafür war die Schaffung einer Wertschöpfungskette in den Daten unserer Kunden mit Hilfe von Cloud Computing, KI oder ML. Wir verwandeln Daten in nützliche Informationen, die ihnen dabei helfen, eine solide Datenkultur aufzubauen und ihr Geschäft weiterzuentwickeln.

Unser Ziel ist die Optimierung aller Geschäftsphasen, von maßgeschneiderten Plattformen bis hin zu Data Warehouses, damit unsere Kunden die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse nutzen und ihre Produktivität und Prozesse verbessern können.

Den vollständigen Artikel können Sie hier lesen.

 

Und wenn Sie Ihre Datenstrategie umkrempeln müssen, zögern Sie nicht, Kontakt mit uns aufzunehmen.