Bei der Datenbereinigung (engl. Data Cleansing) werden Unternehmensdaten auf Inkonsistenz geprüft und Fehler behoben. Sie bildet damit die Grundlage für fundierte geschäftliche Entscheidungen.

Mit der stetig wachsenden Datenflut steigt auch das Potenzial für Fehler. Viele Unternehmen setzen auf Datenbereinigung, um ihre Datenmanagement-Prozesse zu optimieren und Risiken zu minimieren.

Im Folgenden erfahren Sie, welche Aufgaben die Datenbereinigung umfasst, welche Voraussetzungen dafür gegeben sein müssen und wie Sie Data Cleansing am besten in Ihre bestehenden Unternehmensabläufe integrieren.

Was ist Datenbereinigung?

Bei der Datenbereinigung werden korrupte, ungenaue oder irrelevante Daten identifiziert und korrigiert. Diese kritische Phase der Datenverarbeitung wird auch als Data Scrubbing bezeichnet und sorgt für Konsistenz, Zuverlässigkeit und einen gesteigerten Wert Ihrer Unternehmensdaten.

Zu den häufigsten Ungenauigkeiten im Datenbestand gehören fehlende Werte, falsche Einträge und Tippfehler. Bei der Datenbereinigung müssen in einigen Fällen bestimmte Werte eingetragen oder korrigiert und in anderen Fällen Werte komplett entfernt werden.

Daten mit Fehlern und Inkonsistenzen dieser Art werden als „schmutzige Daten“ bezeichnet und sind für jede Organisation eine lästige und teure Angelegenheit. Schätzungen zufolge erfüllen nur drei Prozent der Daten grundlegende Qualitätsstandards – dies würde bedeuten, dass schmutzige Daten Unternehmen in den USA jährlich über 3 Billionen US-Dollar kosten.

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Data Cleansing – Vorteile im Überblick

Entscheidungen sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Angesichts der massiven Datenmengen, die aus allen möglichen Quellen und Richtungen in Ihre Systeme strömen, sind Data-Cleansing-Tools wichtiger denn je. Durch deren Verwendung gewährleisten Sie Datengenauigkeit und Prozesseffizienz und verschaffen Ihrem Unternehmen so einen Wettbewerbsvorteil.

Zu den wichtigsten Vorteilen des Data Scrubbing zählen:

1. Data-Cleansing-Vorteil: verbesserte Entscheidungsfindung

Eine hohe Datenqualität ist enorm wichtig. Sie wirkt sich direkt auf die Fähigkeit von Unternehmen aus, fundierte Entscheidungen zu treffen und effiziente Strategien zu entwickeln. Kein Unternehmen kann sich Fehlentscheidung aufgrund schmutziger Daten leisten, deren Behebung viel Zeit und Energie kosten.

Nehmen wir ein Unternehmen, das Kundeninteraktionsdaten nutzt, um seine Online- und mobilen Bestellsysteme grundlegend zu modernisieren, wie AnyWare von Domino’s Pizza. Ohne ein effizientes Datenbereinigungsprogramm würden Änderungen und Korrekturen an der App möglicherweise nicht auf präzisen und genauen Informationen beruhen. Dies könnte dazu führen, dass die neue Version der App ihr Ziel verfehlt und die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden nicht erfüllt.

2. Data-Cleansing-Vorteil: höhere Effizienz

Von Data Cleansing profitieren nicht nur die Kunden und Partner Ihres Unternehmens. Auch Sie können dadurch Ihre interne Effizienz und Produktivität steigern. Werden Informationen ordentlich bereinigt, können Sie wertvolle Erkenntnisse für interne Verbesserungen und Prozesse dazugewinnen. Beispielsweise lässt sich anhand von Daten die Mitarbeiterproduktivität oder Arbeitszufriedenheit nachverfolgen, um Fluktuationen vorherzusagen und zu reduzieren. Bereinigte Daten aus Leistungsbeurteilungen, Mitarbeiterfeedback-Dokumenten und weiteren Personalunterlagen geben schnell Aufschluss darüber, bei welchen Mitarbeitern ein höheres Risiko besteht, dass sie das Unternehmen verlassen.

3. Data-Cleansing-Vorteil: Konkurrenzfähigkeit

Je besser ein Unternehmen die Bedürfnisse seiner Kunden erfüllt, desto schneller und stärker kann es sich von seinen Mitbewerbern abheben. Unter Einsatz von Data Cleansing Tools lassen sich verlässliche und wertvolle Erkenntnisse ableiten, durch die z. B. veränderte Kundenbedürfnisse deutlich werden. So können Sie mit sämtlichen neuen Trends Schritt halten! Eine effiziente Datenbereinigung bietet Ihnen die Möglichkeit, schneller zu reagieren, hochwertige Leads zu generieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.

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Daten bereinigen: Schritt für Schritt erklärt

Data-Cleansing-Tools können die meisten Aspekte unternehmensweiter Datenbereinigungsprojekte automatisieren. Allerdings stellen sie nur einen Teil einer kontinuierlichen, langfristigen Data-Cleansing-Lösung dar. Folgende Schritte sind erforderlich, um saubere und nutzbare Daten sicherzustellen:

Schritt 1 – Kritische Datenfelder identifizieren 

Unternehmen können heute auf mehr Daten denn je zugreifen, doch nicht alle sind auch nützlich. Bevor Sie Daten bereinigen können, müssen Sie daher feststellen, welche Arten von Daten oder Datenfeldern für ein bestimmtes Projekt oder einen Prozess kritisch sind.

Schritt 2 – Daten erfassen 

Nach der Identifizierung der relevanten Datenfelder werden die enthaltenen Daten erfasst, sortiert und organisiert.

Schritt 3 – Doppelte Werte entfernen 

Nachdem die Daten erfasst sind, werden Ungenauigkeiten behoben und doppelt vorhandene Werte ermittelt und entfernt.

Schritt 4 – Leere Werte korrigieren 

Data-Cleansing-Tools durchsuchen die einzelnen Felder nach fehlenden Werten und können diese vervollständigen, um einen kompletten Datensatz ohne Informationslücken zu erreichen.

Schritt 5 – Bereinigungsprozess standardisieren 

Damit Datenbereinigungsprozesse möglichst effizient ablaufen, sollten sie standardisiert werden. Auf diese Weise lassen sie sich leicht replizieren – zudem ist Konsistenz gewährleistet. Hierfür ist es wichtig herauszufinden, welche Daten am häufigsten genutzt und wann sie gebraucht werden. Zudem sollte ein Prozessverantwortlicher ernannt werden.  Abschließend gilt es festzulegen, wie regelmäßig Sie Ihre Daten bereinigen möchten.

Schritt 6 – Prüfen, anpassen, wiederholen 

Planen Sie jede Woche oder jeden Monat ein bestimmtes Zeitfenster für die Prüfung Ihrer Datenbereinigungsprozesse ein. Was hat gut funktioniert? Wo gibt es Verbesserungspotenzial? Gibt es offensichtliche Probleme oder Fehler? Sprechen Sie mit Vertretern unterschiedlicher, von der Datenbereinigung betroffener Teams, um ein möglichst präzises Bild Ihrer Unternehmensprozesse zu erhalten.

Das Thema Datenqualität entwickelt sich mehr und mehr zu einer unternehmensweiten strategischen Priorität, bei der Experten aus allen Unternehmensbereichen gefragt sind. Ein zuverlässiges Datenbereinigungsprogramm ist häufig Teil einer solchen, umfassenderen Initiative. Damit Ihre Data-Cleansing-Projekte gelingen, sollte das gesamte Unternehmen wie eine Sportmannschaft agieren. Alle müssen an einem Strang ziehen, denn Teamarbeit ist das wichtigste Erfolgsrezept, um Datenqualitätsprobleme in den Griff zu bekommen. Wie im Mannschaftssport, werden Sie kaum etwas erreichen, wenn sie immer nur allein trainieren. Sie müssen gemeinsam üben, damit Ihr Team seine Ziele erreicht.

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Eine klare Richtung dank Data Scrubbing

Gute Entscheidungen, schlechte Entscheidungen: Alles hängt von der Qualität der Daten ab, auf die sie sich stützen. Fehler kosten Geld und Zeit, um sie zu korrigieren und können Ihrer Marke schaden. Mit wiederholten Datenbereinigungen stellen Sie sicher, dass Ihr gesamtes Unternehmen täglich mit verlässlichen Daten arbeitet. Wenn Sie Ihren Daten vertrauen, können Sie bessere und fundiertere Entscheidungen treffen.

Data-Cleansing-Tools für saubere Daten

Die manuelle Datenbereinigung ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch fehleranfällig. Daher setzen viele Unternehmen auf automatisierte und standardisierte Prozesse. Mit einem Data-Cleansing-Tool können Sie die Effizienz und Konsistenz Ihrer Datenbereinigungsstrategie auf einfache Weise verbessern, um so fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Data Quality von Talend prüft und verbessert die Qualität Ihrer Daten. Unsere Lösung weist Nutzer auf Fehler und Inkonsistenzen hin und bündelt alle Prozessphasen innerhalb einer zentralen und leicht zu verwaltenden Plattform. Data Quality lässt sich mit hunderten verschiedenen Datenquellen verbinden. So können Sie sicher sein, dass all Ihre Daten sauber sind, egal, woher sie stammen. Starten Sie noch heute mit einer kostenlosen Testversion von Talend Data Quality oder laden Sie die Open-Source-Lösung Open Studio for Data Quality von Talend herunter.