Mangelnde Datenqualität wird zunehmend als ein Problem angesehen, das nicht nur die IT-Abteilungen betrifft, sondern auch das gesamte Unternehmen. Dieser Artikel erläutert, wie Sie die Datenqualität in acht Schritten verbessern und die Veränderung durch Einleitung eines kulturellen Wandels nachhaltig im Unternehmen verankern können.

Eine Kultur der Datenqualität in Ihrem Unternehmen schaffen

Daten werden oft als die entscheidende strategische Ressource des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Die Erhebung von Daten gilt als Grundvoraussetzung, um überhaupt konkurrenzfähig zu sein. Aber Daten sind nicht gleich Daten. Qualitätsmängel können viele verschiedene Ursachen haben, führen aber immer zum gleichen Ergebnis: zu Daten, die nicht als die strategische Ressource nutzbar sind, die Sie benötigen.

Obwohl sich mangelnde Datenqualität oft in Form von technischen Problemen äußert, liegen die Ursachen meist im Handeln der einzelnen Akteure, wie Abbildung 1 zeigt. In einer Umfrage von 451 Research wurden 200 Tech-Führungskräfte gebeten, die Ursachen für Datenqualitätsprobleme in ihrem Unternehmen zu benennen. Die Ergebnisse ergaben die Dateneingabe durch Mitarbeiter (57,5 Prozent), Dateneingabe durch Kunden (38,0 Prozent) und Datenmigrations- oder -konvertierungsprojekte (47,0 Prozent) als häufigste Fehlerquelle. Dazu passt der am Markt vorherrschende Trend, diese Probleme auf organisatorischer Ebene anzugehen.

Ursachen von Datenqualitätsproblemen, Acht Schritte zur Einführung einer Kultur für Datenqualität
Abbildung 1: Ursachen von Datenqualitätsproblemen, DATEN BASIEREND AUF LEHMANN, ROY & WINTER (2016). Die Prozentzahlen spiegeln die Antworten von 200 Führungskräften aus dem Tech-Bereich wider, die eine der Kategorien als Ursache für Datenqualitätsprobleme in ihrem Unternehmen genannt haben (Ja/Nein-Antworten).

Während mangelhafte Datenqualität in der Vergangenheit meist in Zusammenhang mit einem konkreten Problem innerhalb eines Projekts oder einer Datenbank offenkundig wurde, erkennen Unternehmen nun zunehmend die langfristigen Folgen schlechter Datenqualität, wie Abbildung 2 zeigt. Vergeudete Ressourcen und zusätzliche Kosten werden wichtigste Auswirkungen genannt, dicht gefolgt von der mangelnden Zuverlässigkeit von Analysen und negativen Auswirkungen auf die Kundenbeziehung.

Auswirkungen schlechter Datenqualität, Acht Schritte zur Einführung einer Kultur für Datenqualität
Abbildung 2: Auswirkungen schlechter Datenqualität: DATEN BASIEREND AUF EXPERIAN (2021). Die Prozentzahlen repräsentieren die Antworten von 700 Führungskräften aus dem Tech-Bereich auf die Frage, ob eine oder mehrere der oben genannten Kategorien auf ihr Unternehmen zutreffen.

Um unternehmensübergreifende Datenprobleme anzugehen, empfehlen wir von CAMELOT die Anwendung einer ganzheitlichen Lösung, statt nach dem Patchwork-Prinzip vorzugehen und Einzelprobleme durch eine Vielzahl verschiedener technischer Initiativen anzugehen. Der nachhaltigste Weg zur Verbesserung der Datenqualität in einem Unternehmen, das entsprechende Probleme von selbst hervorbringt, ist ein kultureller Wandel.

Bessere Datenqualität durch Einleitung eines kulturellen Wandels

Die folgende Strategie basiert auf dem Modell des kulturellen Wandels von Kotter aus dem Jahr 1996.

Acht Schritte zu einer Kultur der Datenqualität, Acht Schritte zur Einführung einer Kultur für Datenqualität
Abbildung 3. Acht Schritte zu einer Kultur der Datenqualität, von CAMELOT

Schritt 1: Dringlichkeitsbewusstsein schaffen

Der einfachste Weg, um ein Dringlichkeitsbewusstsein im Unternehmen zu schaffen, besteht darin, die am häufigsten genutzten Kommunikationskanäle für das Storytelling einzusetzen. Tatsächlich kann fehlendes Storytelling sogar einer der Gründe sein, warum die Probleme überhaupt auftreten (Thedataliteracyproject.org, 2020).

Sind in Ihrem Unternehmen in den letzten Monaten IT-Projekte auf der Grundlage einer zumindest akzeptablen Datenqualität gelungen? Sehr gut, dann haben sie schon eine gute Geschichte zu erzählen. Das Thema Datenqualität wird für Ihre Mitarbeiter greifbarer, wenn Sie konkrete Beispiele aus dem eigenen Unternehmen nennen, wie aus guter Datenqualität ein Projekterfolg resultierte. Die sogenannte „Heldenreise“-Methode des Storytellings gibt eine klare Anleitung zur Formulierung einer solchen Geschichte und hat sich als hervorragendes Instrument für die Kommunikation organisatorischer Veränderungen erwiesen (Brendel & Chou, 2016). Achten Sie beim Storytelling darauf, dass die Kommunikation je nach Situation entweder auf das Unternehmen als Ganzes oder auf eine bestimmte Gruppe von Mitarbeitern zugeschnitten ist (Denning, 2006).

Möglicherweise sind Sie auch aufgrund von regulatorischen Vorgaben gezwungen, das Thema Datenqualität anzugehen. Wenn Sie beispielsweise zu einem Finanzinstitut gehören, das groß genug ist, um dem Reportingstandard BCBS 239 zu unterliegen, ist die Geschichte schnell erzählt: Ihre Betriebslizenz hängt von der Messung und Verbesserung der Datenqualität ab. Im Falle eines Audits könnten Sie durchfallen, wenn dieser Punkt nicht hinreichend berücksichtigt wurde.

Sollte keines dieser Beispiele auf Ihr Unternehmen zutreffen, können Sie die Beispiele aus Abbildung 2 als Grundlage für die Kommunikation mit Ihren Kollegen heranziehen.

Falls Sie weitere Informationen und Unterstützung brauchen: CAMELOT unterstützt im Rahmen von Geschäftstransformationen auch Datenprojekte.

Schritt 2: Eine Community rund um das Thema Datenqualität aufbauen

Um eine Datenqualitäts-Community erfolgreich aufzubauen, sollten Sie zunächst einen einflussreichen Förderer für Ihre Datenqualitätsinitiative gewinnen. Naheliegende Verbündete sind der CIO, die Leitung der Regulierungs- oder Finanzabteilung oder der Leiter Ihrer BI- und Data Science-Abteilung.

Die Unterstützung durch eine oder alle der genannten Funktionen ist ohne Zweifel hilfreich bei Ihren Bemühungen, eine Kultur der Datenqualität zu etablieren. Allerdings wird das allein vermutlich noch nicht ausreichen. Sie müssen alle Phasen des Datenlebenszyklus berücksichtigen. Beziehen Sie auch die Mitarbeiter an der Basis ein, die jeden Tag mit den Daten arbeiten und später vielleicht wertvolle Erkenntnisse über kontraproduktives Verhalten liefern könnten. Wenn Sie nicht genau wissen, wer diese Personen sind, kann ein gezielter/technischer oder ein explorativer/umfragebasierter Ansatz hilfreich sein.

Fangen Sie bei einem gezielten Ansatz damit an, dass Sie die auffälligsten Datenqualitätsprobleme untersuchen und durch eine Analyse der Data Lineage zurückverfolgen. Innerhalb der Systeme und an den Knotenpunkten dazwischen finden Sie Mitarbeiter, die sich im Vorfeld mit Problemen der Datenqualität befassen könnten. Bei einem explorativen Ansatz könnten Sie etwa Antwortverweigerungen bei Umfragen nutzen, um die Mitarbeiter zu identifizieren, die sich am meisten für das Thema Datenqualität begeistern lassen.

Wenn Sie die potenziellen Mitglieder Ihrer Datenqualitäts-Community ermittelt haben, bringen Sie die Kommunikation in Gang. Richten Sie die notwendige Infrastruktur in Ihren Messenger-Diensten, in Outlook und in physischen oder virtuellen Meetings ein.

Schritt 3: Eine Vision und Strategie für den Wandel entwickeln

Studien zeigen, dass sich vor allem leitende Mitarbeiter nach sechs bis zwölf Monaten aus internen Projekten ausklinken. Achten Sie darauf, dass Ihre Community den kulturellen Wandel direkt in die Hand nimmt, anstatt zu versuchen, ihn von oben nach unten umzusetzen.

Nachdem Sie Ihre Datenqualitäts-Community aufgebaut haben, festigen Sie das Engagement, indem Sie Ihren Mitarbeitern die Aufgabe geben, eine Vision und Strategie für den Wandel zu formulieren. Achten Sie darauf, dass Sie alle Mitglieder des Teams für Datenqualität in die Diskussion über die Vision und Strategie einbeziehen.

Das nach innen gerichtete „Vision Statement“ sollte mindestens die folgenden Fragen beantworten:

  • Was erhoffen wir uns von der neuen Kultur in unserem Unternehmen?
  • Wie wollen wir dieses Ziel erreichen?
  • Wann wollen wir dieses Ziel erreichen?

Anders als die nach innen gerichtete Vision sollte das Strategie-Statement den Markt im Blick haben:

  • Welche strategischen Ziele können wir mit einer Kultur der Datenqualität erreichen?
  • Was sollte Gegenstand der Veränderung sein?
  • Welchen Wettbewerbsvorteil erhoffen wir uns dadurch?

Schritt 4: Die Vision kommunizieren

Wenn Sie eine Vision und eine Strategie entwickelt haben, die von Ihrer Datenqualitäts-Community mitgetragen wird, ist es an der Zeit, das Vorhaben an den Rest des Unternehmens heranzutragen. Das funktioniert am besten, indem Sie die Mitglieder Ihrer Community für Datenqualität dazu ermutigen, Maßnahmen zu ergreifen, die Vision direkt zu unterstützen:

  • Beziehen Sie den aktuellen Stand der Datenqualität in die Entscheidung über neue oder bestehende IT- oder Dateninitiativen ein.
  • Können Bemühungen um eine Verbesserung der Datenqualität auch bei anderen Problemen weiterhelfen, die sich Ihnen gegenwärtig stellen? Fragen Sie sich selbst immer wieder, in welchen Bereichen eine höhere Datenqualität einen Mehrwert schaffen kann.
  • Führen Sie regelmäßige Meetings in Ihrer Community durch. Sprechen Sie über Fortschritte und darüber, ob die Ergebnisse von Ihren Erwartungen abweichen.
  • Wenn Sie eine gut funktionierende Data Governance-Organisation haben, setzen Sie die Datenqualität auf die Tagesordnung des Data Governance Council (oder eines ähnlichen Organs, das in Datenangelegenheiten entscheidungsbefugt ist).
  • Wenn Sie über einen Stage & Gate-Prozess verfügen, mit dem Sie feststellen können, ob ein IT-Projekt einen bestimmten Meilenstein erreicht hat, ist es empfehlenswert einen Schwellenwert für die Datenqualität als eines dieser Gates festzulegen.
  • Nicht zuletzt sollten Sie in Ihren wichtigsten Kommunikationsplattformen über die neue Datenqualitätsinitiative berichten und kleinere erreichte Meilensteine über verschiedene interne Kanäle kommunizieren.

Schritt 5: Handlungshindernisse beseitigen

Eines der größten Hindernisse für die Verbesserung der Datenqualität und die Durchführung eines kulturellen Wandels ist das Budget. Es wird sich nicht vermeiden lassen, dass hochqualifizierte Mitarbeiter sich im Zuge der Veränderung mit Tätigkeiten außerhalb ihres regulären Aufgabenbereichs beschäftigen werden. Diese Zeit müssen Sie in der Budgetplanung für das Projekt berücksichtigen.

Das Thema Budget hängt auch mit der Effizienz der angestrebten Veränderung zusammen. Hier ist es wichtig, stets die Strategie im Hinterkopf zu behalten und die Veränderung in den richtigen IT-Systemen Ihres Unternehmens einzuführen. Um festzustellen, welche Systeme die meiste Aufmerksamkeit benötigen, führen Sie eine Datenqualitätsanalyse an möglichst vielen Knotenpunkten durch. Eine solche Knotenanalyse und ein Data Lineage Screening (zum Beispiel durchgeführt von CAMELOT) können Ihnen dabei helfen, je nach übergeordneter Unternehmensstrategie, die besonders kritischen Systeme in Ihrem Unternehmen zu ermitteln.

Fragen Sie sich außerdem, ob Ihre personellen, finanziellen und technischen Ressourcen für den Projektumfang ausreichend sind. Falls nötig, gehen Sie zurück zu Schritt 3.

Und last but not least: Bringen Sie den Feedback-Kreislauf Ihrer Datenqualitäts-Community in Gang. Sie können beispielsweise ein digitales Tool einrichten, über das die Mitglieder der Community ein anonymes Feedback abgeben können. Zeigen Sie deutlich, dass Sie das Feedback wertschätzen und kommunizieren Sie, welche Veränderungen Sie auf der Grundlage der Vorschläge vorgenommen haben. Wenn Sie einem Standpunkt nicht zustimmen, fügen Sie möglichst eine Begründung bei.

Schritt 6: Kurzfristige Erfolge erzielen und kommunizieren

Um die Geschichte vom erfolgreichen kulturellen Wandel überzeugend zu erzählen, müssen Sie berücksichtigen, dass es zwei unterschiedliche Zielgruppen gibt. Zum einen gibt es die datenorientierten Mitarbeiter, die die Auswirkungen der Datenqualität direkt zu spüren bekommen und zum anderen diejenigen, die nur indirekt mit dem Thema konfrontiert sind. Letztere sind aber oft ebenfalls an der Dateneingabe in das System beteiligt und sollten daher keinesfalls außen vor gelassen werden.

Das überzeugendste Argument für fachlich interessierte Mitarbeiter ist der Nachweis einer verbesserten Datenqualität. Diese Mitarbeiter wissen in der Regel, welche Auswirkungen schlechte Datenqualität haben kann und lassen sich von harten Fakten zur Verbesserung der Datenqualität überzeugen.

Darum raten wir zur Bereitstellung eines jederzeit zugänglichen Datenqualitäts-Dashboards. Dieses sollte auch Metadaten zur Datenqualität der Datenbanken enthalten, die Sie als besonders wichtig für Ihre Unternehmensstrategie erachten. Fachlich interessierte Mitarbeiter können das Dashboard außerdem nutzen, um IT-Initiativen anhand der Daten zu bewerten. Qualitäts-Dashboards von Servicepartnern, die sofort implementiert werden können, sind eine schnelle Möglichkeit, um die Verbesserung der Datenqualität in Ihrem Unternehmen zu kommunizieren.

In der Kommunikation gegenüber dem Unternehmen als Ganzes sollten Sie sich darauf beschränken, in vierteljährlichen oder jährlichen Sitzungen eine Erfolgsgeschichte zu erzählen und einzelne Mitarbeiter und ihre Erfahrungen herauszugreifen. Nehmen Sie auf Erfolge Bezug, die nur durch eine höhere Datenqualität möglich waren. Verweisen Sie auf die Zugänglichkeit Ihrer Datenqualitäts-Community. Lassen Sie alle im Unternehmen wissen, dass es die Community gibt und wie man ihr beitreten kann.

Schritt 7: Auf Veränderungen aufbauen

An diesem Punkt haben Sie bereits ein produktives Team zusammengestellt, das den Wandel vorantreibt, Überlegungen zur Datenqualität in Ihre Entscheidungsprozesse eingebettet, eine klare Strategie und Vision entworfen und eine erste, für die Mitarbeiter Ihres Unternehmens spürbare bzw. erkennbare Verbesserung der Datenqualität erreicht. Nun ist es an der Zeit, Ihre Datenqualitäts-Community zu erweitern.

Das Bewusstsein für Datenqualität sollte jetzt fest in Ihren IT- und Datenabteilungen verankert sein. Die Datenqualität sollte sich verbessert haben und im neu eingerichteten Qualitäts-Dashboard durch eine rückläufige Anzahl fehlerhafter Datensätze erkennbar sein. Überprüfen Sie IT-Projekte, die aufgrund schlechter Datenqualität gescheitert sind und überlegen Sie, ob diese wieder aufgenommen werden können, sofern sie für Ihre Strategie noch relevant sind.

Am wichtigsten ist jedoch, dass eine höhere Datenqualität das Vertrauen in die Daten stärkt. Fördern Sie die Verwendung von Tools, die mit guter Datenqualität besser funktionieren, damit sich mehr Mitarbeiter mit Daten beschäftigen. Der beste Weg, um sicherzustellen, dass sich mehr Mitarbeiter für Datenqualität interessieren, ist, sie dazu zu bringen, überhaupt mit Daten zu arbeiten!

Schritt 8: Den Wandel fördern

Schließlich müssen Sie noch dafür sorgen, dass sich die eingeführte Veränderung im Unternehmen festigt. Dies lässt sich in der Regel am besten durch Anreize für Mitarbeiter erreichen, die sich der neuen Kultur anschließen.

Machen Sie eine hohe Datenqualität bei denjenigen Mitarbeitern, die darauf Einfluss nehmen können, zu einem festen Punkt der Leistungsbewertung. Wenn in Ihrem Unternehmen Boni an das Erreichen bestimmter Ziele geknüpft sind, legen Sie zum Beispiel eine 10-prozentige Verbesserung der Datenqualität innerhalb eines Systems als jährliches Ziel für diejenigen fest, die darauf Einfluss haben.

Schulen Sie die Mitarbeiter, die Daten in die Systeme einspeisen, direkt am Eingabepunkt. Sensibilisieren Sie Ihre Mitarbeiter für Möglichkeiten zur Vermeidung von Datenqualitätsproblemen direkt an der Quelle, um Problemen vorzubeugen, bevor sie entstehen.

Auch neue Mitarbeiter müssen die Kultur des Unternehmens mittragen. Stellen Sie neue IT-Mitarbeiter ein, die mindestens ein durchschnittliches Interesse an Datenqualität haben. Umgekehrt sollten Sie den Einfluss von Mitarbeitern minimieren, die sich über längere Zeiträume hinweg gegen die Veränderung wehren.

Richten Sie eine zentrale Anlaufstelle für Mitarbeiter ein, die Probleme mit der Datenqualität haben. Auf diese Weise bleiben Sie über aktuelle Datenqualitätsprobleme auf dem Laufenden und können Ihre Strategie anhand realer, im Unternehmen auftretender Probleme konstruktiv hinterfragen.

Fazit

Rom wurde nicht an einem Tag erbaut, und ebenso kann hohe Datenqualität nicht von heute auf morgen erreicht werden. Statt ein Datenqualitätsproblem nach dem anderen zu beheben und vereinzelte Datenbanken regelmäßig zu überprüfen, sollten Sie das Thema Datenqualität ganzheitlich angehen, damit der Wandel möglichst nachhaltig ist. Das funktioniert am besten über Ihre Unternehmenskultur. Die in diesem Artikel beschriebenen Schritte bieten eine Orientierungshilfe, wie Sie den Wandel einleiten, langfristig eine hohe Datenqualität in Ihrem Unternehmen erreichen, Daten tatsächlich als strategische Ressource nutzen und Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus sein können.

In Fragen der Unternehmenskultur gibt es natürlich kein Patentrezept. Nehmen Sie sich Zeit, Ihre Unternehmenskultur zu untersuchen und eine maßgeschneiderte Initiative zur Förderung einer positiven Haltung zum Thema Datenqualität zu entwickeln. Ein objektiver Blick von außen, wie ihn ein externer Projektpartner bietet, kann helfen, das Projekt schnell auf den Weg zu bringen.

Wir danken Fabian Tyroller für seinen wertvollen Beitrag zu diesem Artikel.

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