Hochwertige Ergebnisse erfordern saubere Daten

Und auch Systeme für das Stammdaten-Management (MDM - Master Data Management), die eine zentrale Sicht auf die Unternehmensdaten ermöglichen sollen, schaffen nicht automatisch Abhilfe bei Qualitätsproblemen. Allerdings sind MDM-Projekte in aller Regel Anlass, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen und die Datenqualität zu verbessern. "Stammdaten-Management setzt es sich zum Ziel, Unternehmensdaten durch die Integration von Systemen einer breiten Anwenderschicht in stets aktuellster Form anzubieten. Dazu gehört auch der Bereich des Datenqualitäts-Managements, denn nur aus hochwertigen Daten lassen sich auch hochwertige Ergebnisse erzielen", sagt Jochen Kokemüller vom Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation. "Hierfür hat sich das geflügelte Wort ‚Müll rein, Müll raus’ etabliert, das dies anschaulich untermauert." Er hat für die Studie "Stammdaten-Management-Systeme 2009" in Deutschland verfügbare MDM-Systeme untersucht und sich ausführlich mit Fragen der Datenqualität und -integration beschäftigt.

Gerade um Compliance-Anforderungen gerecht zu werden oder um aktuelle BI-Auswertungen (Business Intelligence) fahren zu können, seien aktuelle und konsistente Daten eine zentrale Voraussetzung, die viele Unternehmen heutzutage jedoch nur unzureichend erfüllten. Die Konsequenzen können deshalb über Peinlichkeiten bei der Kundenkommunikation hinausgehen. "Unternehmensentscheidungen lassen sich nur auf Basis sauberer Daten fällen", mahnt auch Omikron-Experte Kraus.

In den Chefetagen ist seine Mahnung noch nicht angekommen: Bei 28 Prozent der Teilnehmer des "Data Quality Check" war gibt es keine klaren Regelungen für das Datenqualitäts-Management. In der Mehrzahl kümmern sich IT- und Fachabteilungen darum. Nur bei einem Drittel der befragten Unternehmen liegt die Verantwortung dort, wo sie angesichts der Bedeutsamkeit und potenziellen Auswirkungen eigentlich hingehört: bei der Geschäftsführung.