Datenqualität

Stammdaten deutscher Firmen strotzen vor Fehlern

Sascha Alexander ist Manager Marketing & Kommunikation bei der QUNIS GmbH, Neubeuern, die auf Beratung und Projekte in der Business Intelligence, Big Data und Advanced Analytics spezialisiert ist. Zuvor war der Autor als Director Communications bei den Marktforschungs- und Beratungsunternehmen BARC und PAC tätig. Als ehemaliger Redakteur der COMPUTERWOCHE sowie Gründer und Chefredakteur des Portals und Magazins für Finanzvorstände CFOWORLD verbindet ihn zudem eine lange gemeinsame Zeit mit IDG.
Seine Themenschwerpunkte sind: Business Intelligence, Data Warehousing, Datenmanagement, Big Data, Advanced Analytics und BI Organisation.
Laut einer aktuellen Umfrage hat nur jedes sechste Unternehmen seine Materialstammdaten im Griff.

Zu diesem niederschmetternden Ergebnis kommt jetzt eine Erhebung des Datenqualitätsexperten Omikron Data Quality bei 364 deutschen Firmen mit mehr als 50 Millionen Euro Umsatz. Danach weist lediglich jedes sechste Unternehmen eine geringe Fehlerquote (bis zu zehn Prozent) in seinen Materialstammdaten auf. Bei den übrigen Firmen führen Dubletten, falsche Klassifikationen oder unverständliche Materialtexte zu einer Fehlerquote von bis zu 30 Prozent. Bei neun Prozent von ihnen ist die Lage sogar derart kritisch, dass sie von einer Fehlerquote von mehr als 30 Prozent ausgehen.

Foto: Omikron

Die Ursachen für die schwache Qualität dieser so wichtigen Geschäftsdaten sind laut der Umfrage mehrschichtig. So erklärte ein Drittel der Befragten, dass in ihrem Unternehmen die Prozesse und Regeln zur Stammdatenpflege nicht im erforderlichen Maß definiert seien. Etwa gleich häufig wurden fehlende oder unklare Verantwortlichkeiten für die Datenpflege als Ursachen benannt.

Hinzu kommt in drei von fünf Fällen das Fehlen angemessener Softwarelösungen, die für eine automatisierte Datenpflege sorgen könnten, und 57 Prozent der Unternehmen klagten über eine unzureichende Sensibilität für die Qualitätserfordernisse beim Stammdaten-Management. Ferner gab ebenfalls rund die Hälfte dem internen Ressourcenmangel und die große Zahl an Datenquellen die Schuld.