Die Qualität deiner Daten messen

Datenaudits

Wenn du ein echtes Verständnis für die Qualität deiner Daten entwickeln willst, solltest du regelmäßige Audits durchführen.

Die Häufigkeit deiner Audits hängt dabei von der Beschaffenheit deines Unternehmens und der Menge der gesammelten Daten ab. Im Allgemeinen gilt jedoch die Faustregel: Je länger die Abstände zwischen den Audits, desto höher die Kosten, um die Daten aufgrund der Verschlechterung der Datenqualität zu bereinigen.

Sei clever bei deinen Audits und lege deinen Fokus entweder auf verschiedene Produkte oder Kundentypen. Damit hast du eine Vergleichsbasis und kannst eure Performance intern über Geschäftsbereiche hinweg vergleichen und Probleme sowie mögliche Ursachen identifizieren.

Nutze Datenqualität-Dashboards, um die Daten zu visualisieren, die dir wichtig sind, messe sie, identifiziere Muster und setze dir Ziele zur Verbesserung.

Der Red, Amber, Green (RAG) Status ist ein Ampelsystem und eine Methode, die dazu genutzt werden kann, diejenigen Bereiche klar zu identifizieren, die besondere Aufmerksamkeit verdienen – und dir dabei hilft, die Umsetzung konkreter Erkenntnisse aus deinen Daten-Audits bestmöglich zu priorisieren.

Etabliere einen Prozess in deinem Team, um diese Verbesserungen herbeizuführen, implementiere sie, beginne den Prozess von vorn und messe erneut. Ganz wichtig dabei ist: Achte auf einen zyklischen Prozess, damit kontinuierliche und nachhaltige Verbesserungen möglich sind.

Daten-Benchmarking

Unser Daten-Health-Check-Tool generiert einen Benchmark-Score für die Datenqualität mithilfe eines Algorithmus, der deine Daten zuverlässig entsprechend der folgenden Messkriterien prüft:

• Menge an doppelten Datensätzen
• Anzahl der Sterbefälle (und damit wegfallende Daten)
• Adressqualität
  • Anzahl der Personen, die umgezogen sind und nun eine andere Adresse als die in deiner Datenbank haben (Weggezogene)
  • Anzahl der weiterleitenden Adressen
  • Anzahl der Adressen, die die Standards der Royal Mail PAF erfüllen
• Anzahl der identifizierten ungültigen Mobiltelefon- und Festnetznummern
• Menge an ungültigen E-Mail-Adressen

Wir vergleichen deine Datensätze für Kunden und Interessenten mit unseren eigenen Quellen, um zu erfahren, wie genau, komplett und konform deine Daten sind.

Dann erhältst du von uns ein visualisiertes Datenqualität-Audit und einen individuellen Data Quality Index Score, damit du siehst, wie du im Vergleich zu anderen Unternehmen mit ähnlichen Daten performst.

Die sechs Dimensionen der Datenqualität

Um dich bei der Evaluierung deiner Datenqualität zu unterstützen, spricht die Data Management Association UK von sechs Eigenschaften, die deine Daten erfüllen sollten: Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Gültigkeit und Einzigartigkeit.