Von operativen Abläufen bis hin zu strategischen Entscheidungen, die Digitalisierung hat sich als unverzichtbar erwiesen, um in der bestehenden, datengetriebenen Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Doch mit dem Anstieg der der benötigten Datenmengen kommt eine entscheidende Herausforderung – die Datenqualität.
1. Die Bedeutung der Datenqualität
Die Qualität der Daten ist das Rückgrat der digitalen Transformation. Ohne präzise, aktuelle und relevante Daten können Unternehmen keine fundierten Entscheidungen treffen, die für den Erfolg in der digitalen Landschaft notwendig sind. Fehlende Datenqualität kann zu falschen Interpretationen und suboptimalen Entscheidungen führen, die erhebliche negative Auswirkungen auf ein Unternehmen haben können.
Hinzukommt, dass daneben auch die Ausprägung der Daten im Zuge der digitalen Transformation auf ein neues Niveau gehoben werden muss. So bedarf es beispielsweise, die Daten zum Materialstamm aus einem ERP-System um werbliche Texte und Beschreibungen in allen relevanten Sprachen anzureichern sowie mit digitalen Medien, wie Fotos und Videos zu verknüpfen, damit diese in einer Commerce-Plattform sinnvoll genutzt werden können.
2. Auch Daten müssen gemanagt werden
Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten geht auch die Notwendigkeit einer robusten Datenmanagement- und Analysestrategie einher. Dies beinhaltet den Umgang mit großen Datenmengen, die Sicherstellung der Datenintegrität und die Bereitstellung genauer und zeitnaher Informationen für die Entscheidungsfindung. Das Datenmanagement gehört in Digitalisierungsprojekten von Anfang an mit auf die Agenda, damit es später keine bösen Überraschungen gibt.
3. Operationalisierung der Digitalisierung
Eine klare Definition von Verantwortlichkeiten, Rollen und Prozessen ist notwendig, um ein effektives Datenqualitätsmanagement zu gewährleisten. Als Teilprojekt in der digitalen Transformation gibt diese Timeline und die dafür nötigen Kapazitäten vor. Daher empfiehlt es sich, damit so früh als möglich zu beginnen. Maßnahmen und Prozesse zur Datenqualitätssteuerung sichern im Anschluss den langfristigen Erfolg der Initiative.
