Ohne ein effektives Datenqualitätsmanagement kein erfolgreiches Business Analytics

Business Analytics definiere ich als Gesamtheit aller Methoden und Werkzeuge zur Analyse von polystrukturierten Daten für eine nachhaltig gewinnorientierte Unternehmenssteuerung.

Was hinsichtlich dem Thema gute Datenqualität bereits für Business Intelligence sowie störungsfreier Unternehmensabläufe und Kundenservices gilt, ist für Business Analytics und Big Data erst recht eine erfolgskritische Notwendigkeit!

Ohne ein effektives Datenqualitätsmanagement werden Unternehmen es nicht schaffen das Potential von Big Data und Business Analytics voll auszuschöpfen.

Mit der erheblichen Zunahme der Daten und dem Ziel unterschiedlichste Datenstrukturen aus unterschiedlichsten Quellen zusammenzuführen und in Verbindung zu bringen, um ein möglichst ganzheitliches Bild zu bekommen, geht bei schlechter Datenqualität ein erhebliches Risiko ein fehlerhafte Annahmen zu treffen. Werden diese fehlerhaften oder falschen Annahmen zu spät erkannt und ein Gegensteuern zu spät eingeleitet, so sind Unternehmen in Ihrem Fortbestand maßgeblich gefährdet.

Ein weiteres Ziel von Big Data und Business Analytics ist es, möglichst viele Services zu automatisieren sowie völlig neue nutzvolle Services für Kunden zu entwickeln und anzubieten.

Automatisieren bedeutet aber auch, dass die Prozesse im Dunkeln ablaufen, also außerhalb des direkten Sichtfeldes des Menschen. Datenqualitätsprobleme werden erst dann entdeckt, wenn der Prozess plötzlich zum Stehen kommt oder der Service beim Kunden nicht greift oder diesen sogar erheblich verärgert.

Vor der Einführung einer umfangreichen Business Analytics Strategie und der sinnvollen Nutzung von Big Data, muss ein effektives Datenqualitätsmanagement sowie eine entsprechende Data Governance etabliert sein. Ohne diese nachhaltigen datenqualitätsverbessernden Maßnahmen wird eine Business Analytics Strategie nicht den gewünschten Erfolg bringen.