Datenqualität: Der verborgene Wettbewerbsvorteil einer digitalen und AI geprägten Zukunft

Wie ein prozessorientierter Data Quality Index die Führungskultur stärkt und Wachstumspotenziale hebt

In vielen Unternehmen wird die Datenqualität noch immer nicht mit derselben Priorität behandelt wie klassische Finanzkennzahlen. Zwar existieren oft schon Data-Governance-Initiativen, doch die dort erzeugten Data-Quality-Kennzahlen bleiben häufig im Schatten betriebswirtschaftlicher Größen wie Umsatz, Gewinn und Kosteneinsparungen. Was zunächst nachvollziehbar erscheint, entpuppt sich auf den zweiten Blick als paradox: Denn eine gezielte Verbesserung der Datenqualität führt in der Regel zu effizienteren Prozessen, reduzierten Kosten und gesteigerten Gewinnen. Zudem bildet eine verlässliche Datenbasis das Fundament für den erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien – ohne saubere Daten können KI-Systeme keine präzisen Prognosen erstellen und nur eingeschränkt automatisieren und die potentiale ausspielen.

Why permanent data cleansing is not the solution!

Data Cleansing vs. Data Observability

Data cleansing is not a solution, but rather a symptom of a poorly designed data strategy and inefficient, poorly functioning processes. Many companies invest considerable resources in continuous cleansing measures – without permanently eliminating the actual causes of poor data quality. But if you just keep cleaning without plugging the leak, you'll never be able to work dry.