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.

Die enge Verbindung zwischen Daten- und Prozessqualität wird in vielen Studien bestätigt. So zeigt beispielsweise das Forschungsprojekt „World Management Survey“ mit über 12.000 untersuchten Unternehmen aus 34 Ländern zwei zentrale Erkenntnisse:

1. Operational Excellence bleibt für viele Organisationen eine große Herausforderung.
2. Gut geführte Unternehmen verzeichnen höhere Profitabilität, wachsen schneller und erhöhen ihre Überlebenschancen.

Übertragen auf ein integratives (Data-)Quality-Management wird ersichtlich, wie eng Prozess- und Datenqualität verzahnt sind. Zwar fokussieren sich viele Betriebe auf Prozessoptimierung, übersehen dabei jedoch die Bedeutung hochwertiger Daten. Die Folge: Schlechte Datenqualität bleibt häufig unentdeckt, selbst wenn sie bereits zu Effizienzverlusten, falschen Entscheidungen und damit einhergehenden finanziellen Einbußen führt. In einer stark digitalisierten Geschäftswelt kann dies gravierende Nachteile verursachen – vor allem, wenn Unternehmen mittels Künstlicher Intelligenz, Data Analytics oder Automatisierung skalieren wollen.

Damit Datenqualität nicht länger als Nebenaspekt betrachtet wird, müssen Führungskräfte verinnerlichen, dass sie in direktem Zusammenhang mit finanziellen Zielen und Innovation steht. Erst wenn DQ-Kennzahlen einen festen Platz neben Umsatz- und Gewinnkennzahlen einnehmen, etabliert sich eine echte Datenkultur.

Empfehlung zur Verbesserung

1. Führungskultur etablieren

   • Datenqualität strategisch positionieren: Erläutern Sie dem Top-Management den unmittelbaren Einfluss von Datenqualität auf Umsatz, Gewinn und Kosteneffizienz.
   • KI-Perspektive einbeziehen: Machen Sie deutlich, dass KI-Anwendungen auf zuverlässige Daten angewiesen sind – ungenaue Daten führen zu fehlerhaften Prognosen.

2. Gleichwertige Berichtsstruktur schaffen

   • DQ-Kennzahlen in Management-Reports: Integrieren Sie Data-Quality-KPIs dort, wo auch Finanzkennzahlen besprochen werden.
   • Klare Zielwerte festlegen: Definieren Sie zum Beispiel eine „DQ-Quote“, die Abweichungen transparent und Handlungsbedarf sofort erkennbar macht.

3. Verantwortlichkeiten klären

   • Data Accountables & Responsables: Benennen Sie Personen oder Teams, die für Datenqualität in ihrem Bereich zuständig sind und Verbesserungen vorantreiben.
   • Zentrale Governance-Stelle: Eine übergreifende Instanz für Richtlinien und Standards hilft, Konflikte und Eskalationen zu steuern.

4. Kontinuierlicher Verbesserungsprozess

   • Regelmäßige Reviews: Diskutieren Sie DQ-Kennzahlen gemeinsam mit operativen und finanziellen KPIs, um den Stellenwert von Datenqualität zu verdeutlichen.
   • Agiles Vorgehen: Führen Sie kurze, iterative Zyklen (z. B. nach Scrum) ein, um Datenprobleme schnell zu erkennen und zu beheben.

Prozessorientierter Data Quality Index (DQ-Index)

Ein wirksames Werkzeug, um den Zusammenhang von Daten- und Prozessqualität transparent zu machen, ist der prozessorientierte Data Quality Index. Dabei werden entlang definierter Kernprozesse (z. B. „Order to Cash“) regelmäßig DQ-Messergebnisse erhoben und in einer gewichteten Kennzahl zusammengeführt. Diese Kennzahl wird in Relation zu einem Zielwert gesetzt, sodass Verbesserungen oder Defizite eindeutig erkennbar sind.

Ziele des DQ-Index

• Unternehmensweites Bewusstsein: Gute Datenqualität ist die Voraussetzung für effiziente Prozesse und den Einsatz datenintensiver Technologien.
• Klare Handlungsprioritäten: Wo liegen die kritischsten Lücken in der Datenqualität? Welche Maßnahmen sind am dringlichsten?
• Nachhaltiger KVP: Ein fortlaufender (Data-)Quality-Verbesserungsprozess, der Maßnahmen priorisiert und deren Erfolg misst.

Sinnvolle Schritte zur Einführung des DQ-Index

Da ein permanenter DQ-Index für viele Unternehmen Neuland ist, empfiehlt sich ein iteratives, agiles Vorgehen. Dadurch lassen sich erste Erfolge rasch erzielen und wertvolle Erkenntnisse in die nächste Ausbaustufe übertragen:

1. Kernprozess definieren

   • Schaffen Sie eine gemeinsame Sicht auf den wichtigsten Prozess (z. B. Vertrieb, Auftragsabwicklung).

2. Messpunkte identifizieren

   • Legen Sie fest, an welchen Schritten Datenqualität kritisch für den Prozessablauf ist.

3. Priorisieren

   • Ranken Sie die Messpunkte anhand ihres Einflusses auf Effizienz, Kosten und Kundenzufriedenheit.

4. Datenumfang bestimmen

   • Prüfen Sie, welche Daten benötigt und tatsächlich verfügbar sind, um relevante Kennzahlen zu generieren.

5. DQ-Kriterien definieren

   • Ermitteln Sie in Workshops, welche Qualitätsdimensionen (Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz etc.) für Ihr Unternehmen essenziell sind.

6. MVPs (Minimal Viable Products) entwickeln

   • Erstellen Sie zunächst kleinformatige, lauffähige Lösungen (z. B. einfache Dashboards), um die Datenqualität an den priorisierten Messpunkten zu überprüfen.
   • Durch frühzeitige Tests sammeln Sie rasch Feedback, das in die Weiterentwicklung einfließen kann.

7. MVPs bewerten & anpassen

   • Analysieren Sie die Messergebnisse, nehmen Sie Korrekturen vor und leiten Sie erste Maßnahmen ein.

8. Verbesserungsmaßnahmen umsetzen

   • Starten Sie konkrete Initiativen (z. B. Bereinigung von Datenbeständen, zusätzliche Schulungen), um die Datenqualität spürbar zu erhöhen.

9. Industrialisierung

   • Überführen Sie bewährte MVPs und Prozesse in den Dauerbetrieb und stellen Sie sicher, dass sie dauerhaft genutzt und weiterentwickelt werden.

10. Iterieren

• Wiederholen Sie die Schritte für weitere Messpunkte und passen Sie den Prozess bei Bedarf an neue Geschäftsanforderungen an.

Fazit und positives Praxisbeispiel: Forto

Datenqualität wird erst dann nachhaltig im Unternehmen verankert sein, wenn sie Teil der Führungskultur ist und auf gleicher Ebene wie Finanzkennzahlen betrachtet wird. Ein prozessorientierter Data Quality Index kann die entscheidende Transparenz schaffen, um den unmittelbaren Zusammenhang zwischen Datenqualität, Prozessoptimierung und Geschäftserfolg sichtbar zu machen. Indem Führungskräfte und Teams gleichermaßen eingebunden werden, entsteht ein dauerhaftes Bewusstsein für Datenqualität – unterstützt durch klare Verantwortlichkeiten, agile Methoden und greifbare Kennzahlen.

Dass dies nicht nur ein theoretischer Idealzustand ist, zeigt das Beispiel Forto aus der digitalen Logistik. Forto setzt konsequent auf qualitativ hochwertige, konsistente und transparente Daten, um innovative Plattformlösungen anzubieten. Durch diese Fokussierung schafft das Unternehmen:

• Effizientere Prozesse und hohe Automatisierung in globalen Lieferketten.
• Bessere Entscheidungsgrundlagen für Kunden und Partner durch präzise, aktuelle Informationen zu Frachtraten und Lieferzeiten.
• Optimierte Kundenerfahrung über genaue Tracking-Infos und reduzierte Kommunikationsaufwände bei Abweichungen.
• Regulatorische Sicherheit sowie Skalierbarkeit, da saubere Daten den Weg für neue digitale Services ebnen.

Forto zeigt eindrucksvoll, wie sich die Investition in Datenqualität als strategischer Wettbewerbsfaktor auszahlt und dadurch eine Vorreiterrolle in einem datengetriebenen Marktumfeld eingenommen werden kann. Unternehmen, die ähnliche Ziele verfolgen, sollten Datenqualität fest in ihre Führungs- und Prozesskultur integrieren und sie gleichermaßen eng mit Finanz- und Leistungskennzahlen verknüpfen. So lässt sich der digitale Wandel nicht nur erfolgreich meistern, sondern aktiv mitgestalten.

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