Datenqualität verbessern: 7 Kriterien, KPIs und Tools für KI-Erfolg

Der Data Complexity Report zeigt, dass eine kohärente Datenstrategie für acht von zehn Unternehmen entscheidend ist, um das maximale KI-Potenzial auszuschöpfen. Damit eine solche Strategie auch Früchte trägt, braucht es aus meiner Sicht eine exzellente Datenqualität.

Denn: Es besteht kein Zweifel daran, dass Daten einen bedeutenden Wert für jedes Unternehmen darstellen – aber fragen Sie sich schonungslos ehrlich: Sind alle Ihre Daten gleichermaßen wertvoll? Ich nehme Ihnen die Antwort vorweg: sehr sicher nicht.

Auch wenn die Datenerfassung an sich schon die halbe Miete ist – die eigentliche Herausforderung besteht darin, während des ge asamten Lebenszyklus einen hohen Datenqualitätsstandard aufrechtzuerhalten.

In diesem Beitrag erhalten Sie die wichtigsten Kriterien, Wege und Tools an die Hand, um die höchstmögliche Datenqualität sicherzustellen. Zudem zeige ich Ihnen, wie KI dabei helfen kann und den Prozess deutlich beschleunigt.

Wie können hochwertige Daten dazu beitragen, als Unternehmen bessere Entscheidungen zu treffen?

Mit hochwertigen Daten treffen Sie bessere Entscheidungen, weil Sie so aus im ersten Schritt rohem Input verwertbare Informationen und schließlich klare, belastbare Erkenntnisse machen.

Ich zeige Ihnen anhand eines Beispiels, wie hochwertige Daten es Unternehmen ermöglichen können, die optimalen Entscheidungen zu treffen:

1. Sie verfügen über Daten, diese sind jedoch noch nicht nutzbar: Zu diesem Zeitpunkt liegen Ihnen lediglich Werte in einer Datenbank oder einer Excel-Tabelle vor. Diese Rohdaten haben keinen praktischen Nutzen. Sie haben beispielsweise eine CSV-Datei mit Tausenden von E-Mail-Adressen Ihrer Kund:innen und deren Interessen.

2. Sie verwandeln Daten in Informationen: Sie nehmen diese Daten in ein Tool auf, mit dem Sie sie im richtigen Kontext übersichtlich veranschaulichen können, zum Beispiel eine E-Mail-Liste innerhalb Ihrer Marketing-App. Jetzt können Sie diese E-Mail-Adressen nach den jeweiligen Interessen Ihrer Kundschaft filtern.

3. Sie erlangen Erkenntnisse: Sie analysieren die Informationen, die Sie gesammelt haben, und gewinnen daraus wichtige Erkenntnisse. So erfahren Sie vielleicht, dass 80 Prozent Ihrer Kund:innen per E-Mail über CRM-Lösungen informiert werden möchten.

4. Aus reinen Daten wird Smart Data und Sie treffen eine fundierte Entscheidung: Mit diesem Wissen können Sie datengestützte Entscheidungen treffen, wie zum Beispiel einen Newsletter mit Informationen zu CRM-Systemen zu erstellen. Mit hochwertigen Daten haben Sie das nötige Hintergrundwissen, um die richtigen Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen.

Welche Merkmale und Kriterien der Datenqualität gibt es?

Da es Daten in allen Formen und Größen gibt, ist es nicht immer ganz einfach, ihre Qualität zu bestimmen. Dennoch gibt es einige Merkmale und Kriterien, die in der Regel darauf hinweisen, dass es sich um hochwertige Daten handelt. Dazu zählen die Genauigkeit, Vollständigkeit, Relevanz, Konsistenz, Zugänglichkeit, Aktualität und Redundanzfreiheit Ihrer Daten.

1. Genauigkeit

Sind Ihre Daten korrekt? Spiegeln sie die vorliegende Situation wirklich richtig wider? Um Richtigkeit und Präzision zu gewährleisten, müssen Sie Ihre Strategie zur Datenverwaltung laufend optimieren. Die Datengenauigkeit ist eng mit der Datenintegrität verbunden.

Ist ein Geburtsdatum im deutschen oder angloamerikanischen Format vorhanden? Sind bei Zahlen aufgerundete Werte gegeben oder genauere mit Zahlen hinter dem Komma? Hier gilt, das vorgegebene Format präzise einzuhalten.

2. Vollständigkeit

Sind Ihre Daten vollständig? Unvollständige Informationen sind möglicherweise unbrauchbar.

Natürlich ist es nicht ratsam, mehr als das unbedingt Notwendige zu erfassen. Allerdings sollten Sie sicherstellen, dass die wichtigsten Informationen unbedingt aufgenommen werden, wenn Sie neue Einträge in Ihrer Datenbank speichern. Sonst stehen Sie am Ende mit Namen ohne Nachnamen oder unvollständigen Telefonnummern da, die Sie nicht verwenden können.

3. Relevanz

Sind das wirklich die Daten, die Sie benötigen? Ich bin ehrlich: Selbst intern bei HubSpot brauchen wir nicht jedes einzelne Datenfeld, das wir in der Vergangenheit erhoben haben. Daher ist es wichtig, immer wieder die Relevanz zu hinterfragen.

Wenn Sie Daten allerdings aus einem bestimmten Grund erheben und die dabei gewonnenen Informationen diesem Zweck dienen können, dann liegen Ihnen hochwertige Daten vor.

Wenn Sie Ihre Kund:innen zum Beispiel nach ihrem Geburtsjahr fragen, wenn sie sich für eine Testversion Ihres Produkts anmelden, ihr Alter für Sie aber keine brauchbare Information darstellt, sind das Daten ohne Zweck. In so einem Fall sind Daten also nur deshalb, weil sie richtig sind, nicht auch gleich effektiv.

4. Konsistenz

Stehen Ihre Daten im Widerspruch zu anderen Quellen? Hochwertige Daten sollten nicht im Widerspruch zu den in anderen Datenbanken gespeicherten Daten stehen. Andernfalls müssten Sie davon ausgehen, dass einer der beiden Datensätze fehlerhaft ist – aber welcher?

„Stellen Sie immer sicher, dass es nur eine zentrale Datenquelle gibt – sonst wird die Fehlersuche sehr mühsam. Ich empfehle Ihnen als Single-Source-of-Truth ein CRM-System wie HubSpot, das von allen relevanten Abteilungen genutzt werden kann.“

Ich kann meinem Kollegen York Karsten, Solutions Engineer bei HubSpot nur zustimmen. Mit einer zentralen Quelle können alle Personen in Ihrem Unternehmen über ein einziges Tool auf Ihre Daten zugreifen, unabhängig davon, wo sie sich befinden und wann sie den Zugriff benötigen.

5. Zugänglichkeit

Sind die Daten für die richtigen Personen zugänglich? Ähnlich wie beim vorangegangenen Punkt interagieren viele Unternehmen über unterschiedliche Anwendungen mit ihrer bestehenden Kundschaft sowie ihren Interessierten, Partnern und Mitarbeitenden.

Infolgedessen sind die Daten über verschiedene Tools verstreut, und ohne eine Softwareintegration haben Sie schnell ein Problem mit Datensilos.

Datensilos sind eine der Hauptursachen für schlechte Datenqualität. Selbst wenn die Daten genau, konsistent und relevant sind, erfüllen sie ihren Zweck nicht, wenn das betreffende Team keinen Zugang zu ihnen hat. Um die Zugänglichkeit zu gewährleisten, müssen Sie Ihre Geschäftssysteme integrieren.

6. Aktualität

Sind Ihre Daten auf dem aktuellen Stand? Daten ändern sich ständig. Das Problem mit veralteten Daten ist, dass sie die aktuelle Situation möglicherweise nicht mehr repräsentativ wiedergeben. Historische Daten im Blick zu behalten ist eine gute Sache – wichtig dabei ist jedoch, ein klares Zeitgefühl zu haben.

Sie können Ihre Daten ruhig aufbewahren, aber Sie brauchen weiterhin Echtzeitdaten und -berichte, um stets über etwaige Veränderungen auf dem Laufenden zu bleiben. Auf diese Weise können Sie von diesen Veränderungen profitieren oder eventuelle Probleme frühzeitig entschärfen.

7. Redundanzfreiheit

Sind Daten in verschiedenen Schreibweisen vorhanden? Die Redundanzfreiheit bedeutet, dass Dubletten vermieden werden sollen. Ist eine Person zweimal in verschiedenen Schreibweisen, zum Beispiel als Frau Meier und Maier, vorhanden, wird sie als zwei Personen gezählt. Entfernen Sie alle Duplikate bzw. Doppelungen und bereinigen Sie Ihre Daten.

Warum sind hochwertige Daten für KI-Systeme wichtig?

KI-Modelle treffen Entscheidungen ausschließlich auf Basis der Daten, mit denen sie trainiert und laufend versorgt werden. Die Formel ist simpel: Sind Daten falsch, alt, widersprüchlich oder unvollständig, entstehen fehlerhafte Analysen und falsche Handlungsempfehlungen.

Global weisen nur zwölf Prozent der Unternehmen laut eigenen Angaben eine ausreichende Datenqualität auf, um langfristig KI erfolgreich in die eigenen Prozesse zu integrieren. Für mich ein klares Zeichen, dass die Abhängigkeit „KI <-> Daten“ noch immer nicht in jeder Führungsetage angekommen ist.

„Es ist so Wichtigkeit, dass Ihre Daten sauber, konsistent und aktuell sind. Nur dann haben Sie eine Chance, die vollen Potenziale von KI und Automatisierung zu nutzen. Ich gehe sogar einen Schritt weiter und sage: Setzen Sie KI erst ein, wenn Ihre Datenqualität ausreichend hoch ist – ansonsten riskieren Sie falsche KI-Handlungsempfehlungen, die teuer werden können.“ 

Die Ergebnisse unserer letzten EMEA-weiten Umfrage zum Umgang mit Daten und somit zur KI-Readiness von DACH-Unternehmen waren eher ernüchternd.

Die zentralen Erkenntnisse:

• Während 40 Prozent der befragten Führungskräfte ihre Unternehmen für „KI-ready" halten, übertragen 77 Prozent Kundendaten weiterhin manuell.

• 46 Prozent bewerten ihre Dateninfrastruktur nur als „bedingt vorbereitet" für KI-Einsatz.

Das Kernproblem liegt in fragmentierten Datenlandschaften mit Silos, die laut IBM 82 Prozent der kritischen Workflows stören – ohne saubere, integrierte Datenarchitektur bleiben KI-Investitionen wirkungslos, da Algorithmen inkonsistente Informationen erhalten und keine belastbaren Vorhersagen treffen können.

Man sieht also, wie Daten und KI-Readiness zusammenspielen und nicht isoliert betrachtet werden dürfen. KI-Readiness ist keine isolierte technische Initiative ist, sondern das Ergebnis systematischer, integrierter Datenarbeit mit einheitlicher Architektur, idealerweise über eine zentrale CRM-Plattform wie HubSpot, die Datenmanagement und KI-Funktionen nahtlos verbindet und so fundierte, datengestützte Entscheidungen ermöglicht.

So nutzen Sie KI für die Datenanalyse

Nutzen Sie das Potenzial von KI bei der Datenanalyse, um Prozesse zu optimieren und schnell umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

• Auswirkungen von KI auf die Datenanalyse
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• Vorteile der Integration von KI
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Datenqualität erfolgreich steuern: Wie funktioniert Datenqualitätsmanagement?

Datenqualitätsmanagement ist der Prozess, der sicherstellt, dass Ihr Team Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten hat – es geht darum, Erkenntnisse über den Zustand Ihrer Daten zu gewinnen, um diesen Zustand bei Bedarf zu optimieren. Auf diese Weise können Sie genaue Daten verwenden und umfangreichere Datensätze erstellen.

Von der Datenanalyse bis hin zur Datenüberwachung

Um eine hohe Data Quality zu gewährleisten, sollten Sie in Ihrem Unternehmen drei wichtige Prozesse bei den Datenbeständen regelmäßig durchführen: die Datenanalyse, die Datenreinigung und die Datenüberwachung:

1. Die Datenanalyse erkennt Fehler, Dopplungen und Widersprüche in den Datenbanken – etwa unbeständige Datensätze oder fehlerhafte Daten. Sie prüfen, ob Ihre Daten genau, relevant, aktuell und für die beabsichtigte Verwendung sowie Anwendung geeignet sind. Mit diesen Erkenntnissen können Sie eine Matrix oder Norm festlegen, um Abweichungen schnell zu erkennen und die Qualität zu verbessern.

2. Bei der Datenbereinigung werden Missstände durch die Fehleranalyse beseitigt. Für dieses „Reinigungsverfahren“ kommen unterschiedliche Algorithmen zum Einsatz. Moderne KI-gestützte Systeme erkennen Muster (und Anomalien) schnell und schlagen passende Korrekturen vor beziehungsweise führen sie automatisch aus. Mit der Zeit werden diese Modelle dank Machine Learning immer besser – das sorgt über die Bereinigung so für eine immer weiter steigende Datenqualität.

3. Die Datenüberwachung beziehungsweise das Datenmonitoring prüft regelmäßig die Qualität, Vollständigkeit und Aktualität der Datensätze. Gibt es größere Abweichungen oder häufige Fehler, können Alarm-Benachrichtigungen oder Trendberichte Sie über negative Entwicklungen informieren.

Kennzahlen zur Datenqualität

Anhand von Kennzahlen zur Datenqualität können Sie die Qualität Ihrer Daten bestimmen – es handelt sich dabei um die einzigartigen Indikatoren wie Genauigkeitsquoten und Vollständigkeitsgrade, die Sie zur Analyse Ihrer Daten einsetzen. Die Kennzahlen zur Qualität der Daten bestimmen den Grad der Genauigkeit, Relevanz und Anwendung Ihrer Daten – so wissen Sie, wie hoch (oder niedrig) die Qualität Ihrer Daten ist.

Für mich sind vor allem die folgenden Datenqualität-KPIs und -Metriken relevant:

7 Tipps und Best Practices für das Datenqualitätsmanagement

Für das Datenqualitätsmanagement finden Sie hier einige Best Practices, die Sie bei der Analyse der Qualität Ihrer Daten beachten sollten:

• Bestimmen Sie die wichtigsten Kennzahlen für Ihr Team.

• Gewinnen Sie die Zustimmung in Ihrem gesamten Unternehmen, damit alle die Bedeutung der Datenqualität verstehen.

• Prüfen Sie die Datenqualität regelmäßig.

• Investieren Sie in die erforderlichen Ressourcen für Datenberichte, Analysen und Qualitätsschulungen.

• Ermitteln Sie die Gründe für etwaige Mängel in der Datenqualität oder herausragende Erfolge, die Ihr Team verzeichnet.

• Verwenden Sie Tools für das Datenqualitätsmanagement

• Stellen Sie sicher, dass es in Ihrem Unternehmen eine zentrale Datenquelle gibt. Ich empfehle Ihnen dafür ein CRM-System

So nutzen Sie KI für die Datenanalyse

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Welche Tools gibt es, um die Qualität von Daten zu erhöhen?

In jeder Phase des Datenqualitätsmanagements, von der Analyse bis zur Überwachung, hilft KI. Der Markt mit seinen Tools wächst rasant – von 40 Milliarden im Jahr 2026 auf 310 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034.

Ich stelle Ihnen meine acht Lieblingstools vor, die mit (und teilweise auch ohne) KI Ihnen in Bezug auf das Thema Datenqualität dabei helfen, die oben genannten Anforderungen zu erfüllen.

1. HubSpot Data Hub

Quelle: Screenshot Data Hub

Mit unserem Data Hub können Sie mühelos Kundendaten synchronisieren und Geschäftsprozesse automatisieren. Dank der gemeinsam genutzten, synchronisierten Kundendatenbank bleiben Ihre Teams stets gut aufeinander abgestimmt. Gleichzeitig können Sie auf strategischer Ebene dafür sorgen, dass Ihr Unternehmen auch in Zukunft flexibel auf die Bedürfnisse Ihrer Kundschaft ausgerichtet ist. KI-gestützte Automatisierungen helfen Ihnen dabei, Datenprobleme ohne manuellen Aufwand zu erkennen und zu beheben.

Die wichtigsten Funktionen im Überblick:

• Data Hub kombiniert Daten aus Ihrem gesamten Tech-Stack: Über das Data Studio fügen Sie Erst- und Drittanbieterdaten in einer zentralen Oberfläche zusammen, während Cloud-Datenspeicherintegrationen und über 100 Echtzeit-Synchronisierungen sicherstellen, dass alle Systeme konsistent bleiben.

• Integrierte Funktionen zur automatischen Verbesserung der Datenqualität: KI-gestützte Analysen überwachen die Datenintegrität, identifizieren Formatierungsprobleme und korrigieren sie mithilfe vordefinierter oder individueller Regeln.

• Dashboards und Berichte bieten Ihrem Team eine zentrale Quelle für alle relevanten Marketing-, Vertriebs- und Servicedaten.

Mein persönlicher Tipp: Nutzen Sie die Software, um Kundendaten ganz einfach zu synchronisieren und Geschäftsprozesse zu automatisieren, damit Ihr Team alle Kundendaten mithilfe einer zentralen Plattform im Blick behält.

2. Insycle

Quelle: Screenshot Insycle

Insycle – ein Partner von HubSpot und Anbieter einer Integration für die HubSpot-App – stellt eine umfassende Lösung für das Management von Kundendaten bereit. Es hilft Ihnen dabei, Ihre Kundendaten zu verwalten, zu automatisieren und zu pflegen.

Insycle optimiert die Effizienz, die Genauigkeit der Berichte und die Abstimmung im Team, sodass keine Daten verloren gehen und stets aktuell sind. Neben HubSpot kann Insycle in viele andere CRM, EPR oder Kundendatenbanken integriert werden. 

3. Dedupely

Quelle: Screenshot Dedupely

Dedupely spürt doppelte Datensätze automatisch auf und führt sie zusammen, was Ihnen nicht nur Zeit und Nerven spart, sondern auch das Vertrauen und die Abstimmung im gesamten Unternehmen verbessert.

Wie Insycle kann Dedupley in Ihr CRM integriert werden und dort für aktuelle Daten sorgen, sodass besser gearbeitet werden kann. Es werden drei Integrationen angeboten, Salesforce, Pipedrive und HubSpot. 

Deduply ist jedoch am besten für HubSpot geeignet, da sie ein zertifizierter Partner sind. 

4. SAS

Quelle: Screenshot SAS

SAS ist eine Unternehmenssoftware mit Funktionen, mit denen Sie Ihre Daten verwalten, optimieren, integrieren und steuern können. Eines der am besten bewertetsten Produkte ist SAS Data Management, das speziell für die Datenintegration und -bereinigung entwickelt wurde. Das Tool bietet zudem umfangreiche Möglichkeiten zur Implementierung von Data Governance.

Weiterhin bietet das Unternehmen mit SAS Data Quality eine Lösung zur Behebung von Datenqualitätsproblemen, bei der Ihre Daten nicht verschoben werden müssen.

5. OpenRefine

Quelle: Screenshot OpenRefine

OpenRefine (ehemals Google Refine) ist ein kostenloses Open-Source-Tool für Unternehmen jeder Größe, das speziell für die Verwaltung und Bereinigung von Daten entwickelt wurde.

Was mir an OpenRefine besonders gefällt: Das Tool legt einen Schwerpunkt auf die Umwandlung und Neuformatierung unterschiedlicher Daten, um sie zu standardisieren. Diese Software ermöglicht es Ihnen, unzählige Erweiterungen und Plug-ins – unter anderem eine AI-Extension – einzubinden, damit Sie mit verschiedenen Datenquellen und Formaten arbeiten können.

6. Datawarehouse.io (Ultimate Data Export)

Quelle: Screenshot Datawarehouse.io

Datawarehouse.io, auch bekannt als Ultimate Data Export, ist eine Data-Warehousing-Middleware für Ihre Daten in HubSpot. Durch die Synchronisierung der Software werden Ihre Plattform und Daten in HubSpot ganz ohne Code integriert.

Exportieren Sie alle Ihre Daten aus HubSpot (etwa Tickets, Produkte, E-Mails und Webanalysen) nahtlos in Excel und integrieren Sie sie in Business-Intelligence-Tools wie Tableau.

7. Ataccama

Quelle: Screenshot Ataccama

Ataccama ist eine KI-gestützte Datenmanagement- und Governance-Plattform mit Tools für die Analyse der Datenqualität, die Datenverwaltung, die Datenkatalogisierung, das Referenzdatenmanagement, die Datenintegration, die Datenvisualisierung und die Datenprofilierung.

Die Funktionen des Tools zur Datenanalyse und -verwaltung geben Ihnen einen Überblick über die Qualität Ihrer Daten. Sie helfen Ihnen auch, Ihre Daten zu prüfen, sie zu optimieren, minderwertige oder falsche Daten herauszufiltern und die Qualität im Laufe der Zeit zu überwachen.

Fazit: Verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick über die Qualität Ihrer Daten

Für 47 Prozent aller Unternehmen ist Datenqualität der entscheidende Faktor für das Gelingen ihrer digitalen Transformation. Was passiert, wenn Unternehmen Ihre Datenqualität nicht im Griff haben, zeigt unsere HubSpot Studie und eine Forrester-Studie – sie verlieren massiv Geld, Produktivität und in Fällen großer Firmen bis zu 2 Millionen Euro. 

Prüfen Sie also einmal kritisch, wie es um Ihre Daten steht. Meine abschließende Handlungsempfehlung in drei Schritten:

1. Bewerten Sie den Status quo Ihrer Datenqualität: Prüfen Sie Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Dublettenquote anhand klarer Kennzahlen.

2. Bereinigen und vereinheitlichen Sie Ihre Daten kontinuierlich: KI-gestützte Tools, die Fehler erkennen, Formate korrigieren und Dubletten automatisiert entfernen, helfen dabei.

3. Sorgen Sie für eine zentrale, integrierte Datenbasis: Verknüpfen Sie Ihre Systeme, vermeiden Sie Datensilos und stellen Sie sicher, dass alle Teams auf dieselbe einheitliche Quelle zugreifen.

Eine hohe Datenqualität zu gewährleisten ist nicht immer einfach. Der Zeit- und Arbeitsaufwand zahlt sich jedoch meiner Erfahrung nach aus. Er macht aus Big Data Smart Data und so fundierte und datengestützte Entscheidungen möglich – die Basis für den langfristigen Erfolg Ihres Unternehmens.

FAQ: Meistgestellte Fragen zum Thema Datenqualität