(TL). Die Daten, die Unternehmen täglich erfassen und verarbeiten, durchlaufen viele Stationen – von der Erhebung bis zur Speicherung. Auf diesem Weg können zahlreiche Fehler entstehen, die sich später als kostspielig erweisen. Doch wie genau gelangen diese Fehler in die Daten und welche Hauptursachen sind dafür verantwortlich?
Menschliche Fehler bei der Dateneingabe
Einer der häufigsten Gründe für ungenaue Daten ist die menschliche Eingabe. Mitarbeiter, die Daten manuell erfassen, können Tippfehler machen, Zahlen vertauschen oder Informationen in die falschen Felder eintragen. Ein einziges falsch gesetztes Zeichen kann beispielsweise eine Adresse unzustellbar machen oder einen Namen verfälschen. „Viele unserer Fehler stammen aus der manuellen Eingabe“, erklärt ein Datenmanager eines großen Versandhändlers. „Selbst kleine Tippfehler können große Auswirkungen haben.“
Übertragungsfehler und Systeminkompatibilitäten
Auch bei der Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Systemen können Fehler entstehen. Unterschiedliche Systeme verwenden oft verschiedene Formate und Standards, was zu Inkonsistenzen führt, wenn Daten aus einem System in ein anderes importiert werden. Beispielsweise kann ein CRM-System, das keine Umlaute unterstützt, bei der Übertragung von deutschen Kundennamen Probleme verursachen. „Wir hatten Fälle, in denen Adressen und Namen durch Übertragungsfehler völlig unleserlich wurden“, berichtet ein IT-Spezialist.
Mangelnde Standardisierung und Datenpflege
Ein weiterer wesentlicher Faktor ist das Fehlen von Standardisierungsrichtlinien und regelmäßiger Datenpflege. Ohne klare Standards für die Dateneingabe – wie die einheitliche Formatierung von Adressen oder Telefonnummern – können leicht Fehler und Inkonsistenzen entstehen. Außerdem führen fehlende oder unregelmäßige Datenpflegeprozesse dazu, dass Fehler unentdeckt bleiben und sich im Laufe der Zeit häufen. „Ohne regelmäßige Datenpflege schleichen sich immer mehr Fehler ein, die letztendlich die Datenqualität massiv beeinträchtigen“, so ein Berater für Datenmanagement.
Automatisierte Systeme und ihre Tücken
Auch automatisierte Systeme zur Datenerfassung und -verarbeitung sind nicht unfehlbar. Selbst fortschrittliche Algorithmen zur Fehlererkennung und -korrektur können in bestimmten Fällen versagen oder neue Fehler einführen. Besonders problematisch sind hierbei sogenannte Edge Cases – seltene oder ungewöhnliche Daten, die von Standardalgorithmen nicht korrekt verarbeitet werden. „Unsere automatische Datenerfassung hat in einigen Fällen Fehler übersehen, die später zu großen Problemen führten“, gibt ein leitender Entwickler zu.
Externe Datenquellen
Der Einsatz externer Datenquellen birgt ebenfalls ein erhebliches Risiko für die Datenqualität. Externe Daten, die von Drittanbietern stammen, sind nicht immer verlässlich und können Fehler enthalten, die in die eigenen Datenbestände übernommen werden. Zudem ist die Harmonisierung dieser Daten mit den eigenen Systemen oft schwierig. „Die Qualität externer Daten ist ein ständiges Problem“, sagt ein Datenanalyst. „Wir mussten mehrfach externe Datensätze umfassend bereinigen, bevor wir sie nutzen konnten.“
Fehlende Schulung und Sensibilisierung
Letztlich spielt auch die Schulung der Mitarbeiter eine entscheidende Rolle. Ohne ausreichendes Bewusstsein für die Bedeutung genauer Dateneingabe und die potenziellen Fehlerquellen machen Mitarbeiter häufiger Fehler. Schulungen und regelmäßige Sensibilisierungsmaßnahmen können dazu beitragen, die Datenqualität signifikant zu verbessern. „Unsere Mitarbeiter mussten erst verstehen, wie wichtig die Genauigkeit ihrer Arbeit ist“, erläutert ein Schulungsleiter.
Die Ursachen für Fehler in Datensätzen sind vielfältig und komplex. Sie reichen von einfachen menschlichen Fehlern über technische Probleme bis hin zu systemischen Schwächen in den Datenverwaltungsprozessen. Um die Genauigkeit der Daten sicherzustellen, ist es entscheidend, diese Ursachen zu erkennen und gezielte Maßnahmen zur Fehlervermeidung zu ergreifen.
