Datenchaos vermeiden – Wie Fehler in die Daten gelangen

Das Bild zeigt ein überfülltes Callcenter mit gestressten Mitarbeitern, die zahlreiche Anrufe bearbeiten. Im Vordergrund ist ein übergroßer, roter Fehleralarm prominent zu sehen

(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.

Nächste Woche geht es weiter mit:
Datenchaos vermeiden – Die Konsequenzen für Kunden und Unternehmen

Das Bild zeigt einen IT-Experten, der mit fortschrittlichen Technologien arbeitet, um Daten zu validieren. Im Hintergrund ist ein Computerbildschirm zu sehen, der Diagramme und Statistiken anzeigt. Die Szene befindet sich in einem modernen Büro und betont die High-Tech-Tools und Methoden, die für die Datenvalidierung und Qualitätssicherung verwendet werden.

Datenchaos vermeiden – Strategien zur Sicherung der Datenqualität

(TL). Um die weitreichenden negativen Konsequenzen ungenauer Daten zu vermeiden, ist es essenziell, dass Unternehmen effektive Strategien zur Sicherung der Datenqualität implementieren. Von technologischen Lösungen bis hin zu organisatorischen Maßnahmen...
einen Roboter um die Integration von KI und Datenschutz zu verdeutlichen.

Datenschutzkonzept bei KI-Nutzung

Was Unternehmen beachten müssen (TL). Unternehmen, die Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen möchten, stehen vor der Herausforderung, ein umfassendes Datenschutzkonzept zu entwickeln, das den Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und des neuen...
Ein besorgter Geschäftsmann, der auf einen Stapel von Papieren und Diagrammen schaut, während im Hintergrund eine Grafik abwärts zeigt.

Datenchaos vermeiden – Wie Ungenauigkeiten Millionen kosten

(TL). In der heutigen, von Daten getriebenen Welt, in der Unternehmen ihre Entscheidungen auf umfangreichen Datensätzen aufbauen, kann ein winziger Fehler in der Datenerfassung weitreichende Folgen haben. Die Präzision und...