Databasemarketing - Die zehn Gebote der Datenqualität

wie Inbound- und Outbound-Logistik, Marketing und Vertrieb bis hin zu unter- stützenden Aktivitäten wie Beschaffung und Personalwesen. Eine häufig verwendete Definition basiert auf den Erkenntnissen von Joseph Juran, der als Vater des moder- nen Qualitätsmanagements gilt. Sie lautet: „Daten sind von guter Qualität, wenn sie für die beabsichtigte Verwen- dung in Betriebsabläufen sowie in der Entscheidungsfindung und Planung geeignet sind. Daten sind für die Verwen- dung geeignet, wenn sie keine Mängel, sondern die gewünschten Eigenschaften aufweisen.“ Ein wichtiges Element dieser Defini- tion ist der Ausschluss von Mängeln. Daten sind ohne Mängel oder Fehler, wenn sie akkurat, korrekt, komplett und einzig- artig sind. Diese Kriterien des sogenannten ACCU-Prinzips (accurate, correct, com- plete & unique) eignen sich besonders gut Ein postalisch korrekter und dublet- zum Messen der Datenqualität. tenfreier Adressbestand für den schnellen, effektiven und retourenfreien Versand eigener Verlagserzeugnisse an Kunden und Partner ist für Pressevertriebsunter- Kundendaten stellen nehmen unerlässlich. Denn fehlerhafte in der Tat den Rohstoff der Wertschöpfung Anschriften belasten die Verbindung zur Hervorragende Datenquali- für ein Unternehmen dar. Daten dienen als Kundschaft durch verspätete, fehlgelei- tät wird erreicht, wenn das ACCU-Prinzip erfüllt ist, das heißt, wenn alle Informati- onen, die im Unternehmen über einen Kontakt existieren, akkurat, korrekt, komplett und integriert sind. Bei Bedarf müssen die Informationen über einen Kunden zudem angereichert oder ergänzt werden können. Die Kombination dieser Eigenschaften und Fähigkeiten führt zu hervorragender Datenqualität. Im Einzelnen müssen für eine her- vorragende Datenqualität alle folgenden Kriterien erfüllt sein: Die Daten müssen mit der Realität übereinstimmen. Informationsquelle für operative, takti- tete oder doppelte Sendungen. Retouren- Ein Datensatz darf in sche und strategische Entscheidungen – quoten und Kosten steigen. Die mit sich und zu anderen Datensätzen keine dies haben viele Unternehmen inzwischen Adressdaten verknüpften Aktivitäten wie Widersprüche aufweisen. längst erkannt. Der Stellenwert von beispielsweise Faktura, Bonitätsprüfung Die Entstehung Datenqualität hat sich daher in den ver- oder Marketing-Follow-up sind extrem der Daten muss nachvollziehbar sein. gangenen Jahren verändert, der Wert von beeinträchtigt. Nicht zu vernachlässigen Ein Datensatz muss Daten wird heute auf breiter Front aner- sind außerdem Faktoren wie Imageverlust alle notwendigen Attribute enthalten. kannt und ist nicht länger ausschließlich oder Kundenzufriedenheit, die zusätzlich Die Daten müssen in auf Namens- und Adressdaten begrenzt. das Ergebnis belasten. der jeweils geforderten Exaktheit vorlie- Darüber hinaus ist die Datenqualität nicht Probleme mit der Datenqualität gen (Beispiel: Nachkommastellen). mehr ein reines IT-Thema, sondern haben also Einfluss auf praktisch alle Alle Datensätze müssen gewinnt auch als Geschäftsthema zuneh- Teile der Wertschöpfungskette eines jeweils dem aktuellen Zustand der abge- mend an Bedeutung. Unternehmens. Von Primäraktivitäten bildeten Realität entsprechen. Innerhalb der schnittlich zwischen 25 und 30 Prozent Datenqualitätsregeln beschreiben Datensätze dürfen keine Dubletten vor- der Daten in Kundendatenbanken eines die Geschäftsregeln, denen Daten gehor- kommen. Unternehmens sind fehlerhaft oder sogar chen müssen, um von hoher Qualität zu Der Informationsgehalt komplett falsch. Auch für Datenqualität sein. Ein Teil dieser Regeln lässt sich aus von Datensätzen muss den jeweiligen gilt: Man kann nur das verbessern, was gesetzlichen Bestimmungen, offiziellen Informationsbedarf erfüllen. man auch messen kann. Daher steht am Standards, Firmenrichtlinien und Arbeits- Die Informationen Anfang eines erfolgreichen Datenmana- anweisungen ableiten. Aber sie können eines Datensatzes müssen einheitlich gements die Einführung von zuverlässi- zum Großteil nicht einfach irgendwo strukturiert sein. gen Messverfahren. Diese müssen aussa- nachgeschlagen werden. Diese Regeln Jeder Datensatz gekräftige Kennzahlen zur aktuellen sind teilweise durch die Gestaltung der muss eindeutig interpretierbar sein. Datenqualität liefern und sich jederzeit Eingabemasken vorgegeben oder existie- Die Datensätze wiederholen lassen. Nur so können Ver- ren nur in den Köpfen der Mitarbeiter. müssen in ihrer Begrifflichkeit und Struk- änderungen der Datenqualität zuverlässig Gerade diese ‚ungeschriebenen Regeln’ tur mit den Vorstellungen der Fachberei- festgestellt werden. Die Berechnung von müssen im Rahmen eines Projekts ent- che im Unternehmen übereinstimmen. Datenqualitätskennzahlen geschieht mit deckt und durch Dokumentation explizit Hilfe von Metriken, die auf Datenquali- sichtbar gemacht werden. tätsmesswerte angewandt werden. Ein Datenqualitätsmesswert ist z.B. die Anzahl von Datensätzen, die eine Daten- qualitätsregel verletzen.