In diesem Beitrag zeige ich, warum Datenqualität in der Praxis oft unterschätzt wird, welche Probleme dabei entstehen und wie man Daten dennoch in eine verlässliche Grundlage für Entscheidungen überführt.
Wir beschäftigen uns fast täglich mit Daten. Wir sammeln sie, pflegen sie und nutzen sie für verschiedenste Zwecke. Sobald man sich intensiver mit der Datenqualität auseinandersetzt und Daten gezielt für einen bestimmten Anwendungsfall vorbereitet, wird schnell deutlich, wie ungenau viele Angaben tatsächlich sind.
Verschiedene Quellen
Ein Großteil der Daten stammt von Nutzern, Mitarbeitern oder externen Quellen. Unabhängig von ihrer Herkunft treten immer wieder die gleichen Probleme auf: unterschiedliche Angaben, widersprüchliche Informationen und verschiedene Interpretationen derselben Daten. Schon bei einfachen Ortsnamen zeigen sich Unterschiede in der Schreibweise und der Datensalat ist vorprogrammiert.
Selbst vermeintlich hochwertige und kostenpflichtige Datenquellen sind davon nicht ausgenommen. Ob Schnittstellen großer Anbieter oder eingekaufte Datensätze im Wert von mehreren hundert Euro, die Qualität ist häufig enttäuschend.
Daraus ergibt sich eine zentrale Herausforderung: Daten so aufzubereiten, dass sie zuverlässig und für Prozesse tatsächlich nutzbar sind. Dieser Aufwand wird oft unterschätzt. Auch der Einsatz von KI löst das eigentliche Problem nicht automatisch, da die Ergebnisse stark von der zugrunde liegenden Datenqualität abhängen.
Deshalb entwickeln wir regelmäßig neue Ansätze, um Daten in eine konsistente und belastbare Form zu bringen. Erst durch mehrere Iterationen, individuelle Skripte und gezielte Analysen, teilweise unterstützt durch KI, entstand die Qualität, die tatsächlich benötigt wird.
Erfahrung durch Praxis
In einem aktuellen Projekt mussten wir verschiedene Datenquellen zusammenführen, um ein einheitliches Gesamtbild zu erzeugen. Die größte Herausforderung lag dabei in den Ortsangaben. Unterschiedliche Schreibweisen und Interpretationen machten eine direkte Zusammenführung nahezu unmöglich.
Erst nach mehreren Verarbeitungsschritten konnten die Daten vereinheitlicht werden. Am Ende waren alle Ortsnamen und Koordinaten korrekt abgestimmt und für die weitere Nutzung optimal aufbereitet.
Solche Datenanalysen und Aufbereitungen sind aufwendig und benötigen Zeit, da erst durch wiederholte Stichproben ausreichend Varianten identifiziert werden können, um anschließend geeignete Lösungen für die Nachbearbeitung zu entwickeln. Besonders entscheidend ist dabei die Herkunft der Grundinformationen. Menschlich erfasste Daten sind oft uneinheitlich und führen immer wieder zu neuen Sonderfällen.
Fazit
Auch heute, trotz moderner Technologien und KI, bleibt Datenqualität eine der größten Herausforderungen. Häufig werden Probleme erst sichtbar, wenn die Daten bereits genutzt werden sollen. Hinzu kommen regulatorische Anforderungen, insbesondere beim Umgang mit personenbezogenen Daten.
Daten sind nur so gut wie ihre Qualität und genau darin liegt die eigentliche Kunst. Bevor man diese zur ersten Nutzung freigibt, sollte diese Bereinigt und glaubwürdig sein.