Wer ist im Unternehmen für die Datenqualität verantwortlich?

Es ist Freitagnachmittag und der Managementbericht kann immer noch nicht erstellt werden. Der Vertrieb sieht in der CRM andere Kundenzahlen als die Finanzabteilung im Abrechnungssystem. Die Lagerbestandsdaten stimmen nicht mit denen des Webshops überein, und eine wichtige Tabelle befindet sich im persönlichen Ordner eines Kollegen. In solchen Fällen stellt sich natürlich die Frage: Wer ist im Unternehmen für die Datenqualität verantwortlich?

Die kurze Antwort: Nicht eine einzige Person. Die funktionierende Antwort ist jedoch, dass für alle wichtigen Daten ein klarer geschäftlicher Verantwortlicher, ein Verantwortlicher für die tägliche Wartung und ein Betreiber für die technische Umgebung erforderlich sind. Wenn diese Rollen nicht geklärt sind, verschlechtert sich die Datenqualität unbewusst. Einfach gesagt, niemand fühlt sich verantwortlich, Fehler rechtzeitig zu erkennen, zu beheben und zu verhindern.

Warum ist Datenqualität nicht ausschließlich eine IT-Aufgabe?

In vielen Unternehmen ist die erste Reaktion, dass die IT Ordnung schaffen sollte. Die IT kann tatsächlich dafür verantwortlich sein, dass die Systeme verfügbar sind, die Integrationen korrekt laufen, die Berechtigungen verwaltet werden können und keine Daten zwischen zwei Systemen verloren gehen. Aber die IT kann nicht entscheiden, welcher Ansprechpartner einem Kunden zugeordnet wird, welche Artikelnummer für ein Produkt gültig ist oder in welchen geschäftlichen Status eine Bestellung eingeordnet werden soll.

Dies sind geschäftliche Entscheidungen. Wer für den Verkaufsprozess verantwortlich ist, muss festlegen, wann ein Interessent als echter Kunde gilt. Die Finanzabteilung muss festlegen, welche Rechnungsdaten gültig sind und nach welchen Regeln sie korrigiert werden können. Die Logistik muss klären, was der verfügbare Bestand bedeutet, insbesondere wenn Reservierungen, Rücksendungen und externe Lager beteiligt sind.

Datenqualität beginnt daher nicht mit einer Softwarefrage, sondern mit einer Betriebsfrage. Zuerst muss verstanden werden, wie Informationen entstehen, sich ändern und verwendet werden. Erst danach kann entschieden werden, ob Systemeinstellungen, Integrationen, automatisierte Überprüfungen oder neue Anwendungen erforderlich sind.

Wer ist im Unternehmen für die Datenqualität verantwortlich? Drei Ebenen sollten unterschieden werden

In den meisten mittelständischen Unternehmen geben drei verschiedene Verantwortungsebenen einen klaren Rahmen vor. Es ist nicht notwendig, ein komplexes Unternehmensführungsprogramm zu starten, aber die Rollen müssen sichtbar sein.

1. Der geschäftliche Datenverantwortliche entscheidet über die Regeln

Der Datenverantwortliche ist in der Regel der Leiter des jeweiligen Geschäftsbereichs. Er korrigiert nicht jeden fehlerhaften Namen oder Artikelnummer, sondern legt fest, welche Daten akzeptabel sind, wer sie verwenden darf und welche Konsequenzen ein Fehler hat.

Zum Beispiel kann der Handelsleiter der Datenverantwortliche für den Kundenstamm sein. Er entscheidet, ob derselbe Kunde unter verschiedenen Namen im System erscheinen darf, welche Felder bei der Erfassung eines neuen Partners obligatorisch sind und wann ein Datensatz als inaktiv gilt. Der Datenverantwortliche für den Produktstamm kann der Produktleiter oder der Produktionsleiter sein, je nachdem, wie das Unternehmen arbeitet.

Diese Rolle ist kein administratives Etikett. Ohne Entscheidungsbefugnis bleibt der Datenverantwortliche nur ein Name in einem Dokument. Wenn ein Bereich nicht in der Lage ist, die Regeln für seine eigenen Daten festzulegen, kann später weder ein zuverlässiger Bericht noch ein konsistenter Betrieb erwartet werden.

2. Der Datenverantwortliche sorgt für die tägliche Qualität

Der Datenverantwortliche, oft als Data Steward bezeichnet, arbeitet näher am täglichen Prozess. Er überwacht Abweichungen, bearbeitet Korrekturanfragen und meldet, wenn eine Regel in der Praxis nicht funktioniert.

In einem Produktionsunternehmen könnte dies der Kollege sein, der die Erfassung von Produkt- und Rohstoffdaten koordiniert. In einem Handelsunternehmen der Verkaufskoordinator, der für die Kundendaten verantwortlich ist. Wichtig ist, dass dies nicht automatisch eine zusätzliche Aufgabe für einen überlasteten Administrator ist. Wenn keine Zeit, Berechtigung und klar definierter Prozess vorhanden sind, wird die Fehlerbehebung immer hinter den dringenden täglichen Angelegenheiten zurückstehen.

Der Datenverantwortliche muss nicht jeden Datensatz manuell überprüfen. Im besten Fall verhindert das System die häufigsten Fehler: Es fordert Pflichtfelder an, verwendet einheitliche Wertemengen, zeigt mögliche Duplikate an oder lässt ein unvollständiges Dokument nicht weiter. Diese Überprüfungen müssen jedoch aus den geschäftlichen Regeln abgeleitet werden.

3. Die IT stellt die technischen Voraussetzungen sicher

Die IT oder der Technologiepartner ist dafür verantwortlich, dass der Datenfluss zuverlässig ist. Dazu gehören die Systemintegration, das Zugriffsmanagement, die Protokollierung, die Sicherung, die Überwachung der Datenübertragungen und die technische Untersuchung von Fehlern.

Wenn ein im Webshop geänderter Produktname erst zwei Tage später im ERP erscheint, könnte dies ein Integrationsproblem sein. Wenn jedoch der Produktname in drei verschiedenen Systemen unterschiedlich ist, weil es kein klares Quellsystem und keinen Genehmigungsprozess gibt, ist dies in erster Linie ein betrieblicher Mangel. Die beiden Situationen können von außen ähnliche Symptome verursachen, erfordern jedoch unterschiedliche Lösungen.

Die erste Frage: Welche Daten haben echte geschäftliche Konsequenzen?

Nicht jedes Datenfeld muss mit der gleichen Strenge behandelt werden. Eine fehlende sekundäre Telefonnummer kann unangenehm sein, aber eine fehlerhafte Steuernummer, Bankkontonummer, Bestandsmenge oder Lieferadresse stellt ein direktes finanzielles und kundenbezogenes Risiko dar.

Es ist daher ratsam, nicht damit zu beginnen, „alle Daten zu bereinigen“. Dies ist in der Regel teuer, langsam und ermüdet schnell. Stattdessen sollte untersucht werden, wo Datenfehler wiederholte Arbeit, Verzögerungen, fehlerhafte Entscheidungen oder Streitigkeiten zwischen den Abteilungen verursachen.

Ein guter Ausgangspunkt können einige spezifische Prozesse sein: von der Bestellung zur Rechnung, vom Angebot zum Vertrag, vom Einkauf zur Bestandsaufnahme oder von der Produktionsbestellung zur Erfüllung. In diesen Prozessen wird schnell sichtbar, wo Menschen Daten manuell von einem System in ein anderes übertragen, wo etwas in Excel überprüft werden muss und wo unterschiedliche Wahrheiten über dasselbe Geschäftereignis entstehen.

Das Fehlen eines Quellsystems ist oft das eigentliche Problem

Eine Kundenadresse, ein Produktpreis oder der Status einer Bestellung kann nur dann zuverlässig sein, wenn klar ist, welches System die primäre Quelle ist. Wenn dieselben Daten im CRM, im ERP, im Webshop-Admin-Interface und in einer Tabelle geändert werden können, wird das Unternehmen früher oder später mit widersprüchlichen Daten arbeiten.

Die richtige Frage ist nicht, ob die Daten in jedem System vorhanden sein sollten. Oft sind sie an mehreren Stellen erforderlich. Die Frage ist, wo sie entstehen, wer sie ändern darf, wie sie zu den anderen Systemen gelangen und was passiert, wenn die Übertragung fehlschlägt.

Eine einfache Regel kann viel Verwirrung beseitigen: Jedes kritische Datum sollte ein zugewiesenes Quellsystem haben. Die anderen Systeme sollten dieses verwenden und keine eigene Version pflegen. Dies ist nicht immer sofort umsetzbar, insbesondere bei älteren Systemen, aber als Richtlinie hilft es zu entscheiden, was zuerst in Ordnung gebracht werden muss.

Datenqualität ist messbar, wenn man nicht allgemein darüber spricht

„Unsere Daten sind schlecht“ ist keine handhabbare Problemstellung. Das Management kann nur dann fundierte Entscheidungen treffen, wenn ersichtlich ist, welcher Fehler wie oft auftritt, wie viel Arbeit er verursacht und welchen Prozess er gefährdet.

Die Messung kann einfach sein. Im Kundenstamm kann beispielsweise der Anteil der doppelten Datensätze, die Anzahl der unvollständigen Pflichtfelder oder die Menge der zurückgesendeten Rechnungsadressen verfolgt werden. Bei Beständen die Anzahl und der Wert der Abweichungen, bei Bestellungen der Anteil der manuell zu korrigierenden Positionen, und in der Produktion die Anzahl der aufgrund fehlerhafter Stammdaten gestoppten oder neu geplanten Arbeiten.

Ein Indikator verbessert nichts von selbst. Er hilft jedoch, zwischen isolierten Unannehmlichkeiten und regelmäßigen Betriebsverlusten zu unterscheiden. Wenn jeden Monat dieselben drei Personen zwei Tage damit verbringen, Bestellfehler abzugleichen, handelt es sich nicht um ein disziplinarisches Problem, sondern um einen schlecht gestalteten Prozess.

Nicht die fehlerhaften Daten immer wieder korrigieren, sondern die Ursache

Die Verschlechterung der Datenqualität ist oft eine völlig verständliche menschliche Anpassung. Der Kollege führt eine eigene Tabelle, weil er eine Information nicht rechtzeitig aus dem zentralen System erhält. Er gibt dieselbe Information zweimal ein, weil die Systeme nicht kommunizieren. Er füllt das Pflichtfeld nicht aus, weil ihm niemand gesagt hat, warum es wichtig ist, oder weil das Feld tatsächlich nicht zu seiner Arbeit passt.

Deshalb sollte vor der Einführung einer Regel der gesamte Prozess überprüft werden. Wer startet ihn? Welche Daten werden von wo übernommen? Wer überprüft sie? Wo muss eine Entscheidung getroffen werden? Wo erfolgt eine erneute Erfassung? Und warum? Es kann vorkommen, dass eine kleine Änderung - wie die Vereinheitlichung von Bestellstatus oder die Einführung einer Fehlermeldung bei der Datenübertragung - viel mehr wert ist als ein großes Datenbereinigungsprojekt.

Die Verantwortung ist also geteilt, aber nicht anonym. Der Geschäftsleiter legt fest, was gute Daten bedeuten. Der zugewiesene Datenverantwortliche sorgt für die tägliche Disziplin und das Feedback. Die IT stellt sicher, dass die Systeme dies zuverlässig unterstützen. Wenn diese drei Rollen denselben Betrieb sehen, werden Daten nicht mehr ein unsicheres Nebenprodukt sein, sondern eine brauchbare Grundlage für die Unternehmensführung.