Nach Angaben von IT-Führungskräften signalisieren mindestens 80 % der Schlüsselabteilungen des Unternehmens – Data Science, Technologie, Vertrieb und Kundenservice – die Notwendigkeit, Systeme zu integrieren und die Datenqualität im Unternehmen zu verbessern. Eine riesige Datenmenge garantiert keine Gewinne – im Gegenteil, sie kann Probleme bedeuten. Erfahren Sie, wie verstreute und vernachlässigte Daten die Gewinne Ihres Unternehmens verringern können.

• Daten von geringer Qualität erhöhen die Betriebskosten und beziehen die Teams in zeitaufwändige Anpassungen anstatt in strategische Aktivitäten ein. 
• Falsche Daten führen zu einem Verlust des Kundenvertrauens und einer inkonsistenten Kommunikation zwischen den Abteilungen, was Ihrem Markenimage und Ihren Verkaufsergebnissen stark schaden kann.
• Die Implementierung von Automatisierungs- und KI-basierten Lösungen ohne integrierte Daten ist riskant, ineffizient und schränkt die Wachstumschancen des Unternehmens ein

Die Auswirkungen schlechter Datenqualität auf das Unternehmen

Falsche, veraltete, verstreute oder inkonsistente Daten führen zu kostspieligen Folgen – von erhöhten Betriebskosten über den Verlust des Kundenvertrauens bis hin zu eingeschränkten Möglichkeiten, moderne Technologien wie Automatisierung oder künstliche Intelligenz zu nutzen. Hier sind einige der schwerwiegendsten Risiken, die sich aus schlechter Datenqualität ergeben.

Betriebskosten durch falsche Daten

Ein Mangel an ausreichender Datenqualität in einer Organisation ist gleichbedeutend mit Betriebskosten, die oft auf den ersten Blick unsichtbar sind. Anstatt sich auf wichtige Aufgaben und strategische Aktivitäten zu konzentrieren, verbringen die Mitarbeiter ihre wertvolle Zeit damit, veraltete oder fehlerhafte Daten zu korrigieren. Dies führt zu einer Verlängerung des gesamten Geschäftsprozesses und erhöht in Kombination mit der ineffizienten Nutzung der Arbeitszeit der Mitarbeiter die Betriebskosten.

Risiko des Kundenverlusts und geringes Vertrauen

Kunden erwarten, dass sie mit dem richtigen Maß an Engagement und Vertrauen gehört werden. In einer Situation, in der ein Unternehmen falsche oder unstrukturierte Daten verwendet, kann ein unangemessenes Angebot erstellt werden, viele der gleichen falschen Marketingbotschaften gesendet werden können oder sogar die Bedingungen der Zusammenarbeit veraltet werden können. Wir dürfen nicht vergessen, dass Organisationen aus Teams bestehen, die sich auf Daten verlassen müssen. Wie die Forschung zeigt, steigt der Bedarf an Integration in allen Abteilungen der Organisation. 

Nach Angaben von IT-Führungskräften geben mindestens 80 % der Abteilungen für Datenwissenschaft, Technologie, Vertrieb und Kundendienst an, dass eine Systemintegration erforderlich ist. In einer Situation, in der die Daten falsch sind, kann der Kunde widersprüchliche Informationen aus verschiedenen Abteilungen der Organisation erhalten, was die Professionalität des Unternehmens in den Augen des Kunden erheblich verringert und das Vertrauen und die Loyalität, die der Kunde in uns hat, beeinträchtigt. Auf lange Sicht führt dies zu einer Verschlechterung des Images der Marke auf dem Markt und einer Abwanderung der Kunden zur Konkurrenz.

Probleme mit der Automatisierung und KI-Implementierung

Probleme mit der Datenqualität sind ein erhebliches Hindernis für die Prozessautomatisierung und die Implementierung von KI-basierten Lösungen. KI und Automatisierungstools erfordern präzise, konsistente und standardisierte Daten, um genaue Empfehlungen zu geben und die richtigen Entscheidungen zu treffen. Wenn Modelle aus falschen oder unvollständigen Informationen lernen, können ihre Ergebnisse unzuverlässig sein, was zu ineffizienten KI-Systemen führt und ihren Wert für das Unternehmen einschränkt. 

Die mangelnde Integration zwischen Systemen und Datensilos behindern die Implementierung moderner Technologien zusätzlich, weil das Unternehmen kein vollständiges und zuverlässiges Bild seiner Kunden, Prozesse oder Märkte hat. Infolgedessen erhöht eine geringe Datenqualität nicht nur die Betriebskosten und verringert die Effizienz, sondern blockiert auch das Wachstum des Unternehmens und schränkt die Möglichkeiten des Einsatzes fortschrittlicher Analysetools und künstlicher Intelligenz ein.

Schlussfolgerungen

Datenqualitätsmanagement ist heute von strategischer Bedeutung. Verstreute Daten verursachen messbare Betriebskosten und nehmen den Mitarbeitern die Zeit in Anspruch, die für diese Aufgaben aufgewendet werden könnte, die für das Unternehmen wichtiger sind. Sie führen auch zu Kommunikationschaos, dem Risiko, Kunden zu verlieren und zur Erosion des Vertrauens – sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisation. Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, sollten in die Organisation ihrer Daten und in die Systemintegration investieren und solide Informationsgrundlagen aufbauen. Dies ist nicht nur eine Voraussetzung für die betriebliche Effizienz, sondern auch für die Innovation und Widerstandsfähigkeit der Organisation gegenüber Veränderungen.

Wenn Sie erfahren möchten, wie Sie Daten in echten Wert und Wettbewerbsvorteil verwandeln können, lesen Sie hier, wie Sie mit Salesforce-Optimierung die Grundlagen der digitalen Transformation schaffen. Und in den nächsten Artikeln werden wir u.a diskutieren, wie eine Verbesserung der Datenqualität in einem Geschäftswert führt.

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