Jeder in der IT kennt den Spruch: “Garbage In, Garbage Out” (GIGO). Wenn man ein System mit Müll füttert, kommt am Ende auch nur Müll heraus. Die meisten Führungskräfte nicken dann wissend und sagen: “Ja, wir müssen unsere Daten bereinigen. Kümmern Sie sich darum, IT-Abteilung!” Doch genau hier liegt der fundamentale Denkfehler.
Schlechte Datenqualität ist in den seltensten Fällen ein rein technisches Problem, das man mit einem einmaligen Bereinigungs-Tool oder einem Appell an die IT lösen kann. Schlechte Datenqualität ist ein Symptom. Ein Symptom für tiefere, menschliche und organisatorische Probleme. Es ist ein kulturelles Problem.
Als Praktiker, die oft mit den Folgen von Daten-Chaos konfrontiert sind, wollen wir heute tiefer graben. Wir beleuchten die psychologischen Gründe, warum in vielen Unternehmen die Datenpflege scheitert, und zeigen, wie Sie eine Kultur der Daten-Verantwortung schaffen, die nachhaltig für saubere Daten sorgt.
Die Anatomie eines schlechten Datensatzes
Schauen wir uns einen typischen schlechten Kundendatensatz in einem ERP-System an:
- Firma “Meier AG” ist dreimal angelegt: als “Meier AG”, “Meier” und “Firma Meier Zürich”.
- Die Adresse ist veraltet, weil der Umzug nie nachgetragen wurde.
- Der Ansprechpartner hat die Firma vor zwei Jahren verlassen.
- Das Feld “Branche” ist leer, weil niemand wusste, was man eintragen soll.
Die technischen Folgen sind klar: Rechnungen kommen nicht an, Marketing-Aktionen gehen ins Leere, der Vertrieb weiss nicht, wer der richtige Ansprechpartner ist. Doch was sind die menschlichen Gründe dahinter?
| Das Daten-Problem | Die psychologische Ursache dahinter |
| Dubletten | Bequemlichkeit & Zeitdruck: “Ich habe den Kunden nicht gefunden, also lege ich ihn schnell neu an. Das geht schneller als die Suche.” |
| Veraltete Informationen | Fehlende Verantwortlichkeit: “Der Umzug des Kunden ist nicht meine Aufgabe, das soll der Vertrieb machen.” (Der Vertrieb sagt: “Das soll der Innendienst machen.”) |
| Leere Felder | Mangelnde Relevanz & unklare Prozesse: “Ich weiss nicht, wofür dieses Feld gut ist, also lasse ich es leer. Hat ja bisher auch niemanden gestört.” |
| Inkonsistente Schreibweisen | Fehlende Standards & Individualismus: “Ich schreibe das immer so, die anderen sollen sich anpassen.” Es gibt keine klaren Vorgaben, wie Daten zu erfassen sind. |
Sie sehen: Kein einziges dieser Probleme ist primär technischer Natur. Es sind Probleme der Einstellung, der Prozesse und der Organisation.
Die drei Säulen einer schlechten Datenkultur
Schlechte Datenqualität fusst meist auf einem Fundament aus drei kulturellen Schwächen:
- Mangelnde Wertschätzung (Das “Ist-doch-egal”-Problem): In vielen Unternehmen werden Daten nicht als wertvolles Gut, sondern als lästiges Nebenprodukt der Arbeit betrachtet. Die Wichtigkeit einer sauberen Dateneingabe wird nicht erkannt. Die Konsequenzen einer schlechten Eingabe spürt der Verursacher oft nicht selbst, sondern eine andere Abteilung Wochen später. Es fehlt das Bewusstsein für die unternehmensweite Bedeutung von Daten.
- Diffuse Verantwortlichkeiten (Das “Nicht-mein-Problem”-Problem): Wer ist für die Qualität der Kundendaten verantwortlich? Der Vertrieb? Der Innendienst? Die Buchhaltung? Wenn es nicht klar definiert ist, ist es am Ende niemand. Jeder verlässt sich auf den anderen, und die Daten verwaisen. Es gibt keine “Data Owner”, die sich für “ihre” Daten verantwortlich fühlen.
- Silo-Denken (Das “Meine-Wahrheit”-Problem): Die Vertriebsabteilung pflegt ihre eigene Kundenliste in Excel, weil die “viel besser” ist als die im ERP. Das Marketing hat eine eigene Adressdatenbank für den Newsletter. Jede Abteilung optimiert für sich selbst und schafft ihre eigene Version der Wahrheit. Das zentrale ERP-System als “Single Source of Truth” wird untergraben und verliert an Relevanz.
Wie man eine Kultur der Daten-Verantwortung schafft
Ein einmaliges Datenbereinigungsprojekt ist wie eine Diät ohne Ernährungsumstellung: kurzfristig wirksam, aber ohne nachhaltigen Erfolg. Wenn Sie die Datenqualität dauerhaft verbessern wollen, müssen Sie die Kultur verändern.
- Machen Sie Daten-Qualität zur Chefsache: Daten-Verantwortung beginnt an der Spitze. Die Geschäftsleitung muss die strategische Bedeutung von Daten vorleben und kommunizieren. Datenqualität muss ein fester Bestandteil von Zielvereinbarungen und Mitarbeitergesprächen werden.
- Definieren Sie klare “Data Owner”: Benennen Sie für jeden wichtigen Datenstamm (Kunden, Artikel, Lieferanten) einen klaren Verantwortlichen (“Data Owner”). Diese Person ist nicht unbedingt die, die alle Daten selbst eingibt, aber sie ist verantwortlich für die Definition der Standards, die Überwachung der Qualität und die Schulung der Mitarbeiter.
- Schaffen Sie Bewusstsein durch Transparenz: Machen Sie die Kosten von schlechter Datenqualität sichtbar. Zeigen Sie dem Vertriebsmitarbeiter, wie viel Zeit er durch die Suche nach der richtigen Adresse verliert. Zeigen Sie der Buchhaltung, wie viel Aufwand durch die Klärung falscher Rechnungen entsteht. Wenn der Schmerz spürbar wird, wächst die Motivation zur Veränderung.
- Belohnen Sie Sorgfalt, nicht nur Geschwindigkeit: In vielen Unternehmen wird belohnt, wer schnell viele Aufträge erfasst. Die Qualität der dabei erfassten Daten spielt oft eine untergeordnete Rolle. Schaffen Sie Anreize für saubere Datenpflege. Ein kleines Dashboard, das die Datenqualität pro Abteilung oder Mitarbeiter visualisiert, kann spielerisch zu einem Wettbewerb um die saubersten Daten führen.
Fazit: Datenpflege ist Team-Sport
Ihr ERP-System ist nur so gut wie die Daten, die Sie hineingeben. Und die Qualität dieser Daten ist ein direktes Spiegelbild Ihrer Unternehmenskultur. Ein System wie Microsoft Dynamics 365 Business Central bietet alle technischen Werkzeuge, um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten: Dublettenprüfung, Pflichtfelder, Validierungsregeln. Aber diese Werkzeuge sind nutzlos, wenn die Menschen, die sie bedienen, nicht verstehen, warum ihre Arbeit wichtig ist.
Hören Sie auf, Datenqualität als IT-Thema zu behandeln. Fangen Sie an, es als das zu sehen, was es ist: eine Führungsaufgabe und eine Frage der gemeinsamen Verantwortung. Ein Partner wie redPoint hilft Ihnen nicht nur bei der Implementierung der technischen Werkzeuge, sondern auch bei der Gestaltung der Prozesse und der Sensibilisierung der Mitarbeiter, die für eine nachhaltige Datenkultur notwendig sind.
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