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HBM November 2017

Die meis­ten Ma­na­ger wis­sen, dass schlech­te Da­ten­qua­li­tät die Kos­ten in die Höhe treibt, Ent­schei­dun­gen er­schwert und Zeit ver­schwen­det. Doch sie ha­ben in der Re­gel kei­ne Ah­nung, wie groß der An­teil feh­ler­haf­ter Da­ten in ih­rem Un­ter­neh­men wirk­lich ist. Des­halb ha­ben sich zwei Da­ten­ex­per­ten der Cork Uni­ver­si­ty Busi­ness School und Tho­mas C. Red­man, Da­ten­be­ra­ter und Buch­au­tor, des The­mas an­ge­nom­men. Ge­mein­sam ba­ten sie 75 Teil­neh­mer ih­rer Füh­rungs­kräf­te­pro­gram­me, Da­ten ih­res ei­ge­nen Un­ter­neh­mens mit der von Red­man ent­wi­ckel­ten „Fri­day Af­ter­noon Mea­su­re­ment“-Me­tho­de (FAM) zu be­wer­ten. Da­für durch­fors­te­ten die Ma­na­ger die letz­ten 100 Da­ten­sät­ze, die ihr Team er­stellt hat­te, und kon­zen­trier­ten sich da­bei auf 10 bis 15 kri­ti­sche Da­ten­ele­men­te, bei­spiels­wei­se Kun­den­na­me, Adres­se, Ar­ti­kel oder Men­ge. Zu­sam­men mit ih­ren Teams über­prüf­ten sie je­den Da­ten­satz und mar­kier­ten alle of­fen­sicht­li­chen Feh­ler. Zum Schluss zähl­ten sie die feh­ler­frei­en Da­ten­sät­ze. Die­se Zahl ist ihr so­ge­nann­ter Data Qua­li­ty Sco­re.

Quel­le: Tad­hg Na­gle et al.: „Only 3 % of Com­pa­nies' Data Meets Ba­sic Qua­li­ty Stan­dards“, HBR.org
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