In welchen Prozessen beeinflussen Daten maßgeblich die Produktivität?; Was ist für uns ein guter Datensatz?; Wo lässt die Datenqualität aktuell zu wünschen übrig?; Wie lässt sich Datenqualität langfristig sicherstellen? Nicht jedes Schräubchen ist im großen Getriebe eines Unternehmens gleich wichtig. Daher gilt es, zunächst diejenigen Abläufe zu identifizieren, in denen fehlerhafte oder unvollständige Daten erfolgsentscheidend sind. Denn mangelhafte Daten können zu großem Mehraufwand und damit hohen Kosten führen, etwa durch die falsche Übernahme von Teiledaten aus der Stückliste in die Arbeitsaufträge. Oder sie vergrößern das Lieferrisiko, weil viel zu spät erkannt wird, dass ein Kunde nicht 100, sondern 1.000 Stück geordert hat und jetzt das nötige Material nicht auf Lager ist. Im nächsten Schritt heißt es Qualitätskriterien definieren – zugeschnitten auf das Unternehmen und die jeweilige Abteilung. Dabei gilt es nicht nur zwischen Bewegungs- und Stammdaten zu differenzieren. Dann geht es ans Eingemachte: Die vorhandenen Datenpools sollten nicht nur auf offensichtliche Kriterien wie Vollständigkeit und Richtigkeit untersucht werden. Zu den weiteren Prüfpunkten gehören Aspekte, wie etwa die Einhaltung von Archivierungs- oder Löschpflichten. Wer hier genau analysiert und konsequent bereinigt, sorgt direkt für mehr Effizienz in erfolgskritischen Prozessen. Doch mit einem einmaligen Datentuning ist es nicht getan. Denn sowohl Stamm- als auch Bewegungsdaten ändern sich kontinuierlich. Mit diesen vier Fragen rücken Unternehmen dem ungeliebten Thema Datenqualität strukturiert zu Leibe. Um die Datenqualität in den Griff zu bekommen, hat der ERP-Hersteller eine praxisorientierte Checkliste aufgelegt. Sie umfasst die knapp 30 häufigsten Fragen für saubere Daten. Diese steht zum kostenlosen Download bereit.