Die versteckten Kosten minderwertiger Daten im Kontext von Decision Intelligence

Unternehmen können es sich heute nicht mehr leisten, sich bei weitreichenden Entscheidungen auf beliebige Softwarelösungen und das Know-How einzelner Mitarbeiter zu verlassen. Diese Vorgehensweise ist nicht nur zeitaufwändig und ungenau – sie birgt auch die Gefahr von Irrtümern und eklatanten Fehlern. Stattdessen nutzen immer mehr Unternehmen Decision Intelligence, um bessere Resultate in Entscheidungsprozessen zu erzielen.

Obwohl zwar allgemein anerkannt ist, dass datengesteuerte Prozesse für jedes Unternehmen wichtig sind, besteht ein überraschender Mangel an Klarheit über die geschäftlichen Auswirkungen gesunder Daten – und umgekehrt über die negativen Auswirkungen von minderwertigen Daten. Denn der entscheidende Faktor für eine wirksame Decision Intelligence ist die Qualität der Daten, die dem Prozess zugrunde liegen.

Warum Datenqualität bei Decision Intelligence wichtig ist

Die Effektivität Ihres Entscheidungsprozesses ist stark von der Datenqualität abhängig. Wenn Sie mit minderwertigen oder veralteten Daten arbeiten, setzen Sie Ihr Unternehmen einem kostspieligen Risiko aus. Als Beweis dafür dient eine Umfrage von Gartner aus dem Jahr 2018, in der Unternehmen Verluste in Höhe von 15 Millionen US-Dollar pro Jahr aufgrund schlechter Datenqualität verzeichneten.¹ Zusätzlich dazu gaben 60% der befragten Unternehmen an, dass sie nicht in der Lage sind, die finanziellen Auswirkungen von schlechten Daten auf ihr Unternehmen zu quantifizieren. Somit ist die Dunkelziffer an finanziellen Verlusten aufgrund minderwertiger Daten weitaus größer.

Da die Bedeutung von Daten für Unternehmen in den letzten Jahren weiter zugenommen hat und die Problematik der schlechten Datenqualität fortbesteht, steigen die Kosten weiter an.

5 Faktoren, die zu einer schlechten internen Datenqualität beitragen

Obwohl die Verantwortung für die Qualitätskontrolle interner Daten in den Zuständigkeitsbereich Ihres Unternehmens fällt, kommt es oft zu Mängeln. Selbst das Aufbrechen der Datensilos, um die Datenverfügbarkeit zu verbessern, erfordert einen koordinierten Ablauf. Die Aufrechterhaltung der Integrität und Nützlichkeit interner Daten stellt eine noch größere Herausforderung dar. Hier sind einige Faktoren, die in der Regel zur Verschlechterung der internen Datenqualität beitragen:

1. Ungenaue Dateneingabe: Menschliche Fehler bei der Dateneingabe können die Integrität eines Datensatzes gefährden. Tippfehler, falsche Kategorisierung und übersprungene Felder sind häufig die Ursache.
2. Datenverfall: Wenn Datensätze nicht regelmäßig mit den neusten Informationen aktualisiert werden, kann dies zu Veraltung führen, welche sich negativ auf den Entscheidungsprozess auswirken könnten. Im Jahr 2018 verringerte sich die Anzahl der B2B-Marketing-Kontaktdatenbanken um durchschnittlich 30% pro Jahr.² Jedoch führte eine Kombination aus weltweiter Pandemie und anhaltenden Umstrukturierungsmaßnahmen bei den Arbeitgebern dazu, dass die Absprungrate im Jahr 2022 auf 50% anstieg. 
3. Inkonsistenz: Wenn verschiedene Abteilungen oder Teams unterschiedliche Formate oder Maßeinheiten verwenden, kommt es zu Inkonsistenzen, sodass die Daten für die Analyse unzuverlässig werden.
4. Mangelnde Standardisierung: Ohne einheitliche Standards und Richtlinien für die Datenerfassung öffnen Unternehmen Fehlern und Unstimmigkeiten Tür und Tor.
5. Kontextbezogene Lücken: Selbst den am besten gepflegten internen Daten kann der externe Kontext fehlen. Diese Lücke kann durch die Ergänzung interner Daten mit Nachrichten, regulatorischen und rechtlichen Informationen sowie mit Marketing- und Branchendaten von Dritten geschlossen werden.

Beschaffung externer Daten

Alternative Daten bringen eine zusätzliche Schicht von Detailtiefe mit sich, welche in herkömmlichen Daten oft fehlt und verbessern somit die Leistung Ihrer DI-Tools. Dadurch werden Entscheidungen nicht mehr nur datengesteuert, sondern außergewöhnlich aufschlussreich. Doch während diese zusätzliche Ebene zusätzliche Dimensionen und Perspektiven bieten kann, die in internen Daten möglicherweise fehlen, kann die Qualität der alternativen Daten einen entscheidenden Einfluss auf ihren Wert für die Decision Intelligence haben. Hier sind einige Aspekte zu beachten, wenn Sie Daten als Dienstleister identifizieren:

Quellenvielfalt

Eine beschränkte Auswahl an Quellen, beispielsweise aufgrund geografischer Einschränkungen, könnte bei Unternehmen mit weltweiter Präsenz zu möglicherweise fehlerhaften Strategien führen. Gleichzeitig können Daten, die eine bestimmte Perspektive befürworten, zu verfälschten Erkenntnissen führen.

Worauf sollten Sie achten? Eine breite Palette von Daten aus Nachrichten, rechtlichen, regulatorischen und anderen Quellen. Suchen Sie beispielsweise nach globalen Nachrichtendaten, die aus verschiedenen Perspektiven stammen – sei es konservativ, liberal oder neutral. Auf diese Weise gewährleisten Sie, dass Ihre DI-Tools über umfassende, gut abgerundete Daten verfügen, welche zuverlässige Entscheidungen unterstützen.

Breite Zeitspanne

Daten, die keine historische Tiefe aufweisen oder nicht in Echtzeit aktualisiert werden, können zu einer reaktiven oder veralteten Entscheidungsfindung führen, bei der bedeutende Trends und Muster übersehen werden können.

Worauf sollten Sie achten? Datensätze, die historische und aktuelle Daten umfassen und den erforderlichen zeitlichen Kontext für aufschlussreiche Analysen und Prognosen bieten.

Datenverwendbarkeit

Die manuelle Aufbereitung und Strukturierung von unübersichtlichen Daten beansprucht viel Zeit und lenkt wertvolle Ressourcen von analytischen Aufgaben ab, wodurch sich die Zeitspanne bis zum Gewinn von Erkenntnissen verlängert. Tatsächlich verwenden Datenexperten 40% ihrer Arbeitszeit darauf, die Qualität der Daten zu überprüfen.³ Dieser erhebliche Aufwand trägt zu den Kosten minderwertiger Daten bei.

Worauf sollten Sie achten? Saubere, halbstrukturierte Daten, die weniger Aufwand erfordern. Auf diese Weise können Sie nicht nur schneller zu Erkenntnissen gelangen, sondern Ihre Datenwissenschaftler können sich auch auf höherwertige Aufgaben konzentrieren.

Durchsuchbarkeit der Daten

Die Identifizierung relevanter Daten stellt angesichts des umfangreichen Datenvolumens eine immense Herausforderung dar. Ohne die Zuordnung von Tags und Metadaten zu den gesammelten Daten wird die Durchsuchbarkeit zunehmend erschwert.

Worauf sollten Sie achten? Versehen Sie Datensätze mit nützlichen Anreicherungen, einschließlich Themen-Tags, Stimmungen und zusätzlichen Metadaten. Diese können den Suchprozess optimieren und es Ihnen ermöglichen, gezieltere Datensätze in die DI zu integrieren, um eine effektivere Entscheidungsfindung zu gewährleisten.

Datenlieferung

Ein ineffizientes Datenlieferungssystem kann zu Integrationsproblemen führen, den Zugriff auf Daten verzögern und somit die Entscheidungsfindung verlangsamen.

Worauf sollten Sie achten? Eine zentrale Rolle spielen hierbei flexible APIs, welche mühelos in Ihre bestehenden Systeme integriert werden können. Durch ihre Benutzerfreundlichkeit ermöglichen sie eine rasche und reibungslose Integration von Daten, wodurch der Entscheidungsprozess beschleunigt wird.

Die Identifizierung dieser Faktoren kann Ihnen helfen, sich auf die Verbesserung der internen und externen Datenqualität zu konzentrieren, um effektivere Decision Intelligence Anwendungen zu entwickeln.

Alternative Daten und ihre entscheidende Rolle bei Decision Intelligence

Alternative Daten umfassen eine Vielzahl von Quellen wie globale Nachrichtendaten, juristische Informationen, regulatorische Daten, Patentdaten und mehr. Diese Daten von Drittanbietern bieten eine erweiterte Perspektive, welche in der heutigen Informationsflut von entscheidender Bedeutung ist. Insbesondere dienen Nachrichtendaten als zeitnahe Ressource für die Entscheidungsfindung, indem sie Einblicke in Markttrends ermöglichen, Verbrauchermuster verstehen und über geopolitische Veränderungen informieren. Auf diese Weise wird Ihr bestehendes Datenreservoir um zusätzliche Ebenen von Kontext erweitert.

Wenn alternative Daten minderwertig sind, besteht die Gefahr, dass die Effizienz Ihrer DI-Tools beeinträchtigt wird. Ungenaue oder inkonsistente Daten können Längsschnittanalysen verzerren, Echtzeit-Einsichten beeinträchtigen und letztlich Ihren Return on Investment (ROI) negativ beeinflussen. Sie haben es nicht nur mit schlechten Entscheidungen zu tun, sondern auch mit finanziellen Verlusten.

Durch Investitionen in hochwertige alternative Daten können diese Kosten drastisch reduziert werden. Sie verbessern Ihre Entscheidungsintelligenz und stellen sicher, dass jede von Ihnen getroffene Entscheidung nicht nur solide, sondern auch strategisch vorteilhaft ist.

Alternative Daten sind nicht nur eine Ergänzung, sondern eine unverzichtbare Voraussetzung für die Optimierung von Decision Intelligence. Die Sicherstellung der Qualität dieser Daten ist entscheidend für fundierte und finanziell robuste Geschäftsstrategien. Mit Nexis Data+ erhalten Sie Zugriff auf eine vielfältige Palette hochwertiger, angereicherter alternativer Daten, die dazu beitragen können, Ihre DI-Tools zu verbessern und folglich Ihre Geschäftsentscheidungen zu optimieren. Gehen Sie keine Kompromisse bei der Datenqualität ein, sondern machen Sie sie zum Eckpfeiler Ihrer Decision-Intelligence-Strategie.

Nächste Schritte:

• Erfahren Sie mehr über die globale Datenbasis von Nexis Data+ und wie sich unsere API von anderen unterscheidet.
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¹ Flying Blind: How Bad Data Undermines Business, forbes.com, 14.10.2021
² New Data and Trends Point to Significant Growth Opportunity as the Event Industry Heads into Post-Covid Future, freeman.com, 15.09.2022
³4 data quality challenges that hinder data operations, techtarget.com, 26.10.2022