Die 9 Dimensionen der Datenqualität: Warum Sie Ihre Kundendaten genau im Blick behalten sollten
Datenqualität gilt als wesentlicher Baustein jedes datengetriebenen Projekts. Trotzdem wird sie noch zu oft nur teilweise angegangen. Ausrollungen liefern nicht immer die erwarteten Ergebnisse. Warum gehen Ihre Kampagnen am Ziel vorbei? Warum steigen Ihre Rücklaufquoten? Warum liefern Ihre Tools widersprüchliche Zahlen? Um diese Fallstricke zu vermeiden, wurden – unter anderem von Gartner – 9 Dimensionen der Datenqualität definiert. Sie bieten einen Fahrplan, um Datenqualität präzise anzuwenden. Innerhalb jeder Dimension helfen Datenqualitätswerkzeuge, Absichten in greifbare Geschäftsergebnisse zu übersetzen – für bessere Leistung in Marketing, Vertrieb, Finanzen und Betrieb.
1. Zugänglichkeit: Daten, die man nicht sieht, kann man nicht nutzen
Sind Daten nicht zur richtigen Zeit für die richtige Person zugänglich, sind sie nutzlos. Ein Beispiel: Ein Mitarbeiter kann einen Kunden nicht zurückrufen, weil dessen Nummer nur in der E-Commerce-Plattform gespeichert ist. Oder eine Rechnung geht nicht raus, weil die Adresse im CRM nicht ins ERP übertragen wird. Solche Probleme entstehen durch Datensilos, die den Zugriff für diejenigen blockieren, die ihn brauchen.
Die Lösung ist ein einheitliches Kundendatenregister (UCR), das die operativen Systeme des Unternehmens speist. Dieses UCR ist allerdings nur wirksam, wenn es geprüfte und deduplizierte Informationen enthält. Andernfalls verbreitet es fehlerhafte oder irreführende Daten über alle angebundenen Tools. Deshalb ist Datenqualität eine unverzichtbare Ergänzung zum UCR: Sie sorgt dafür, dass Daten zugänglich und nutzbar sind – ohne Informationsverlust und ohne Zeitverlust bei der Suche.
Das berichten unsere Kunden:
“Mit DQE haben wir Sicherheit gewonnen und vertrauen unseren Kundendaten. Wir wissen, dass wir verlässliche Daten erfassen, die anschließend in unser CRM einfließen. So führen wir unsere Beziehungs-Kampagnen durch, ohne uns um die Datenqualität sorgen zu müssen.”
Sébastien Courtin, CEO – Wamiz
2. Genauigkeit: Daten müssen die Realität abbilden
Die Genauigkeit von Daten beschreibt, wie korrekt und wirklichkeitsgetreu sie sind. In der Praxis zählen kleinste Details: eine E-Mail ohne „@“, eine vertauschte Ziffer in der Postleitzahl. Ein Tippfehler oder ein falsch ausgefülltes Feld genügt, um eine Zustellung oder eine Zahlungserinnerung zu verhindern. Um das zu vermeiden, setzen Datenqualitätsprozesse direkt bei der Eingabe an – mit Validierungsregeln, automatischen Prüfungen und Echtzeit-Korrektur im Formular. So werden einfache Fehler verhindert, die später teuer werden können.
Das berichten unsere Kunden:
“Indem wir Postanschriften mit DQE direkt bei der Eingabe qualifizieren, verbessern sich unsere Zustellungen deutlich und die Beschwerden bei unserem Kundenservice gehen zurück. Das wirkt sich positiv auf das Kundenerlebnis aus: Bestellungen kommen schnell und an der richtigen Adresse an.”
Philippe Tonnellier, IS Manager – Au Forum du Bâtiment
In Branchen, in denen die Prüfung der Kundenidentität entscheidend ist – besonders im Finanzwesen –, sind genaue Daten für einen robusten KYC-Prozess unerlässlich. KYC erfordert Gewissheit, dass eine Person wirklich die ist, die sie vorgibt zu sein. Ein Weg dahin ist der Abgleich von Datenpaaren, etwa Name und Mobilnummer, mit einem vertrauenswürdigen Register wie der Datenbank eines Telekommunikationsanbieters. Wird eine Abweichung erkannt, folgt eine Warnung. Datenqualitätswerkzeuge automatisieren diese Prüfung über API-Verbindungen zwischen den erfassten Daten und Drittregistern. Der Banken-, Versicherungs- und Finanzsektor gehört bei diesen Anwendungsfällen zu den führenden Nutzern von Datenqualitätslösungen.
Das berichten unsere Kunden:
“Mit der Lösung Match ID von DQE haben wir bei 33% der Bewerber den Bedarf an Nachweisdokumenten zur Adressprüfung gesenkt. Das hat die Integrationszeiten verkürzt und die Nutzerzufriedenheit erhöht – und zugleich Betrug bekämpft.”
Loïc Leblé, Produktmanager – Fortuneo
3. Vollständigkeit: Unvollständige Daten bremsen alles aus
Unvollständige Daten schränken ein, was ein Unternehmen tun kann. Ohne Telefonnummer keine SMS-Erinnerung. Ohne Postleitzahl kein lokales Targeting. Ohne Anrede lässt sich eine Kampagne nicht personalisieren. Vollständigkeit stellt sicher, dass alle wesentlichen Felder nicht nur ausgefüllt, sondern auch geschäftlich nutzbar sind.
Datenqualitätslösungen erkennen fehlende Informationen und reichern Datensätze automatisch an. Aus einer fragmentierten, wenig wertvollen Datenbank wird eine belastbare Grundlage für Segmentierung, Kundenansprache und Rechnungsstellung. Besonders nützlich ist das bei B2B-Daten: Die Eingabe von Firmenkennung oder Firmenname füllt automatisch alle zugehörigen Felder. Das Ergebnis: gesparte Zeit und garantierte Datengenauigkeit.
Das berichten unsere Kunden:
“Die Firmenerkennungs-Lösung von DQE sorgt für die genaue Identifikation von Unternehmen und hält deren Informationen über die Zeit aktuell (Geschäftsaufgabe, Verlegung des Firmensitzes usw.). Dieser Ansatz sichert die Verlässlichkeit der Inhalte der Pages Jaunes und stärkt das Vertrauen der Nutzer in unser Medium.“
Florian Bazin, IS Project Manager – Solocal
4. Konsistenz: Widersprüchliche Daten untergraben die Glaubwürdigkeit
Wenn derselbe Kunde im CRM als „Frau“ und im Marketing-Tool als „Herr“ erscheint, leidet die Glaubwürdigkeit der Marke. Die Kundenbeziehung leidet unter falsch adressierter oder unpersönlicher Kommunikation – ein klares Zeichen für inkonsistente Daten.
Konsistenz bedeutet, Daten über alle Systeme und Kanäle hinweg abzugleichen. Dasselbe Feld sollte sich nie von einer Anwendung zur anderen unterscheiden. Datenqualitätswerkzeuge erkennen Abweichungen über Vergleichsregeln und Abgleichroutinen. Das sorgt für eine lückenlose Kundenhistorie und ein besseres KYC. Das Ergebnis ist ein stimmiges, reibungsloses Erlebnis – intern wie für die Kunden, frei von sichtbaren oder verborgenen Widersprüchen.
Das berichten unsere Kunden:
“DQE (…) pflegt unser einheitliches Kundendatenregister, einschließlich der Integration neuer Datenbanken. So zentralisiert Harvest das KYC, während das Unternehmen durch Zukäufe wächst.”
Cédric Letellier, CRM Manager – Harvest
5. Präzision: Vage Daten sind schwache Daten
Eine Adresse wie „Rue des Lilas, Paris“ mag korrekt sein, reicht aber für eine verlässliche Zustellung oder eine genaue Geolokalisierung nicht aus. Wichtige Angaben wie Hausnummer, Etage oder Postleitzahl fehlen. Mit anderen Worten: Den Daten fehlt die Präzision.
Präzision beschreibt die Fähigkeit eines Datenbestands, ausreichend detaillierte und relevante Informationen für wirksames Handeln zu liefern. Im B2B-Kontext gehören dazu etwa die genaue Funktion des Ansprechpartners, die USt-IdNr. oder das Datum des letzten Kaufs. Datenqualitätslösungen reichern Kundendatensätze an, standardisieren Formate und vervollständigen sekundäre Felder automatisch. Das steigert Effizienz und Relevanz zugleich. So verbessern sie unmittelbar die Detailtiefe der Erkenntnisse, die sich aus den Daten gewinnen lassen.
Das berichten unsere Kunden:
„Mit der Echtzeit-Eingabehilfe von DQE erfassen wir verlässliche Postanschriften, standardisiert in Formaten der Adressbereinigung. Das erleichtert unsere Mailings. Wir haben unzustellbare Pakete halbiert und dadurch spürbar gespart – bei zugleich höherer Opportunity-Rate.”
Christophe Oudanonh, IT Domain Manager – Belambra Clubs
6. Relevanz: Daten auf ihren Zweck ausrichten
Zu viele Daten können das Wesentliche verschütten – vor allem, wenn Duplikate für zusätzliche Verwirrung sorgen. Relevanz stellt sicher, dass Daten einem konkreten, nützlichen Zweck dienen: Segmentierung, Personalisierung, Scoring, Analyse, Compliance und mehr.
Datenqualitätswerkzeuge erlauben es Unternehmen, Duplikate nach fachlichen Regeln zusammenführen. So lassen sich zum Beispiel Haushalte gruppieren, wenn mehrere Kunden eine Adresse teilen – oder umgekehrt einzelne Datensätze isolieren. Sie helfen zudem, die tatsächliche Datennutzung zu analysieren, Formulare zu verbessern und Erhebungskonzepte anzupassen. Das Ergebnis sind schlankere, besser ausgerichtete und effizientere Datenbanken.
Das berichten unsere Kunden:
“Datenqualität trägt dazu bei, den Wert des Unternehmens jedes Franchisenehmers herauszustellen. Das gilt umso mehr, da das Geschäftsmodell von Fitness Park auf einem Abo-Modell mit starker lokaler Dimension beruht: Man muss die Kunden kennen und die zugehörigen Daten fachkundig verwalten. Die Lösungen von DQE tragen dazu bei.”
Sébastien Loye, Head of Digital – Fitness Park
7. Aktualität: Veraltete Daten sind ein operatives Risiko
Zieht ein Kunde um und der Datensatz wird nicht aktualisiert, kommen Pakete zurück, Rechnungen werden abgelehnt und Nachrichten gehen verloren. Deshalb ist es entscheidend, mit aktuellen Daten zu arbeiten und ihre Aktualität zu überwachen.
Aktualität misst, wie aktuell Daten im Moment ihrer Nutzung sind. Eine heute gute Kundendatei kann in drei Monaten veraltet sein. Datenqualitätslösungen setzen automatische Aktualisierungsmechanismen, Warnungen für inaktive Datensätze und Konnektoren zur Auffrischung der Datenbanken ein. So bleibt die Kundenbeziehung relevant, und die Fehlerkosten sinken.
Das berichten unsere Kunden:
“Mithilfe der Lösung von DQE konnten 25.000 E-Mail-Adressen, die von den ISP-Servern mangels Antwort als ungültig markiert waren, wieder als aktiv und erreichbar qualifiziert werden. Bip&Go konnte diese Kunden erneut kontaktieren, über neue Angebote informieren und zusätzlichen Umsatz erzielen.”
Michael Bouyer, Projektmanager für Datenschutz – Bip&Go
8. Eindeutigkeit: ein Kunde = ein Datensatz
Erscheint ein einzelner Kunde zweimal in einer Datenbank unter verschiedenen Einträgen („John Doe“ und „Doe J.“), entsteht eine fragmentierte Sicht und ein uneinheitliches Erlebnis. Es drohen Mehrfach-Mailings oder sogar doppelte Rechnungen. Die entscheidende Dimension ist hier die Eindeutigkeit.
Eindeutigkeit stellt sicher, dass jede Entität (Kunde, Lieferant, Produkt) nur einmal im Register erscheint. Sie beruht auf intelligenten Matching-Algorithmen, die selbst teilweise Duplikate erkennen. Indem sie eine konsolidierte Sicht wiederherstellen, machen sie Analysen zuverlässiger, vermeiden geschäftliche Fehler und ermöglichen einen wirklich persönlichen Kundenservice.
Das berichten unsere Kunden:
„Mit DQE halten wir Dubletten aus unserer Microsoft-Dynamics-365-Kundendatenbank heraus. Wir haben eine konsolidierte Sicht auf unsere Kontakte und unsere B2B-Accounts. Das ist eine verlässliche Grundlage für unsere Beziehungen zu Unternehmen und für die Begleitung des Studienfortschritts.”
Géraldine Marie, Leiterin der Abteilung CRM und Relationship Marketing, NEOMA Business School
9. Gültigkeit: Regeln befolgen, Fehler vermeiden
Eine E-Mail ohne „@“, eine Telefonnummer mit einer zusätzlichen Ziffer oder eine nicht existierende Postleitzahl sind ungültig – und damit unbrauchbar. Gültigkeit misst die Einhaltung von Formatregeln, Geschäftslogik und regulatorischen Vorgaben. Sie ist unerlässlich, um Verarbeitungsfehler, technische Blockaden oder Compliance-Strafen zu verhindern – besonders kritisch unter der DSGVO und bei der E-Rechnung.
Datenqualitätswerkzeuge validieren Daten automatisch bei der Eingabe, prüfen Formate laufend und wenden fallspezifische Regeln an. Gültige Daten sind verlässliche Daten. Sie fließen reibungslos durch die Systeme und halten das Unternehmen bei der Compliance handlungsfähig.
Das berichten unsere Kunden:
“Die Echtzeit-Eingabeprüfungen von DQE stellen sicher, dass unsere B2B-Datenerfassung geprüft und aktuell ist. Das gibt uns mehr Kontrolle über das Risiko von Situationen, die dazu führen könnten, dass wir den Status als Großhändler nicht einhalten.”
Roland Blanchemain, Manager Datenqualität und Governance – METRO
Das Rahmenwerk der 9 Dimensionen zeigt eines: Bei den Daten, die Sie erfassen, zählt jedes Detail. Wer diese 9 Prinzipien anwendet, lässt in den Informationsbeständen des Unternehmens keine Schwachstellen zu. Und sich mit den richtigen Werkzeugen auszustatten, ist längst keine Option mehr – es ist unerlässlich, um in einem immer anspruchsvolleren Umfeld das Beste aus den eigenen Daten zu holen. Rund um diese Dimensionen strukturiert, wird Datenqualität zu einem echten Hebel für Leistung und Wettbewerbsfähigkeit auf allen Ebenen der Organisation.
Über DQE
Datenqualität ist essenziell für ein umfassendes Kundenbild und den Aufbau einer langfristigen
Kundenbeziehung. DQE stellt seinen Kunden seit 2008 innovative und umfassende Lösungen zur
Verfügung, die das Erfassen vollständiger, verlässlicher Daten erleichtern.
18
Jahre
Erfahrung
1.000
Kunden aus allen Branchen
10Mrd.
Anfragen pro Jahr
240
internationale Datenpools
