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Was ist Datenqualität?

Im Zeitalter der Digitalisierung bilden Daten das Fundament erfolgreicher Geschäftsprozesse und halten Unternehmen wettbewerbsfähig. Sie sind das Gold der digitalen Welt: Vorhandene Daten machen über ein Drittel des gesamten Unternehmenswertes aus [i]. Die Qualität dieser Daten ist dabei ein kritischer Faktor. Sie gibt Aufschluss über die Vollständigkeit, Korrektheit, Aktualität und Relevanz von Informationen. Im Produktions- und Dienstleistungsgewerbe ist sie elementar für den Unternehmenswert, weshalb sie aktiv gemanagt werden sollte.

Allzu oft wird dies vernachlässigt: Bis zu 90 Prozent aller Unternehmen über alle Industrien hinweg leiden unter schlechter Datenqualität. Dieses Problem betrifft auch die Tourismusbranche. Im gesamten Verlauf der Customer Journey bei Buchungen von Tourismus-Dienstleistungen [Abb. 1 - [ii]] spielen Daten eine essenzielle Rolle – von der Eingabe und Erfassung von Kundendaten bis zu ihrer Pflege und Abrufbarkeit. Nur Daten von hoher Qualität können optimal verwertet werden und damit ihr volles Potenzial überhaupt erst entfalten. Ansonsten kann hieraus kein positiver Beitrag gezogen werden. 

Abbildung 1 – Customer Journey im Bereich „Buchung von Tourismus-Dienstleistungen“ [ii]

Das Thema Datenqualität soll mithilfe der Einschätzungen und des Hintergrundwissens des Experten Dr. Michael Toedt in diesem Whitepaper genauer beleuchtet werden. Neben ihm wurden weitere Experten im Rahmen einer Befragung hinzugezogen. Ihre Ansichten und Insiderwissen liefern zusätzlich ein tieferes Verständnis des Themas. Die Befragten stammen aus dem Marketing und der Geschäftsführung der Hotellerie.

Wie misst man die Datenqualität entlang der Customer Journey?

Um die Qualität von Daten messen und evaluieren zu können, müssen zunächst überprüfbare Qualitätskriterien definiert werden. Nur so können am Ende gezielte Verbesserungsmaßnahmen abgeleitet werden. Die Deutsche Gesellschaft für Informations- und
Datenqualität e.V. (DGIQ) definiert 15 Dimensionen der Datenqualität [Abb.2 - [iv]]. Diese sind in vier Oberkategorien unterteilt: System, Inhalt, Darstellung und Nutzung. Das Datenqualitätsmodell der DGIQ basiert auf einer Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) [iii].

Abbildung 2 – Die 15 Dimensionen der Datenqualität [iv]

Fehlerfreie Daten bilden in der Hotellerie- und Tourismus-Branche die Basis für inhaltlich hohe Datenqualität und eine korrekte Ansprache, die dem Gast hilft, sich heimisch und gut aufgehoben zu fühlen. Außerdem müssen Informationen für den jeweiligen Nutzer in einem System einfach und direkt zugänglich sein. Ein Mitarbeiter an der Rezeption sollte zum Beispiel nicht darauf angewiesen sein, die Daten eines eincheckenden Gastes erst aus dem Back Office oder aus dem Marketing abfragen zu müssen oder erneut manuell eingeben zu müssen.

Darüber hinaus sind Kriterien aus der Kategorie Darstellung hervorzuheben. Gute Daten müssen auf den ersten Blick verständlich sein – auch ohne intensive vorherige Beschäftigung mit ihnen. Außerdem lassen sie bestenfalls keinen Interpretationsspielraum zu und sind so aufgebaut, dass jeder Nutzer sie eindeutig verstehen kann. Übersichtlichkeit im Aufbau erleichtert es den Nutzern, die Daten schnell zu erfassen. Gerade wenn mehrere Personen im Laufe der Customer Journey Zugriff auf Informationen haben, ist Einheitlichkeit in der Darstellung und Bearbeitung dieser Daten wichtig. Schreibweisen können je nach Mitarbeiter oder Abteilung variieren. Ein prägnantes Beispiel ist die Erfassung von Straßennamen: Während die einen „Straße“ ausschreiben, kürzen andere zu „Str.“ ab. Eingabeunterstützungen helfen dabei, Daten standardisiert zu erfassen.

Letztlich ist eine hohe Datenqualität nur gegeben, wenn die Daten nutzbar sind. Dazu müssen sie für den jeweiligen Einsatzzweck relevant sein und einen Mehrwert liefern. Dieser sollte zudem messbar wertschöpfend sein. Weitere wichtige Voraussetzungen sind die Vollständigkeit
und Aktualität der Daten. Um lückenhafte oder veraltete Datensätze zu vermeiden, muss jeder Zugriffsberechtigte die Daten anpassen können, sobald sich Informationen ändern oder hinzukommen. Die Pflege der Daten ist dementsprechend in allen Phasen der Customer Journey notwendig.