„Garbage in, Garbage out“: Datenqualität als kritischer Faktor bei der ERP-Einführung

Datenqualität bei der ERP-Einführung: Tippfehler bei der manuellen Dateneingabe, Fehler bei automatisierten Datenimports, Dubletten oder veraltete Daten – es gibt viele Fehlerquellen, die den Wert des Datenbestandes eines Unternehmens mindern. Mögliche Folgen sind u. a. erheblicher Zusatzaufwand, z. B. bei der Suche nach richtigen Werten, ein Akzeptanzverlust auf Kunden- und Mitarbeiterseite, ungenutzte Cross-Selling-Gelegenheiten oder falsche Tarif- und Preiskalkulationen.

In den meisten Fällen weiß die Unternehmensführung um die unzulängliche Qualität der Daten, stößt aber aus den folgenden Gründen keine entsprechenden Prozesse an:

1. Die durch schlechte Datenqualität entstehenden Nachteile sind nicht quantifizierbar.

In der Regel sind es die Mitarbeiter der Fachabteilung, die von den Folgen schlechter Datenqualität betroffen sind. Durch entsprechenden Zusatzaufwand (wie zusätzliche Abstimmungen und Rückfragen) müssen sie versuchen, die negativen Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse auszugleichen und dabei bei Bedarf auch die Hilfe der IT-Abteilung in Anspruch nehmen. Nicht selten trauen die Mitarbeiter den im System abgelegten Daten nicht und legen deshalb lieber eigene Datenbestände (z. B. in Excel) an, weil sie diese auch ohne IT-Unterstützung bearbeiten können („Schatten-IT“). Geschäftsregeln (z. B. „Jeder Lieferant besitzt ein Sicherheitskennzeichen.“) existieren häufig nur in den Köpfen der Mitarbeiter und müssen beim Umgang mit den Unternehmensdaten explizit (ohne EDV-Systemunterstützung) berücksichtigt werden. Der wirtschaftliche Schaden dieser Missstände in den Daten kann schwer gemessen oder monetär bewertet werden.

2. Die Probleme werden von der Unternehmensführung nur unvollständig wahrgenommen.

Eine schlechte Datenqualität führt nicht unmittelbar zum Stillstand des Unternehmens. Wie bei einer verschmutzten Windschutzscheibe kann man dann zwar noch weiterfahren; doch die Frage ist, wann die nächste scharfe Kurve kommt. Die Unternehmensführung wird zwar hin und wieder Klagen der Mitarbeiter vernehmen, doch da die Mitarbeiter in der Regel nur vereinzelt Symptome der Auswirkungen der schlechten Datenqualität beschreiben können und es i. d. R. keine zentrale Instanz für die Aufnahme und Verarbeitung der Problemmeldungen gibt, wird das Ausmaß der Nachteile für die Unternehmensführung nicht greifbar. Das Lösen der Probleme erscheint für sie als nicht dringliche „Komfort-Maßnahme“ für die Mitarbeiter und erhält dadurch nur niedrige Priorität.

3. Der Aufwand zur Beseitigung der Probleme lässt sich für das Unternehmen nur schwer abschätzen.

Da sich auch die Kosten der mangelnden Datenqualität nicht unmittelbar beziffern lassen, ist eine Kosten-Nutzen-Analyse doppelt schwierig; es werden zunächst nur die Kosten gesehen, die die Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität (z. B. Dublettenprüfung oder Standardisierung) verursachen (würden). Aufgrund der Schwierigkeit, den Aufwand und die Kosten dafür abzuschätzen, werden oft lieber keine Maßnahmen durchgeführt.