Grundlagen schaffen
Datenqualität ist kein Zufallsprodukt
Sie entsteht durch klare Strukturen, Verantwortlichkeiten und kontinuierliche Pflege. Wir helfen dir, Datenqualität gezielt zu verbessern und dauerhaft sicherzustellen.
Datenqualität verbessern – für verlässliche Entscheidungen und Innovation
Unvollständige, fehlerhafte oder inkonsistente Daten kosten täglich Zeit, Geld und Vertrauen. Wir helfen dir, deine Datenqualität nachhaltig zu sichern – für Transparenz, Effizienz und regulatorische Sicherheit.
So verbessern wir nachhaltig deine Datenqualität
Datenqualität ist kein Zufallsprodukt – sie entsteht durch klare Strukturen, Verantwortlichkeiten und kontinuierliche Pflege. Wir helfen Unternehmen dabei, ihre Datenqualität gezielt zu verbessern und dauerhaft sicherzustellen. Unser Ansatz ist ganzheitlich: Wir verbinden strategische Beratung mit technischer Umsetzung und organisatorischer Verankerung.
Analyse & Transparenz
Schwachstellen sichtbar machen
Unsere Data Quality Analyse deckt Formatfehler, Dubletten, fehlende Standards und organisatorische Brüche auf. So erhältst du ein klares Bild deiner Datenlage
Framework & Rollen
Verbindliche Standards etablieren
Wir entwickeln ein maßgeschneidertes Data Quality Framework, definieren Rollen wie Data Stewards oder Owners und schaffen Prozesse für nachhaltige Datenqualität.
Technologie im Einsatz
Moderne Tools für bessere Daten
Mit Profilierung, Validierung und Korrektur integrieren wir automatisierte Lösungen in deine Architektur – und reduzieren manuellen Aufwand deutlich.
Organisation & Kultur
Datenqualität im Alltag verankern
Wir sorgen dafür, dass Datenqualität kein IT-Projekt bleibt. Durch Schulungen, Governance-Strukturen und KPIs wird sie Teil der Unternehmenspraxis.
Dein Nutzen
Daten, auf die du dich verlassen kannst
Für präzise Analysen, belastbare KI-Modelle, regulatorische Sicherheit und echte Business-Entscheidungen.
Data Quality Analyse: Starte mit Klarheit statt mit Vermutungen
Unsere Data Quality Analyse deckt systematisch auf, wo es hakt: von technischen Fehlern wie Dubletten oder Formatabweichungen bis hin zu fachlichen Inkonsistenzen und organisatorischen Brüchen. Du erhältst eine fundierte Grundlage, um gezielt Maßnahmen zu ergreifen – für bessere Daten, effizientere Prozesse und verlässliche Entscheidungen.
Wenn Datenqualität zur Achillesferse wird und niemand die Verantwortung übernimmt
In vielen Organisationen zeigen sich strukturelle Schwächen, wenn es um die Qualität und Konsistenz von Daten geht. Was auf den ersten Blick wie ein technisches Detail wirkt, entpuppt sich schnell als Stolperstein für Prozesse, Analysen und regulatorische Anforderungen.
Mangelnde Standardisierung: Schreibweisen, Einheiten, Klassifikationen oder Zeitformate variieren je nach Abteilung oder Standort. Ein Energieversorger hatte Schwierigkeiten bei der Abrechnung, weil Zählerdaten aus verschiedenen Regionen unterschiedlich formatiert und teilweise unvollständig waren. Die Folge: manuelle Nachbearbeitung, Reklamationen und Rückbuchungen.
Auch die Verantwortung für Datenqualität ist oft unklar. Fachbereiche sehen die Verantwortung bei der IT – während die IT die Fachbereiche in der Pflicht sieht, die die Daten brauchen. Dieses „Niemand-ist-zuständig“-Phänomen führt dazu, dass Fehler nicht erkannt, nicht gemeldet oder nicht behoben werden. In einem Versicherungsunternehmen wurden Schadendaten über Jahre hinweg manuell gepflegt – ohne systematische Prüfung oder Feedbackschleifen. Das Ergebnis: fehlerhafte Reports, falsche Risikobewertungen und regulatorische Risiken.
Besonders kritisch wird schlechte Datenqualität, wenn sie KI-gestützte Anwendungen betrifft. Denn Machine Learning-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Fehlerhafte, unvollständige oder verzerrte Daten führen zu falschen Prognosen, unzuverlässigen Empfehlungen und Vertrauensverlust bei den Anwendern. In einer Bank etwa konnte ein KI-Modell zur Kreditbewertung nicht produktiv eingesetzt werden, weil die historischen Kundendaten zu viele Lücken und Inkonsistenzen aufwiesen.
Auch regulatorisch ist das Thema hochrelevant: Ob DSGVO, MaRisk, ISO 27001 oder GoBD – viele Anforderungen setzen voraus, dass Daten nachvollziehbar, konsistent und korrekt sind. Schlechte Datenqualität kann hier nicht nur zu operativen Problemen, sondern auch zu rechtlichen Konsequenzen führen.
Wer Daten strategisch nutzen will, muss Verantwortung klar regeln, Standards schaffen – und Datenqualität zur gemeinsamen Aufgabe machen.
Jetzt unverbindlich beraten lassen
Bereit für den nächsten Schritt?
Dein Ansprechpartner
FAQs rund um Datenqualität
Viele Unternehmen merken erst spät, dass Datenfehler sie Geld kosten – etwa durch falsche Reports, ineffiziente Prozesse oder Kundenbeschwerden. Wir helfen Ihnen mit einer strukturierten Data Quality Analyse, die technische und fachliche Schwachstellen sichtbar macht und den Business Impact quantifiziert.
Beide. Daten entstehen im Fachbereich, werden oft von der IT verwaltet und von vielen Stakeholdern genutzt. Wir helfen Ihnen, klare Rollenmodelle zu etablieren – z. B. mit Data Owners, Stewards und Governance-Strukturen, die Zusammenarbeit und Verantwortung fördern.
Nicht zwingend – aber sie helfen. Wir integrieren moderne Tools zur Datenprofilierung, Validierung und Korrektur in Ihre bestehende Architektur oder empfehlen passende Lösungen, je nach Bedarf und Reifegrad. Wichtig ist: Tools allein lösen das Problem nicht – es braucht auch Prozesse und Verantwortlichkeiten.
Erste Ergebnisse sind oft schon nach wenigen Wochen sichtbar – z. B. durch automatisierte Prüfregeln, die fehlerhafte Einträge erkennen und korrigieren. Nachhaltige Wirkung entsteht durch kontinuierliche Pflege, klare Standards und organisatorische Verankerung.
Massiv. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Fehlerhafte, unvollständige oder verzerrte Daten führen zu falschen Prognosen, unzuverlässigen Empfehlungen und Vertrauensverlust. Datenqualität ist die Voraussetzung für jede erfolgreiche KI-Initiative.
Die Kosten hängen vom Umfang und der Ausgangslage ab. Wir arbeiten mit modularen Ansätzen und transparenten Aufwandsschätzungen. Viele Kunden erzielen bereits mit kleinen Maßnahmen große Wirkung – z. B. durch die Bereinigung von Stammdaten oder die Einführung einfacher Prüfregeln. Der ROI zeigt sich oft schon nach wenigen Monaten.
ETL vs. ELT im Jahr 2025: Wie moderne Datenarchitekturen wirklich funktionieren
Build for Flexibility: Hybride Architekturen, die ETL und ELT kombinieren, sind eine pragmatische und zukunftssichere Lösung. Entscheidend ist dabei nicht das konkrete Tool, sondern die zugrunde liegende Datenstrategie…
Architektur & InfrastrukturData Management
Moderne Datenarchitekturen 2030: Herausforderungen, Trends und Erfolgsfaktoren für Unternehmen
Mit welchen Herausforderungen konfrontieren Unternehmen heute im Datenumfeld, welche Trends setzen sich durch und wie Ihr eure eigene Datenstrategie für die Zukunft optimieren könnt.
Die fünf Kernprinzipien des Modern Data Stack
Cloud-basierte und modulare Datenplattformen ermöglichen durch Automatisierung neue Flexibilität und Skalierbarkeit. Gerade diese zentralen Prinzipien des Modernen Data Stacks eröffnen spannende Perspektiven, um Datenmanagement vertrauenswürdiger, effizienter und zukunftsfähig zu gestalten.