• 40% der Befragten bewerten ihre Datenqualität mit „befriedigend“, je 7% sagen „sehr gut“ oder „mangelhaft“.
• Der Hauptnutzen von Datenqualitätsmanagement wird in der Optimierung der Prozesse, in der Kostenreduktion und in der Kundenzufriedenheit gesehen. Die Probleme durch unzureichende DQ sieht man in Zeitaufwand im laufenden Betrieb und bei Einführung neuer Systeme und Prozesse sowie in Zusatzkosten. Ein positiver ROI von DQM-Initiativen wird anerkannt.
• DQM wird als besonders wichtig für Stammdatenmanagement angesehen, deutlich weniger wichtig dagegen für unstrukturierte Daten. Der Fokus liegt primär auf Kunden- und Produktdaten.
• Insgesamt gesehen hat sich der Markt und die Unternehmen beim Thema Datenqualität von 2007 bis 2008 nicht bewegt. Organisation von DQM und Technologieeinsatz für DQM haben sich nicht verbessert. Die IT hat immer noch die führende Rolle.
• Die Einschätzung der Bedeutung von Datenqualität wird etwas nüchterner gesehen.

Die Zielsetzung der Studie war, einen Status Quo und Trends von Datenqualität (DQ) und Datenqualitätsmanagement (DQM) in den Unternehmen und im Markt zu beschreiben. Dabei sollten Antworten gefunden werden zur Strategie im DQM und zur Bedeutung von DQ, wie die Unternehmen damit umgehen in Organisation und Prozessen, welche Rolle Technologie dabei spielt und wie die Projekte aussehen. Die Befragung wurde als Online-Befragung im Zeitraum vom 15. Juli bis 27. November 2008 durchgeführt. Insgesamt ergab sich ein verwertbarer Rücklauf von 109 Fragebögen (2007 waren es 118). Zur Unternehmensgröße machten 82 der 109 eine Angabe. Davon kommen 49% kommen aus kleineren und mittelständischen Unternehmen ( 1.000 Mio EUR; 2007 waren es 36%). 47% der Befragten sind in der Fertigungsindustrie tätig, 28% bei Dienstleistern, 6% in der öffentlichen Verwaltung/Gesundheitswesen. Keine Angabe dazu machten 16%. Insofern bildet diese Stichprobe Markt und Macher in Sachen DQ und DQM genau wie in 2007 gut ab.

Die Bedeutung von DQ wird 2008 etwas nüchterner beurteilt als in 2007. Die sehr große Bedeutung von DQ für das Unternehmen verharrt bei 43% (2007: 42%), steigende Bedeutung im Markt sehen nur noch 81% (2007: 94%) und Wettbewerbsvorteile durch DQ sehen nur noch 82% (2007: 90%). Die eigene DQ beurteilen dagegen nur 26% mit sehr gut oder gut, aber immerhin geben 40% ein befriedigend, 22% ein ausreichend und nur 7% sehen ein mangelhaft. DQ ist also scheinbar kein brennendes Problem. Scheinbar! Das höchste Augenmerk genießt DQ im Stammdatenmanagement (66%), in Logistik (46%), in Kundenservice (45%) und in Vertrieb und Marketing (43%). Das ist stimmig mit der Einschätzung von 80% der Befragten, die als wichtigste Datentypen für DQM die Stammdaten sehen. Transaktions- und analytische Daten folgen mit 51% und 50%, während unstrukturierte Daten mit 20% noch nicht in den Fokus von DQM gerückt sind. Wie in 2007 sieht man den wesentlichen Nutzen von DQM in der Optimierung der Prozesse (78%), Reduktion der Kosten (64%), Kundenzufriedenheit (61%) und Steigerung der Produktivität (54%). Das Thema wird als wichtig/sehr wichtig von 59% der Befragten im Rahmen der Einführung einer SOA gesehen.

Die nüchterne Einschätzung des Themas ist stimmig mit der eigenen DQ-Initiative. 32% haben eine fortlaufende Initiative, 11% sind in der Design/Implementierungsphase, 15% in der Planung, 17% in der Evaluierung. Auf einer „befriedigenden“ Datenqualität will man also doch nicht sitzen bleiben! Allerdings ist DQM heute in der Regel noch reaktiv, nicht proaktiv. 61% machen Fehlerkorrekturen, 47% Korrekturen an der Quelle, Vorbeugung an der Quelle betreiben erst 35% und nur 29% haben einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess. In der Organisation hat sich gegenüber 2007 nichts getan: erst 35% haben ein Kompetenzzentrum, 10%  planen eins, aber bei 25% ist es nicht geregelt und 27% haben schlicht keins. Die Verantwortlichkeiten für DQ liegen immer noch eher in der IT (32%) als im Fachbereich (26%), aber immerhin haben bereits 13% eine gemeinsame IT/Fachbereichsverantwortung. Das Bild passt zur Beantwortung der Frage nach dem Sponsor für DQM: Bei 28% der Befragten ist es der Leiter IT, bei 26% ist es nicht klar geregelt, bei 22% tut es keiner (!), aber bei immerhin 33% ist es die Geschäftsführung. Die Probleme aufgrund unzureichender DQ sind bei 72% der Zeitaufwand zur Fehlerbeseitigung, bei 50% der Zeitwand bei der Einführung neuer Systeme und Prozesse und bei 50% die so entstehenden Zusatzkosten. Nur 22% bringen hier DQ mit Compliance in Verbindung. Die Ursachen von DQ sind bei 75% die manuelle Datenerfassung, bei 53% die inkonsistente Verwendung von Begrifflichkeiten (also die Stammdaten!) und bei 38% eine nicht ausreichende Datenintegration. Auffällige Datentypen im DQ sind vor allem Kunden- und Produktdaten mit 65% und 43%. Finanzdaten werden nur mit 18% als kritisch beurteilt, aber 26% sehen Probleme bei Daten, die in internationalen Betrieben von den Töchtern und Niederlassungen kommen.

Wie in 2007 sind ERP, CRM und Data Warehouse die drei Top-Applikationen im Rahmen von DQM. Im Einsatz von Technologie ist man gegenüber 2007 nicht weiter gekommen. Bei technischen und semantischen Datenbeschreibungen, beim Einsatz von Kreuzreferenzen und Impaktanalysen steht man auf der gleichen niedrigen Stufe wie im Vorjahr. Man hat schlichtweg ein Jahr verloren, um hier Verbesserungen durchzuführen.

Das zeigt sich auch im Rahmen der Projekte. Eine Bestimmung der DQ vor einem Projekt machen 71% manuell (!), nur 23% setzen Profiling ein. Nach dem Projekt herrscht das Prinzip „Hoffnung“: Bei 62% der Befragten wird ad hoc reagiert, 56% nutzen Feedback der Anwender, aber nur 30% nannten ein kontinuierliches Messen von DQ. Dagegen sehen 44% den erreichten Nutzen durch höhere DQ positiv. Die Nutzenkategorien sind wieder Zeit (49%), Kosten (41%) und Vertrauen in analytische Zahlen (39%). Nur 18% nannten das Erreichen des „single point of truth“. Der gefühlte Erfolgsgrad der Projekte wird schlechter eingeschätzt als in 2007. Nur 7% sehen einen Erfolgsgrad von >95% (2007: 14%), nur 18% einen Erfolgsgrad von 80% bis 95% (2007: 32%). Das passt zur Ernüchterung in der Bedeutung und Rolle von DQ.

Bei den Budgets sieht es für 2009 ganz gut aus. 28% bleiben bei dem gleichen Budget, 17% haben einen leichten Anstieg, immerhin 15% einen deutlichen Anstieg. 28% sehen DQM 2009 als eine Gesamtunternehmensaufgabe, weitere 21% als bereichsübergreifend, aber 29% sehen in 2009 keine DQM-Initiative. Der Fokus liegt nicht unerwartet auf CRM (22%) plus noch mal 9% für Marketing und auf Data Governance (20%). Nur 10% sehen Compliance als Treiber in 2009. Projekte werden wie in 2007 hauptsächlich intern geleitet (41% Interner Fachanwender, 30% IT-Mitarbeiter) und zu 55% intern implementiert. Allerdings sagen 16%: keine Werkzeuge zum DQM!

Fazit für Nutzer: Im Vergleich zu 2007 ist man 2008 in der Organisation von DQM und im Einsatz von Technologie für DQM nicht weitergekommen. Das Thema DQ ist in vielen Unternehmen immer noch nicht auf der Chefetage angekommen oder wird dort verdrängt. Die Bedeutung von DQ für Compliance wird immer noch unterschätzt. Der Einsatz von Werkzeugen sollte zügig zum Tragen kommen, proaktives DQM sollte verstärkt werden und der Erfolg von DQM muss messbar gemacht werden, damit ein wirkliches Management von DQ erfolgen kann.

Fazit für Anbieter: Das Marketing der Anbieter sollte noch stärker denn je die Schmerzen von unzureichender DQ herausstellen (Zeit- und Kostenaufwand), den Unternehmen noch besser die Konsequenzen aufzeigen und auch die Lücken im heutigen DQM (DQM unstrukturierter Daten) herausarbeiten. Die Anbieter sollten vor allem auch den potentiellen Nutzern helfen, DQM zur Chefsache zu machen und aus der IT in die Fläche des Unternehmens zu tragen.

SOURCE: Data Quality Check 2008

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