Datenqualität / Data Governance

Definition:

Datenqualität beschreibt, wie vollständig, korrekt, konsistent und aktuell Informationen in einem Unternehmen sind.
Sie bestimmt, ob Daten verlässlich für operative Prozesse, Automatisierung und Analysen genutzt werden können.

Data Governance umfasst die Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Prozesse, die sicherstellen, dass Daten korrekt gepflegt, freigegeben und dokumentiert werden.
Sie definiert Zuständigkeiten („Data Ownership“) und legt fest, welche Quellen als vertrauenswürdig gelten.

Hohe Datenqualität ist die Grundlage für funktionierende Systemintegrationen (z.B. ERP, TMS, CRM), zuverlässige Supply-Chain-Planung und datenbasierte Entscheidungen.

_{Quellen /weiterführende Links:
Gartner – Data Quality Definition: Data Quality: Why It Matters and How to Achieve It
DAMA International – Data Management Body of Knowledge (DMBOK): DAMA® Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK®) - DAMA International®}

_{PwC – DataGovernance Framework: https://www.pwc.com}

Herausforderungen der Datenqualität:

• ‍Uneinheitliche Datenquellen: Informationen werden parallel in verschiedenen Systemen gepflegt, wodurch fehlerhafte oder widersprüchliche Datensätze entstehen.‍
• Fehlende Verantwortlichkeiten: Ohne klare Data-Governance-Struktur ist unklar, wer für bestimmte Datentypen zuständig ist.‍
• Manuelle Pflegeprozesse: Excel-Listen und E-Mail-Abstimmungen führen zu Versionskonflikten und hohem Koordinationsaufwand.‍
• Mangelnde Transparenz: Änderungen werden nicht nachvollziehbar dokumentiert, wodurch fehlerhafte Werte unbemerkt bleiben.‍
• Hoher Kommunikationsaufwand: Geschäftspartner müssen Informationen immer wieder manuell abgleichen, was zu Verzögerungen in Transport, Einkauf und Abrechnung führt.

_{Quellen /weiterführende Links:
Deloitte – Data Management Challenges 2023: Deloitte Deutschland
IBM – The State of Data Quality: What Is Data Quality? | IBM
KPMG – Data Governance Benchmark Report 2024: KPMG International | Home}

Lösungsansatz von Loady:

Loady sorgt für einheitliche, geprüfte und nachvollziehbare Stammdaten entlang der gesamten Lieferkette.
Daten zu Standorten, Ladepunkten, Produkten und Sicherheitsanforderungen werden in einer zentralen, standardisierten Struktur gepflegt und über klare Rollen und Freigabeprozesse gesteuert.

Dank integrierter Versionierung und Änderungsverfolgung bleibt jede Information transparent und auditierbar.
Alle Beteiligten – Verlader, Spediteur, Empfänger – arbeiten mit derselben Datenquelle, wodurch doppelte Datensätze und Abstimmungsfehler entfallen.

Das Ergebnis: Höhere Datenqualität, geringerer Aufwand in der Pflege und konsistente Informationen über alle Systeme hinweg.