Studie: Fehlentscheidungen aufgrund mangelnder Datenqualität

Die Angst vor fehlerhaften Unternehmensentscheidungen

Die Studienergebnisse zeigen, dass 42 Prozent der deutschen Teilnehmer große Sorge vor einer künftig steigenden Datenmenge und der damit verbundenen negativen Beeinflussung ihrer Tätigkeit haben. Mehr als jeder dritte Deutsche (39 Prozent) hat darüber hinaus schon einmal fehlerhafte Unternehmensentscheidungen aufgrund von veralteten Daten oder mangelnder Datenqualität getroffen. Weltweit sagen dies sogar 46 Prozent der Umfrageteilnehmer. Deutsche Unternehmen, die bereits fehlerhafte Entscheidungen getroffen haben, geben an, dass die Daten veraltet waren (42 Prozent), zu ungenau waren (25 Prozent) oder aus fragwürdigen Quellen stammten (17 Prozent).

Aus diesem Grund will sich fast jedes zweite Unternehmen in Deutschland (48 Prozent und 57 Prozent weltweit) im Rahmen seiner IT innerhalb der nächsten zwölf Monate auf den Bereich Informationsmanagement konzentrieren. Bisher sind 39 Prozent der inländischen Befragten mit ihren jeweiligen Softwarelösungen, die sie im Unternehmen implementiert haben, um irrelevante Daten herauszufiltern (43 Prozent weltweit), unzufrieden. Weitere 29 Prozent der Studienteilnehmer sind nur wenig glücklich mit den eingesetzten Tools, die es Mitarbeitern erlauben, effektiv nach Daten zu suchen (38 Prozent weltweit).

„Unternehmen müssen im ersten Schritt eine Informationskultur und -strategie entwickeln, um den Lebenszyklus ihrer Daten erfolgreich managen zu können. An diesem Prozess sollten auch Entscheider, Mitarbeiter und Partner aktiv teilhaben", rät Tyson Hartman, Global-Chief-Technology-Officer bei Avanade. „Erst eine klar definierte und sinnvolle Strategie ermöglicht es Unternehmen, gesammelte Daten als wichtige Basis für Unternehmensentscheidungen zu etablieren und hieraus aktive Handlungsempfehlungen abzuleiten."

1. Studie: Fehlentscheidungen aufgrund mangelnder Datenqualität
2. Die Angst vor fehlerhaften Unternehmensentscheidungen
3. Hohe Datenabhängigkeit
4. Vorteile vs. Nachteile
5. Genutzte Datenquellen
6. Verbesserungen erwünscht