Was verstehen wir unter einem Daten-Audit?
Ein Daten-Audit ist eine systematische Bestandsaufnahme der vorhandenen Daten in einem Unternehmen. Wir schauen uns dabei an, wo Daten entstehen, wie sie gespeichert sind, welche Qualität sie haben und wie gut dokumentiert die dahinterliegenden Prozesse sind. Es geht nicht um eine oberflächliche Betrachtung, sondern um eine gründliche Analyse der Realität.
In der Praxis bedeutet das: Wir erfassen, welche Datenquellen es gibt – ERP-Systeme, CRM-Lösungen, Excel-Tabellen, Legacy-Systeme, Datenbanken. Wir dokumentieren, wie die Daten fliessen, wo sie transformiert werden und wie zuverlässig diese Prozesse sind. Wir prüfen auf Konsistenzprobleme, fehlende oder doppelte Einträge, uneinheitliche Formate und Lücken in der Datenerfassung.
Das Ziel ist klar: Bevor wir ein BI-Projekt starten, müssen wir wissen, auf welchem Boden wir bauen.
Warum scheitern BI-Projekte ohne diesen Schritt?
Ein häufiges Problem in mittleren Unternehmen ist die Ungeduld. Die Geschäftsführung möchte schnell Ergebnisse sehen, neue Dashboards entstehen, die Datenqualität wird als nachgelagertes Thema behandelt. Das führt regelmässig zu Problemen.
Wenn die Basisdaten fehlerhaft sind, werden auch die schönsten Dashboards zu Daten-Friedhöfen. Manager verlassen sich auf Zahlen, die nicht stimmen. Verschiedene Abteilungen sehen unterschiedliche Kennzahlen im System und können sich nicht auf eine gemeinsame Wahrheit einigen. Das zerstört Vertrauen in die BI-Lösung schneller als man denkt.
Ein weiteres Risiko: Ohne klare Dokumentation der Datenlandschaft werden BI-Projekte deutlich teurer und dauern länger. Entwickler müssen Systeme reverse-engineeren, um zu verstehen, wie Daten fliesssen. Probleme werden erst spät erkannt, wenn bereits Ressourcen gebunden sind.
Was untersuchen wir beim Daten-Audit konkret?
Wir schauen uns mehrere Dimensionen an. Zunächst die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit: Wo sind die Daten tatsächlich gespeichert? Sind alle relevanten Quellen bekannt? Gibt es Daten, die nur in einzelnen Köpfen existieren oder in schlecht organisierten Dateien?
Dann die Datenqualität: Wie konsistent sind Einträge über verschiedene Systeme hinweg? Wenn ein Kunde in ERP und CRM unterschiedliche Adressen hat, ist das ein Problem. Wir prüfen auf Vollständigkeit – fehlen systematisch Werte in bestimmten Feldern? Wir überprüfen auf Eindeutigkeit – gibt es Duplikate bei Kundennummern oder Produktcodes?
Wir dokumentieren die Datenstruktur: Welche Felder existieren, in welchem Format sind sie, welche Bedeutung haben sie, und wer ist der Owner dieser Daten? Diese Dokumentation ist Gold wert für alle späteren Arbeitsschritte.
Auch die Prozessqualität ist wichtig: Wie entstehen die Daten? Sind die Eingabeprozesse standardisiert? Gibt es Validierungen? Wie häufig werden manuelle Anpassungen vorgenommen?
Schliesslich untersuchen wir die technische Infrastruktur: Wie alt sind die Systeme, wie sind sie miteinander verbunden, welche API-Möglichkeiten gibt es, wie werden Daten extrahiert und transferiert?
Der praktische Nutzen für Ihr BI-Projekt
Wenn wir ein Daten-Audit durchführen, entstehen konkrete Erkenntnisse, die Ihr Projekt von Anfang an auf solidem Boden aufbauen lassen.
Zum einen reduzieren wir Überraschungen. Wir identifizieren problematische Bereiche, bevor wir Anforderungen spezifizieren und Lösungen bauen. Das spart Zeit, weil wir nicht bei halber Umsetzung merken, dass die Daten für die gewünschten Auswertungen nicht reichen.
Zum anderen klären wir Verantwortlichkeiten. Im Audit werden schnell Fragen sichtbar wie: Wer ist dafür zuständig, dass diese Kundendaten korrekt gepflegt werden? Wer genehmigt Änderungen im Produktkatalog? Diese Klärung ist essentiell, weil BI ohne klare Verantwortung nicht funktioniert.
Wir erstellen auch einen realistischen Ressourcen- und Zeitplan. Mit Wissen über die Datenqualität können wir ehrlich sagen, welche Cleaning- und Integrationstätigkeiten notwendig sind, bevor wir mit dem eigentlichen BI-Aufbau starten.
Und wir schaffen Priorisierung: Nicht alle Probleme müssen sofort gelöst werden. Das Audit hilft zu entscheiden, welche Datenqualitätsmängel kritisch für das BI-Projekt sind und welche man zuerst angehen muss.
Wie läuft ein Daten-Audit ab?
Wir beginnen mit Interviews mit Schlüsselpersonen aus verschiedenen Abteilungen – aus dem Controlling, der IT, der Vertriebsleitung, dem Lager. Jede Perspektive zeigt andere Aspekte der Datenlandschaft.
Dann schauen wir uns die Systeme selbst an. Wir dokumentieren die Struktur, nehmen Stichproben aus den Daten und prüfen auf typische Qualitätsprobleme. Wir fragen nach Prozessen: Wie wird beispielsweise ein neuer Kunde eingegeben, wer prüft das, wo landen die Daten, wie landen sie in den Berichten?
Abschliessend erstellen wir einen Bericht mit klaren Erkenntnissen, prioritären Problemen und konkreten Empfehlungen für das kommende BI-Projekt.
Der Zeitaufwand lohnt sich
Viele Unternehmen unterschätzen, wie viel Klarheit ein Audit bringt. Ein Daten-Audit braucht Zeit – bei mittleren Unternehmen typischerweise zwei bis vier Wochen intensiver Arbeit. Das klingt nach viel, ist aber deutlich weniger als die Zeit, die ein schlecht vorbereitetes BI-Projekt kostet.
Wer diesen Schritt investiert, weiss am Ende genau, mit welcher Realität man arbeitet. Das schafft realistisches Projektmanagement, verhindert böse Überraschungen und führt zu BI-Lösungen, denen Manager tatsächlich vertrauen.
Nächste Schritte
Wenn Sie unsicher sind, ob ein Daten-Audit für Ihr geplantes BI-Projekt sinnvoll ist, können Sie gerne mit uns darüber sprechen. Wir helfen Ihnen, die Situation einzuordnen und den richtigen Weg zu gehen – ob ein vollständiges Audit notwendig ist oder eine fokussierte Kurzanalyse ausreicht.
Kontaktieren Sie uns, um ein unverbindliches Gespräch zu vereinbaren.