Datenqualität verbessern in verbundenen Systemen

Wer datenqualität verbessern will, muss meist nicht nur einzelne Datensätze prüfen, sondern vor allem die Übergänge zwischen verbundenen Systemen in den Blick nehmen. Dieser Beitrag zeigt, warum doppelte Pflege, manuelle Übertragung und uneinheitliche Daten in Unternehmen entstehen und wie sich das strukturiert angehen lässt. Das betrifft viele Organisationen, in denen CRM, Fachverfahren, Excel-Listen, Portale oder Microsoft-365-Prozesse parallel genutzt werden und Informationen mehrfach gepflegt werden.

Bessere Datenqualität erleichtert Auswertungen, reduziert Rückfragen, senkt den Abstimmungsaufwand und schafft eine verlässlichere Grundlage für operative und strategische Entscheidungen. Sie erhalten hier keine technische Tiefenebene für Entwickler, sondern praktische Orientierung für Geschäftsführung, IT-Leitung, Fachabteilungen und Projektverantwortliche.

Woran Datenqualität in verbundenen Systemen scheitert

Mit verbundenen Systemen sind Anwendungen, Datenbanken oder Portale gemeint, die Informationen untereinander austauschen oder denselben Vorgang in mehreren Schritten abbilden. Wenn Sie Daten zwischen Systemen abstimmen, entstehen Qualitätsprobleme oft nicht an einer einzelnen Stelle, sondern in den Übergängen.

Häufige Ursachen sind:

• Dieselben Stammdaten werden in mehreren Systemen separat gepflegt, zum Beispiel Ansprechpartner, Objekte, Verträge oder Maßnahmen.
• Daten werden per Hand übertragen, aus E-Mails übernommen oder aus Tabellen kopiert. So entstehen Tippfehler, Auslassungen und veraltete Inhalte.
• Begriffe und Felder sind fachlich nicht sauber abgestimmt. Werden etwa Status, Kategorien oder Pflichtangaben unterschiedlich verstanden, entstehen Widersprüche.
• Es ist unklar, welches System bei einem Datentyp führend ist. Dann werden Änderungen parallel oder widersprüchlich eingetragen.
• Schnittstellen übertragen Daten zwar technisch, aber ohne ausreichende Validierung. Eine Schnittstelle ist die definierte Verbindung, über die Systeme Informationen automatisch austauschen.

Im Alltag zeigt sich das in Rückfragen, Korrekturschleifen, verzögerten Freigaben, unvollständigen Berichten und sinkendem Vertrauen in Zahlen. Genau deshalb sind Datenqualitätsprobleme selten nur ein IT-Thema. Meist entstehen sie dort, wo Fachprozess, Verantwortlichkeiten und Software nicht sauber aufeinander abgestimmt sind. Wenn Sie daraus ein Vorhaben ableiten möchten, helfen eine grobe erste Einordnung oder ein unverbindliches Erstgespräch.

Welche Daten zuerst verbessert werden sollten

Wenn Sie datenqualität verbessern möchten, sollten Sie nicht alle Daten gleichzeitig anfassen. Sinnvoller ist es, mit den Informationen zu beginnen, die für Geschäftsvorgänge und Auswertungen besonders wichtig sind.

Für die Priorisierung helfen meist drei Fragen:

• Welche Daten werden besonders häufig genutzt? Dort wirken sich Fehler im Alltag am schnellsten aus.
• Welche Daten werden oft zwischen Systemen übergeben? An solchen Übergängen entstehen besonders häufig Medienbrüche und Widersprüche.
• Welche Daten lösen Folgeprozesse aus? Dazu gehören zum Beispiel Angebote, Maßnahmen, Freigaben, Dokumente oder Aufgaben.

Gerade bei verbundenen Anwendungen und Datenbanken lohnt sich diese Reihenfolge, weil Sie so zuerst die Stellen verbessern, an denen der Nutzen am deutlichsten spürbar ist.

Für jede priorisierte Datenart sollten Sie außerdem festlegen, welche Felder wirklich erforderlich sind und welche optional bleiben können. Stammdaten sind grundlegende, länger gültige Informationen wie Personen, Organisationen, Objekte oder Artikel, die in vielen Prozessen wiederverwendet werden.

Ebenso wichtig ist es, Dubletten sichtbar zu machen. Dubletten sind doppelt oder mehrfach vorhandene Datensätze, die dieselbe Sache beschreiben, aber unterschiedlich geschrieben oder gepflegt sein können.

Schon einfache Regeln helfen: einheitliche Benennungen, klare Pflichtfelder, feste Auswahlwerte statt Freitext und nachvollziehbare Änderungswege. Wenn Sie die Ausgangslage dafür strukturieren möchten, kann ein Projektsteckbrief mit Rückfragen ein sinnvoller nächster Schritt sein.

So schaffen Sie eine belastbare Struktur statt Einzelkorrekturen

Nachhaltige Datenqualität entsteht nicht durch gelegentliche Aufräumaktionen allein. Sie verbessert sich vor allem dann dauerhaft, wenn Prozesse, Zuständigkeiten und Software zueinander passen.

Ein zentraler Schritt ist, pro Datenbereich ein führendes System festzulegen. Dieses System ist die verbindliche Quelle, aus der andere Anwendungen Informationen übernehmen. So vermeiden Sie, dass dieselben Angaben an mehreren Stellen parallel geändert werden.

Ebenso wichtig ist es, Datenflüsse sichtbar zu machen. Dokumentieren Sie nachvollziehbar:

• wo Daten entstehen,
• wer sie ändern darf,
• in welche Systeme sie übertragen werden,
• und wo sie nur zur Anzeige oder Weiterverarbeitung genutzt werden.

Solche Übersichten helfen nicht nur der IT, sondern auch den Fachbereichen. In Praxisbeispielen mit zentralen Verwaltungssystemen oder einer Datenplattform für Bild- und Videodaten zeigt sich, wie stark klare Zuständigkeiten die Qualität der Daten beeinflussen.

Sinnvoll ist außerdem, Eingaben früh zu prüfen. Validierung bedeutet, dass die Software Werte direkt auf Vollständigkeit, Format oder fachliche Plausibilität kontrolliert. Das verhindert, dass fehlerhafte Angaben erst in nachgelagerten Systemen auffallen. Auch sauber geplante Datenhaltung und APIs tragen dazu bei.

Begrenzen Sie Freitext dort, wo strukturierte Angaben ausreichen. Feste Auswahlwerte, eindeutige Kategorien und klare Pflichtfelder machen Auswertungen und Abgleiche verlässlicher.

Nicht zu unterschätzen sind Rollen und Rechte. Wenn unklar ist, wer was ändern darf, steigt das Risiko unbeabsichtigter oder widersprüchlicher Änderungen.

Eine zentrale Datenhaltung kann sinnvoll sein, wenn mehrere Anwendungen dieselben Informationen nutzen und eine gemeinsame Datenbasis den Pflegeaufwand reduziert. Ob das in der Cloud sinnvoll ist, hängt von Ihrem Aufbau ab. Mit Cloud ist der Betrieb von Software und Daten auf bereitgestellten Online-Infrastrukturen gemeint statt auf lokalen Systemen im Unternehmen. Wenn Sie verschiedene Lösungswege vergleichen möchten, helfen Einblicke in umgesetzte Vorhaben oder ein direkt buchbarer Austausch.

Wie Schnittstellen und Automatisierung die Datenqualität stützen

Automatisierung verbessert Datenqualität nicht von selbst. Sie kann aber manuelle Übertragungsschritte deutlich verringern und damit eine häufige Fehlerquelle entschärfen. Wo Informationen nicht mehr aus E-Mails, Listen oder Masken abgeschrieben werden müssen, sinken Aufwand und Fehlerrisiko.

Entscheidend ist, wie eine Schnittstelle aufgebaut ist. Eine gute Schnittstelle sendet nicht nur Daten weiter, sondern legt auch klar fest,

• welche Felder erwartet werden,
• welche Angaben Pflicht sind,
• in welchem Format Werte vorliegen sollen,
• und wie mit fehlenden oder fehlerhaften Daten umzugehen ist.

Wichtig sind außerdem regelmäßige Abgleiche. Wenn Änderungen zeitnah zwischen Systemen übernommen werden, bleiben Informationen schneller konsistent. Werden Anpassungen dagegen erst gesammelt und später manuell nachgetragen, entstehen leichter Widersprüche und veraltete Stände.

Ebenso relevant sind Protokolle. Gemeint ist eine nachvollziehbare Aufzeichnung darüber, welche Daten übertragen wurden und an welcher Stelle Fehler aufgetreten sind. Das erleichtert die Prüfung im Alltag und beschleunigt die Ursachenfindung.

Ausnahmen sollten bewusst behandelt werden. Ist ein Datensatz nicht vollständig, sollte er markiert und geprüft werden, statt unbemerkt falsche Folgeprozesse auszulösen.

Ein Beispiel aus Projekten von ballmüller solutions ist eine Erweiterung, die Azure DevOps mit einer Planungssoftware verbindet. Solche abgestimmten Übergaben können Medienbrüche zwischen Arbeitsbereichen reduzieren.

Auch die technische Pflege im Hintergrund unterstützt die Datenqualität. CI/CD sind automatisierte Abläufe, mit denen Änderungen an Software kontrolliert bereitgestellt werden, damit Anpassungen reproduzierbar und nachvollziehbar bleiben. Automatisierte Tests helfen zusätzlich, weil sie wiederkehrend prüfen, ob Funktionen wie vorgesehen arbeiten und Fehler nach Änderungen früher sichtbar machen.

Wie ein Verbesserungsprojekt sinnvoll gestartet wird

Wenn Sie datenqualität verbessern möchten, braucht das Vorhaben zu Beginn ein gemeinsames Bild der Ausgangslage. Dazu gehören die betroffenen Systeme, die beteiligten Fachbereiche, typische Fehlerbilder und die Ergebnisse, die erreicht werden sollen.

Bewährt hat sich ein Vorgehen in fünf Schritten:

• Kennenlernen von Anforderungen, Erwartungen und grobem Aufwand
• Konzept und Design mit Kostenschätzung
• Entwicklung mit regelmäßigen Abstimmungen
• Qualitätssicherung und Livegang
• danach Support und Weiterentwicklung

Wichtig ist, die Fachabteilungen von Anfang an einzubeziehen. Dort werden Daten im Alltag erzeugt, geprüft und weiterverwendet. Deshalb sollten vor einer Entwicklung nicht nur gewünschte Funktionen festgehalten werden, sondern auch Datenregeln und Verantwortlichkeiten.

Individualsoftware kann sinnvoll sein, wenn vorhandene Lösungen Prozesse, Datenmodell oder Integrationen nicht passend abbilden. Ein Datenmodell beschreibt, welche Informationen gespeichert werden und wie sie zueinander in Beziehung stehen.

Bei ballmüller solutions werden Konzeption und Entwicklung von eigenen Entwicklern und Designern in Deutschland umgesetzt; auch der Betrieb in der Microsoft Cloud ist möglich. Wenn Sie aus einer Beschreibung oder einem Lastenheft einen Projektsteckbrief mit Rückfragen und Kostenspanne ableiten möchten, ist der Projekt-Check ein passender Einstieg.