Datenqualität: Backend-Problem oder Führungsaufgabe?

Shownotes

Wichtige Punkte aus der Folge Datenqualität hat mehrere Dimensionen • Vollständigkeit • Konsistenz • korrekte Datentypen • Aktualität • eindeutige Stammdaten

Qualitätskontrolle braucht mehrere Ebenen

Backend / Data Warehouse → Validierungsregeln, automatisierte Prüfungen, Monitoring

Frontend / Reporting → KPI-Alerts, Abweichungswarnungen, Monitoring-Dashboards

Datenqualität ist auch ein Kulturthema Ein guter ETL-Prozess reicht nicht aus.

Entscheidend sind: • klare KPI-Definitionen • abgestimmte Datenlogiken • Governance • Verantwortlichkeiten

Tipp aus der Praxis Starte nicht überall gleichzeitig. Frage dich: Wo würde es wirklich weh tun, wenn eine Zahl falsch ist? Genau dort beginnt deine Datenqualitätsstrategie.

🎧 Weitere Folge Höre auch unsere Folge: Blindes Vertrauen ist keine BI Strategie: Warum Du Datenvalidierung brauchst.

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