Lassen Sie nie wieder zu, dass schlechte Daten Ihrem Markenruf schaden – nutzen Sie die Expertise von Grepsr, um höchste Datenqualität sicherzustellen
Der Preis, den Unternehmen jedes Jahr aufgrund schlechter Datenqualität zahlen, ist gelinde gesagt erschreckend. Eine von Gartner durchgeführte Studie schätzt, dass „die durchschnittlichen finanziellen Auswirkungen einer schlechten Datenqualität auf Unternehmen sind.“ 15 Millionen Dollar pro Jahr.“ Allein in den USA stellte IBM fest, dass Unternehmen einen massiven Verlust erleiden 3,1 Billionen US-Dollar Aufgrund der schlechten Datenqualität sinkt der Umsatz jährlich.
Inhaltsverzeichnis
Der Teufel steckt im Detail
Wie das alte Sprichwort „Der Teufel steckt im Detail“ treffend ausdrückt, geschieht die Korruption von Daten auf einer sehr grundlegenden Ebene.
Um dies ins rechte Licht zu rücken, können wir einen typischen Informationssatz betrachten, der die Namen, E-Mail-Adressen, Anschriften, Sozialversicherungsnummern usw. von Personen enthält. Wenn der Datensatz nicht regelmäßig aktualisiert wird, können sich bestimmte Fakten über die Person im Laufe der Zeit erheblich ändern – beispielsweise wenn sie sich entscheidet, von einem Ort an einen anderen zu ziehen. Schon ein paar falsche Dateneingaben können die Sache noch komplizierter machen. Wenn kein energischer Kontrollmechanismus eingerichtet wird, können sich die Auswirkungen einiger schlechter Daten zu einem ungezügelten Moloch entwickeln, das Lieferketten unterbrechen und das Markenimage zu Staub zerstören kann!
„Schlechte Daten sind nicht besser als keine Daten.“
Mel Netzhammer, Washington State University
Es gilt die 1:10:100-Regel
George Labovitz und Yu Sang Chang schlugen 1992 die 1:10:100-Regel vor, die ein klares Bild der negativen Auswirkungen zeichnete, die schlechte Daten auf Ihr Unternehmen haben. Es lässt die Entscheidungsträger da draußen warnen: „Je länger Sie brauchen, um Ihre Daten zu reparieren, desto höher werden Ihre Verluste sein!“
1 $ für Prävention
Durch diesen Umgang mit fehlerhaften Daten wird das Problem direkt angegangen. Die Fehler werden sofort behoben, so dass keine Belästigungen mehr entstehen können.
10 $ für die Korrektur
Mel Netzhammer, der zweite Kanzler der Washington State University in Vancouver, machte keine Witze, als er erklärte: „Schlechte Daten sind nicht besser als keine Daten.“ Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, dass, wenn diese fehlerhaften Daten dazu verwendet werden, greifbare Ergebnisse zu liefern, dem gesamten Prozess mehrere weitere Korruptionsebenen hinzugefügt werden.
Gemäß der 1:10:100-Regel verlieren Sie bei der Korrektur Ihrer Daten nach Erhalt von Feedback 10 US-Dollar für jeden US-Dollar aufgrund Ihres reaktiven Ansatzes zur Datenqualität.
100 Dollar fürs Nichtstun
Sie haben das Problem nicht direkt angegangen und sich auch nicht die Zeit genommen, sich Feedback anzuhören. Was ist schlimmer? Sie planen, nichts dagegen zu unternehmen und dem Schicksal zu überlassen, was Sie wollen. Dies ist der Fall, wenn Sie 100 $ verlieren. Angesichts der Dominoeffekte, die ein Scheitern hat, insbesondere in dieser Branche, sind die negativen Auswirkungen weitreichend. Schlechte Daten sind gleichbedeutend mit einem schlechten Markenruf, was zu einem niedrigen ROI und so weiter führt!
Zusammenfassen
Die 1:10:100-Regel ist kein Werkzeug zur Korrektur fehlerhafter Daten, sondern vielmehr eine Möglichkeit, die negativen Auswirkungen schlechter Daten auf Ihr Unternehmen zu verstehen. Dabei wird der Schmetterlingseffekt einzelner irreführender Daten berücksichtigt, der sich im Laufe der Zeit um ein Vielfaches vervielfachen kann. Das unmittelbare Ergebnis kann so einfach sein, dass die Kunden verärgert sind oder dass das Personal aus einem sinnlosen Grund Überstunden machen muss. Langfristig kann es zu negativen Kundenbewertungen und einem schlechten Ruf der Marke kommen, was, wenn nicht rechtzeitig dagegen vorgegangen wird, sogar zum Untergang des Unternehmens führen kann.
Schlechte Daten im Keim ersticken!
Das QA-Team von Grepsr läuft Qualitätstests jeden Tag auf Millionen von Datensätzen, um die Integrität der Daten sicherzustellen. Unsere automatisierten Systeme beheben die Fehler an der Quelle und verhindern so zukünftige Fehler! Wir stellen sicher, dass hier niemals schlechte Daten ans Licht kommen, sodass Sie sich auf andere wichtige Dinge konzentrieren können und uns die Sorge um die Qualität Ihrer Daten überlassen können!
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