In den nächsten Folgen werden wir einzelne Beispiele zeigen, welche Kosten durch niedrige Datenqualität entstehen und ggf. auch, wie sich diese Kosten verringern bzw. vermeiden lassen. Diese Beispiele haben wir je nach Geschäftsbereich gegliedert. Somit entsteht einerseits keine Verwirrung, andererseits wird einmal mehr deutlich, auf wie viele Geschäftsfelder im Unternehmen die Qualität von Daten Einfluss nimmt.
Wenn man zunächst z.B. einen Blick auf den Bereich Lagerhaltung wirft, tauchen bereits die ersten Komplikationen auf. So konnte z.B. eine Firma Waren auf Lager im Wert von 32 Mio. US-Dollar nicht verkaufen – sie waren im System verloren gegangen.
(Information Difference survey “Document initiatives and the state of data quality today” 2009)
So schnell kann es passieren, dass ein Großauftrag nicht erfüllt werden kann oder Waren doppelt produziert werden, nur weil sie aufgrund von mangelnder Datenqualität im System verloren gehen.
Auch für das Berichtswesen gibt es ein prominentes Beispiel. Ein Rechenfehler kostete Finanzchef Paul Bowtell von TUI Travel im Jahr 2010 seinen Job. Nach zusätzlichen Abschreibungen in Höhe von 88 Mio. Pfund stieg die Wertberichtigung des Unternehmens auf über 117 Mio. Pfund. TUI musste dementsprechend seinen Jahresgewinn von 2008/2009 um über 42 Mio. Pfund mindern.
Der Grund dafür waren fehlerhafte Prozesse beim Abgleich von Forderungsbeständen zwischen den IT-Systemen der Reiseveranstalter und des Vertriebs in Großbritannien.
Auch wenn sich diese – und auch die folgenden Beispiele – auf große Firmen beziehen. Der relative Effekt ist immer der gleiche. Auch die Wahrscheinlichkeit, dass dies in kleinen Betrieben geschieht, ist annähernd genauso groß. Die Beträge, um die es in solchen Fällen geht, sind zwar absolut gesehen kleiner, aber in Relation zur Unternehmensgröße dennoch genauso beachtlich.
