Nachdem wir einen Blick auf die Bereiche Lagerhaltung und Berichtswesen geworfen haben, soll es nun um Compliance gehen. In der heutigen Zeit gilt es – nicht nur für größere Unternehmen – eine Vielzahl von Compliance-Richtlinien zu beachten. Kommt es hier zu Fehleinschätzungen bzw. Fehlentscheidungen, kann das sehr teuer werden.
Der Automobilhersteller Mazda z.B. wurde zu einer Geldstrafe in Höhe von 5,25 Mio. US-Dollar verurteilt, weil den Kunden gegenüber versehentlich falsche Angaben über Leasingkosten und Leasingbedingungen machte.
Hier spielten inkonsistente Daten, die im System des Unternehmens verstreut waren, eine entscheidende Rolle. Die Beseitigung solcher inkonsistenter Daten ist ein Hauptpunkt bei der Verbesserung der Datenqualität.
Auch beim Risikomanagement spielt Datenqualität eine entscheidende Rolle – nämlich als Grundlage für Entscheidungen.
Als Beispiel: Die Risiko-Controller der HSH Nordbank durften die Risiken von deutschen Häuslebauern bewerten, hatten aber keinen Zugang zu Daten über Collateralized Debt Obligations (CDOs) amerikanischer Sub-Primes. So ist eine sachgerechte Bewertung eines Risikos (aber auch jeder anderen Sachlage) nicht möglich. Deshalb ist der Zugang zu allen relevanten Informationen, der längst nicht in allen Unternehmen gewährleistet ist, ein weiteres wichtiges Kriterium für Datenqualität.