Datenbereinigung als Gamechanger

Masse statt Klasse. Treffender lässt sich die Qualität der Personaldaten in den meisten Unternehmen kaum beschreiben. Da sich diese meist in unterschiedlichen Systemen befinden, sind Datensilos in unterschiedlichen Fachabteilungen jedoch an der Tagesordnung. Leidtragende sind HR-Verantwortliche, die in mehreren Datenteichen statt in einem grossen Datensee fischen müssen. Dort wimmelt es nur so vor Doubletten, fehlerhaften oder unvollständigen Daten.

Klar ist auch, dass ein solcher Datenwust weder zur Zufriedenheit der Mitarbeitenden beiträgt noch das Einhalten der Compliance- und Datenschutzvorgaben fördert. Ganz zu schweigen von den Kosten, die den Unternehmen durch ein solches Datenwirrwarr entstehen. Gemäss Sloan Management Review des MIT machen die Kosten im Durchschnitt rund einen Fünftel des gesamten Umsatzes aus.

Von der Data Governance zum Data Cleansing

Die Lösung scheint zunächst einfach: Die Datensätze sind in einem einheitlichen HR-System zusammenzuführen. Doch ob diese in ein neues oder aber ein bestehendes System transferiert werden: Die Bedingung bleibt, sie vorher zu bereinigen. Etwa, weil Eingabefelder von Alt- und Neusystem nicht übereinstimmen, bestimmte Felder nicht mehr vorhanden sind oder neue Pflichtfelder dazukommen.

Bevor ein Unternehmen eine Datenbereinigung in Angriff nimmt, sollte es im Vorfeld einige Hausaufgaben erledigen. Die dringlichste ist, Data-Governance-Richtlinien zu erstellen. Diese definieren Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für ein transparentes, einheitliches und sicheres Datenmonitoring im gesamten Unternehmen.

Knackpunkt Kommunikation

Zwar verfügen viele Unternehmen bereits über entsprechende Richtlinien. Die Crux ist jedoch: Es hakt bei der Umsetzung, weil Mitarbeitenden die Bedeutung der Data Governance nicht bewusst ist. Priorität hat daher, allen Verantwortlichen klar zu kommunizieren, wie mit Daten korrekt umzugehen ist. Vor allem: In welchen Fällen Daten unbedingt zu löschen sind, gerade im Falle sensibler und schützenswerter Personaldaten.

In drei Schritten zur Datenbereinigung

Die Richtlinien sind etabliert, die Kommunikation hat stattgefunden – doch wie sieht der Weg zu einer erfolgreichen Datenbereinigung aber konkret aus?

Hierfür wird in einem ersten Schritt der Zustand der vorhandenen Daten analysiert. Das geschieht quantitativ mit Blick auf den gesamten Datenbestand sowie die individuelle Qualität der Datensätze. Sind die im Altsystem vorhandenen Datensätze von ausreichender Güte, um eine reibungslose Datenmigration sicherzustellen? Welche Folgen hätten fehlerhafte Daten? Das Ergebnis dieser Analyse gibt Aufschluss über den Umfang der zu bereinigenden Daten.

Im zweiten Schritt geht es darum, ein Zielbild zu entwerfen und die Anforderungen an die Datenqualität zu definieren. Wofür werden welche Daten künftig benötigt? Welche sollen aus den Quellsystemen in das neue Zielsystem übernommen werden? Welche zusätzlichen Daten benötigt das Unternehmen? Und vor allem: Wie müssen diese Daten beschaffen sein?

Als dritter und letzter Schritt erfolgt die Erstellung eines Projektplans. Er beinhaltet das Datenmigrationskonzept, den Umfang der Datenbereinigung sowie die notwendige Tool­auswahl. Erst nachdem das geklärt ist, können die Bereinigung und der Transport der Daten in das Zielsystem erfolgen – und für Unternehmen einen echten Mehrwert generieren.