Ein Datenqualitäts-Score ist mehr als eine Zahl im Reporting; er ist die verdichtete Antwort auf die Frage, ob ein Unternehmen seine Produkt- und Materialstammdaten wirklich im Griff hat. Gerade dort, wo über Jahre gewachsene Artikelstämme, unterschiedliche Lieferantenfeeds und historisch entstandene Dubletten den Alltag prägen, wird Qualität schnell zum ökonomischen Faktor. „Nicht die Datenmenge entscheidet, sondern die Daten, denen man trauen kann“, bringt es ein Fachbereichsleiter einmal auf den Punkt. Genau hier wird ein sauberer Datenqualitäts-Score zum Steuerungsinstrument: Er macht sichtbar, wo Bezeichnungen inkonsistent sind, Attribute fehlen, Einheiten abweichen oder Datensätze mehrfach vorhanden sind. Statt vager Bauchgefühle entsteht eine belastbare Grundlage für Priorisierung, Bereinigung und Monitoring. Unternehmen können Entwicklungen messen, Fortschritte belegen und den Effekt von Matching- und Konsolidierungsmaßnahmen direkt nachverfolgen. Das ist besonders wertvoll, weil Datenqualität kein einmaliges Projekt ist, sondern ein laufender Zustand. Ein Score schafft Transparenz über Zeit, zeigt Risiken frühzeitig an und macht Verbesserungen vergleichbar. „Was nicht messbar ist, bleibt oft unsichtbar“, heißt es dazu treffend aus der Praxis. Und genau deshalb wird der Datenqualitäts-Score zum Schlüssel, um aus Datenchaos dauerhaft steuerbare, wirtschaftlich nutzbare Information zu machen.
