„Daten sind das neue Öl“, sagt man oft – doch ohne Qualität sind sie wertlos. Gerade im Umgang mit Produkt- und Materialstammdaten zeigt sich, wie entscheidend ein präziser Datenqualitäts-Score sein kann: Er ist der Kompass, der Unternehmen zuverlässig durch das Meer historisch gewachsener und oft fehlerbehafteter Datensätze führt. Ein transparenter Datenqualitäts-Score bewertet nicht nur Vollständigkeit und Konsistenz, sondern spiegelt auch die Verlässlichkeit von Attributen und Identifikatoren wider. Wie Thomas Redman formulierte: „Garbage in, garbage out – nur gute Daten führen zu guten Entscheidungen.“ TL Match macht dieses Leitprinzip messbar, indem es mit erklärbarer, fehlertoleranter Scoring-Logik Dubletten erkennt und Ähnlichkeiten differenziert bewertet. Statt auf starre Ja/Nein-Entscheidungen setzt die Lösung auf graduelle Werte, die den Zustand jedes Datensatzes sichtbar und vergleichbar machen. „Wer seine Datenqualität kennt, kann Kosten senken und Wert schaffen“, so eine simple Wahrheit, die TL Match in der Praxis umsetzt. Der Datenqualitäts-Score wird so zum unverzichtbaren Werkzeug, um aus unstrukturierter Vielfalt eine belastbare Datenbasis zu formen, die nachhaltige Prozessverbesserungen und messbaren wirtschaftlichen Mehrwert ermöglicht – ohne IT-Großprojekt, mit schnellem Nutzen. Datenqualität ist damit kein abstraktes Konzept, sondern ein handfestes Managementinstrument.
