Häufige Fehler bei der Datenerfassung und wie Sie sie vermeiden können

Die Datenerfassung ist der Dreh- und Angelpunkt im Lebenszyklus des Informationsmanagements eines Unternehmens.

Die Effektivität eines Unternehmens beim Sammeln, Speichern und Zugreifen auf Dokumente und Daten aus verschiedenen Quellen hat einen großen Einfluss auf seine Fähigkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, strategische Pläne zu formulieren und auszuführen, Prozesse zu optimieren, Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und Vorschriften einzuhalten.

Aber die Erfassung von Daten aus großen Mengen von Dokumenten und Dokumenten in unterschiedlichen Formaten ist nicht einfach. Und häufige Fehler bei der Datenerfassung können den Informationsverwaltungszyklus eines Unternehmens behindern.

In diesem Artikel erfahren Sie, welche Fehler bei der Datenerfassung häufig auftreten und wie Sie sie vermeiden können.

Was ist Datenerfassung und wie funktioniert sie?

Bei der Datenerfassung werden Informationen aus physischen oder digitalen Quellen erfasst und in ein strukturiertes Format umgewandelt, in dem sie effizient und effektiv gespeichert, verarbeitet und abgerufen werden können.

Der Prozess der Datenerfassung läuft in der Regel folgendermaßen ab:

• Identifikation. Der erste Schritt im Prozess der Datenerfassung besteht darin, die Papierdokumente, elektronischen Formulare, Datenbanken, Websites und anderen Quellen zu identifizieren, aus denen Daten gesammelt werden sollen.
• Auswahl. Sobald die Datenquellen identifiziert sind, wird eine geeignete Methode zur Datenerfassung ausgewählt. Zu den Optionen zur Erfassung geschäftskritischer Daten zählen das Scannen mit Hochgeschwindigkeits-Produktionsscannern, optische Zeichenerkennung (OCR), Barcode-Erkennung, künstliche Intelligenz (KI) mit maschinellem Lernen sowie Natural Language Processing (NLP).
• Verarbeitung. Die extrahierten Daten werden dann in ein standardisiertes Format konvertiert, das sich für die Speicherung und Analyse durch Legacy-Systeme wie eine ECM-Plattform (Enterprise Content Management) eignet.
• Validierung. Sobald die Daten erfasst und konvertiert sind, werden sie einer Validierung und Qualitätskontrolle unterzogen, um Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz sicherzustellen. Dies kann die Identifizierung und Korrektur von Fehlern und die Validierung von Daten anhand vordefinierter Kriterien oder Geschäftsregeln umfassen.
• Speicherung Erfasste Daten werden sicher in einem zentralen, cloudbasierten Repository, einer Datenbank oder einem anderen Altsystem gespeichert oder in nachgelagerte Systeme integriert, um einen einheitlichen Datenbestand zu schaffen.
• Analyse. Erfasste Daten können von Datenanalyse- und Business Intelligence-Tools verwendet werden, um Muster, Trends oder Korrelationen in den Daten zu erkennen und den Beteiligten Einblicke zu gewähren.

Diese Schritte verbessern die Erfassung, Speicherung und Analyse von geschäftskritischen Informationen.

Die häufigsten Fehler bei der Datenerfassung

Die Datenerfassung kann Unternehmen zwar dabei helfen, ihre Inhalte besser zu verwalten, aber häufige Fehler bei der Datenerfassung können zu ungenauen oder unvollständigen Daten führen, die den Entscheidungsprozess erschweren.

Hier sind einige der häufigsten Fehler bei der Datenerfassung:

• Fehler bei der Eingabe. Tippfehler, Zahlendreher und falsch geschriebene Namen sind unvermeidlich, wenn Daten manuell eingegeben werden müssen. Die Behebung dieser Probleme im nachgelagerten Prozess kann viel Kopfzerbrechen bereiten. Ungeprüfte, ungenaue Daten können eine aussagekräftige Analyse behindern.
• Verspätungen. Das manuelle Erfassen großer Datenmengen kann viel Zeit in Anspruch nehmen. Verzögerungen im Dateneingabeprozess führen häufig zu veralteten Informationen, die Entscheidungen verfälschen und sich negativ auf Kundenerfahrungen auswirken.
• Unvollständige Daten. Es ist nicht ungewöhnlich, dass wichtige Informationen in einer manuellen Datenerfassungsumgebung nicht erfasst werden. Unvollständige Datensätze können die Analyse von Daten erschweren oder irreführend sein.
• Fehlende Validierung. Fehler, wie z.B. Text, der in ein numerisches Feld eingegeben wurde, fallen eher durch die Maschen, wenn Unternehmen die Daten bei der Eingabe nicht validieren.
• Doppelte Daten. Eine unzureichende Integration zwischen Datenerfassungssystemen und vor- und nachgelagerten Datenquellen öffnet die Tür zu redundanten oder widersprüchlichen Informationen.
• Voreingenommenheit bei der Dateneingabe. Die Voreingenommenheit von Personen, die Daten eingeben, kann zu verzerrten oder ungenauen Ergebnissen führen.
• Inkonsistente Formate. Die Integration von Daten in Customer Relationship Management (CRM)-Anwendungen und andere Altsysteme ist komplex und fehleranfällig, wenn Unternehmen über inkonsistente Datenformate in verschiedenen Datenquellen und mehrere Dateneingabepunkte verfügen.
• Ungesicherte Daten. Von immer strengeren Compliance-Vorschriften bis hin zu einem erhöhten Betrugsrisiko – für Unternehmen stand der Schutz von Privatsphäre und Integrität noch nie so sehr auf dem Spiel wie heute. Unzureichende Sicherheitsmaßnahmen können das Risiko eines unbefugten Zugriffs oder einer Verletzung des Datenschutzes erhöhen.
• Keine Metadaten. Es ist verlockend, bei der Datenerfassung die Notwendigkeit von Metadaten zu übersehen. Aber ohne den Kontext und die Struktur, die Metadaten bieten, ist es schwer, Daten zu verwalten und zu interpretieren.

Diese häufigen Fehler können die Datenerfassungsinitiativen eines Unternehmens untergraben.

Bewährte Verfahren zur Datenerfassung

Unternehmen können sich keine Fehltritte bei der Datenerfassung leisten. Im Folgenden finden Sie einige bewährte Verfahren, die sicherstellen, dass die Daten Ihres Unternehmens genau, effizient und sicher erfasst werden.

• Einschätzen. Verstehen Sie, welche Informationen gesammelt werden müssen und wofür sie verwendet werden sollen.
• Standardisieren Legen Sie standardisierte Formate und Konventionen für die Dateneingabe fest, um Konsistenz und Genauigkeit für verschiedene Datenquellen und Geschäftsanwender zu gewährleisten.
• Automatisieren. Nutzen Sie KI und andere Technologien, um manuellen Aufwand zu vermeiden, wo immer dies möglich ist.
• Validieren. Implementieren Sie Validierungsprüfungen an der Eingabestelle, um nachgelagerte Fehler zu reduzieren.
• Überprüfen. Verwenden Sie Datenqualitätstools, um Fehler in den erfassten Daten zu identifizieren und zu korrigieren.
• Kontrollieren. Implementieren Sie Benutzerberechtigungen, Audit-Protokollierung und andere Datensicherheitsmaßnahmen, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff, Verletzungen oder Diebstahl während der Erfassung zu schützen.
• Markeiren. Erfassen und speichern Sie Metadaten zusammen mit den erfassten Daten, um den Kontext zu liefern, die Datenverwaltung zu verbessern, Informationen schneller abzurufen und die Datenverwaltung und -analyse zu optimieren.
• Schulen. Schulen Sie die Bediener, um sicherzustellen, dass sie die Verfahren und Standards der Datenerfassung verstehen.
• Überwachen. Überwachen Sie regelmäßig die Datenerfassungsprozesse, um Probleme zu erkennen, die Leistung zu verfolgen und die Einhaltung der festgelegten Standards und Verfahren sicherzustellen.
• Dokumentieren. Dokumentieren Sie Verfahren, Standards und bewährte Praktiken für die Datenerfassung, um den Mitarbeitern bei der Datenerfassung eine Orientierungshilfe zu geben und die Konsistenz und Einhaltung der Vorschriften zu erleichtern.
• Steuern. Integrieren Sie Prozesse und Verfahren zur Datenerfassung in umfassendere Data-Governance-Initiativen, um die Übereinstimmung mit den Unternehmensrichtlinien, Vorschriften und Standards sicherzustellen.
• Anpassen. Überprüfen und aktualisieren Sie regelmäßig die Verfahren zur Datenerfassung, um neue Technologien zu integrieren, neue Herausforderungen zu bewältigen und kontinuierliche Prozessverbesserungen zu erzielen.

Diese bewährte Verfahren helfen Unternehmen, den maximalen Nutzen aus ihren Datenerfassungsinitiativen zu ziehen.

Fazit

Die Datenerfassung bildet das Fundament eines leistungsfähigen Informationsmanagements. Wer bewährte Methoden anwendet und typische Fehler vermeidet, erschließt das volle Potenzial seiner Daten, fördert Innovationen und treibt kontinuierliche Prozessoptimierungen im digitalen Zeitalter voran.