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Einführung in die Datenqualität

Starten Sie mit den Grundlagen der Datenqualität und erfahren Sie, wie DQS Ihnen hilft, Ihre Salesforce-Daten zu messen und zu verbessern.

Was Sie lernen werden

Dieser Leitfaden behandelt die Grundlagen der Datenqualität und stellt Data Quality Sense (DQS) vor — eine Salesforce-native Anwendung, die den Zustand Ihrer Daten misst.

Am Ende werden Sie Folgendes verstehen:

  • Was Datenqualität bedeutet und warum sie wichtig ist
  • Die fünf Dimensionen, die DQS misst
  • Wie Sie mit Ihrer ersten Bewertung beginnen

Was ist Datenqualität?

Datenqualität misst, wie gut Ihre Daten ihren vorgesehenen Zweck erfüllen. Hochwertige Daten sind:

  • Vollständig: Pflichtfelder sind befüllt
  • Valide: Werte entsprechen den erwarteten Formaten
  • Eindeutig: Keine doppelten Datensätze
  • Aktuell: Daten sind auf dem neuesten Stand
  • Konsistent: Werte sind datensatzübergreifend einheitlich

Wenn Daten diese Eigenschaften nicht besitzen, pflanzen sich Probleme durch Ihre gesamte Organisation fort.

Warum Datenqualität wichtig ist

Schlechte Datenqualität kostet Unternehmen bares Geld und verursacht operative Reibung:

AuswirkungsbereichBeispiel
UmsatzverlusteVerpasste Chancen durch veraltete Kontaktdaten
Verschwendete RessourcenStunden für manuelle Datenbereinigung
Schlechte KundenerfahrungKunden erhalten falsche Informationen
Compliance-RisikoUngenaue Berichte lösen regulatorische Probleme aus
KI-FehlerAuf schlechten Daten trainierte Modelle liefern schlechte Ergebnisse

Die Zahlen

Forschungsergebnisse zeigen, dass die finanziellen Auswirkungen erheblich sind:

  • Organisationen verlieren jährlich 15–25 % ihres Umsatzes aufgrund schlechter Datenqualität
  • Über 25 % der Organisationen verlieren mehr als 5 Millionen US-Dollar pro Jahr (IBM 2025)
  • Mitarbeitende verbringen bis zu 27 % ihrer Zeit mit der Korrektur von Datenfehlern

Für Salesforce-Nutzer allein verschwenden doppelte Datensätze Speicherplatz und fragmentieren die Kundenhistorie über mehrere Records hinweg.

Einführung in DQS

Data Quality Sense (DQS) ist eine Salesforce-native Anwendung, die Ihnen hilft:

  1. Die Datenqualität zu messen — über fünf Dimensionen hinweg
  2. Konkrete Records und Felder mit Problemen zu identifizieren
  3. Zu priorisieren, welche Probleme zuerst behoben werden sollen
  4. Den laufenden Zustand Ihrer Daten im Zeitverlauf zu überwachen

Warum Salesforce-nativ wichtig ist

DQS läuft vollständig innerhalb von Salesforce. Ihre Daten verlassen die Plattform nie:

MerkmalNutzen
Kein DatenexportIhre Daten bleiben sicher
Keine externen APIsKeine Integrationskomplexität
Kein Code erforderlichKonfiguration per Point-and-Click
Native UIVertraute Salesforce-Erfahrung

Die Dimension KI-Bereitschaft

Über die klassische Datenqualität hinaus misst DQS auch die KI-Bereitschaft. Mit der zunehmenden Einführung von Agentforce und weiteren KI-Funktionen steigen die Anforderungen an Ihre Daten:

Klassische DatenqualitätKI-Bereitschaft
Ist das Feld befüllt?Gibt es genug Textinhalt, aus dem die KI lernen kann?
Ist das Format gültig?Ist die Sprache einheitlich?
Gibt es Duplikate?Sind personenbezogene Daten vor der KI-Nutzung geschützt?

DQS misst beide Dimensionen in einem einzigen Scan.

Erste Schritte

Gehen Sie diese Schritte, um Ihre Reise zur Datenqualität zu starten:

Schritt 1: Bewerten Sie Ihren aktuellen Zustand

Machen Sie die KI-Readiness-Bewertung. In 3 Minuten erhalten Sie einen Score über die wichtigsten Dimensionen der Datenqualität sowie konkrete Verbesserungsempfehlungen.

Schritt 2: Verstehen Sie die Dimensionen

Lesen Sie Die fünf Dimensionen der Datenqualität, um zu verstehen, was DQS misst und warum jede Dimension relevant ist.

Schritt 3: Lernen Sie die KI-Bereitschaft kennen

Wenn Sie sich auf Agentforce oder andere KI-Initiativen vorbereiten, lesen Sie den Agentforce-Vorbereitungs-Leitfaden, um zusätzliche Anforderungen zu verstehen.

Schritt 4: Installieren Sie DQS

Wenn Sie bereit sind, Ihre echten Salesforce-Daten zu messen, installieren Sie DQS über den AppExchange und erstellen Sie Ihre erste Definition.

Nächste Schritte