Vertrauen schaffen

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Vertrauen ist ein wertvolles Gut. Gerade in Bezug auf Daten spielt Glaubwürdigkeit eine große Rolle.

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Den Daten vertrauen

Vertrauen ist ein wertvolles Gut. Gerade in Bezug auf Daten spielt Glaubwürdigkeit eine große Rolle. Nicht zufällig heißt es: Traue keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast. Diesen Eindruck gilt aber unbedingt zu vermeiden, damit Datenanalysen Mehrwerte schaffen.

Datenanalysen bestimmen unser Leben. Sie entscheiden, welche Werbung wir sehen, welche Route angesichts des Verkehrsflusses für uns die kürzeste ist und in Singlebörsen sogar welcher Mensch zu uns passt.

Dass die systematische Auswertung von Daten mittlerweile so stark verbreitet ist, liegt zum einen an den technischen Möglichkeiten, die die Datengenerierung und -auswertung erleichtern. Zum anderen begründet sich die Verbreitung in den klaren Vorteilen, da damit Kosten gesenkt und der Umsatz gesteigert werden kann. Zunehmend geschieht das automatisiert und in hochsensiblen Bereichen. So basiert der Großteil des Börsenhandels auf computergesteuerten Handelssystemen, die Daten fortwährend auswerten und nach bestimmten Algorithmen in Anlageentscheidungen umwandeln.

Misstraute Daten sind wertlos

Doch wird hier auch die Rolle von Vertrauen deutlich. Im Zweifel können unausgereifte Algorithmen einen Börsencrash auslösen oder falsch interpretierte Daten zu einer Überdosierung eines Medikaments führen. Weniger dramatisch: Auf einer Webseite werden mir Artikel externer Portale angepriesen. Stelle ich fest, dass der Teaser nicht hält, was er verspricht, werde ich vermutlich nicht wieder auf einen der beworbenen Artikel klicken. Für das Unternehmen, auf dessen Webseite ich mich befinde, bedeutet das geringere Werbeeinnahmen. Geringerer Umsatz ist hier die klare Folge verspielten Vertrauens.

Aber natürlich ist der Umgang mit D&A viel breiter. In unterschiedlichen Graden nutzt fast jedes Unternehmen Datenanalysen und trifft damit Entscheidungen. Damit die Entscheidungsträger den Ergebnissen vertrauen, sollten die folgenden Fragen bejaht werden: Sind die Daten und das Ergebnis korrekt? Kann ich nachvollziehen, wie sie verarbeitet und wofür sie verwendet werden? Wie könnte ich Fehler feststellen?

Vier vertrauensbildende Maßnahmen

Daher gilt es vier Prinzipien zu beachten, die gerade mit Blick auf das immer umfassender werdende Datenmaterial und die immer komplexer werdenden Analysen Vertrauen schaffen:

  1. Hohe Datenqualität: Sind die Grundlagen der Analyse- und Datenmanagementprozesses gut genug? Wichtig ist, dass die Daten aktuell, präzise und verlässlich sind. Klar sollte sein, wie und wo die Daten erhoben und wie sie zur Analyse aufbereitet wurden. Entscheidend ist, dass die Datensätze vollständig und vergleichbar sind, um eine hohe Qualität zu gewährleisten.
  2. Richtige Verwendung: Häufig werden Daten in Zusammenhängen analysiert für die sie nicht vorgesehen waren. Mitunter erfordert das, die Daten zu bearbeiten. Hierbei müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Daten dennoch für den gewählten Zweck belastbar sind. Es ist essenziell zu wissen, in welchen Szenarien welche Analyse angemessen ist.
  3. Zuverlässige Ergebnisse: Wurden die Daten sauber erhoben und korrekt verarbeitet, gilt es, die Ergebnisse zu interpretieren. Es muss beurteilt werden, ob die Vorhersagen und Einblicke plausibel sind und ob sie den angedachten Zweck erfüllen. So wurde die Finanzkrise von Risikomodellen verstärkt. Die Ergebnisse waren zwar technisch in Ordnung, haben aber ihre eigentliche Aufgabe eindeutig verfehlt. Werden Entscheidungen etwa über die Auswahl von Kundenzielgruppen auf Basis falscher Vorhersagen getroffen, verlieren die Kunden das Vertrauen in das Unternehmen und die Entscheidungsträger in die Datenanalyse.
  4. Integrität: Nicht zuletzt müssen die Datenerhebung und die daraus folgenden Vorhersagen moralisch vertretbar sein. Aussagen zum Beispiel hinsichtlich der ethnischen Zugehörigkeit sind diskriminierend. Auch mangelnde Transparenz kann zum Vertrauensverlust führen. Die damit verbundenen Risiken für den Ruf sind nicht zu unterschätzen. Vertrauen ist nicht per Handstreich zu erlangen. Dafür bedarf es vielmehr eines langwierigen Prozesses, der das ganze Unternehmen umspannt – von der Datengewinnung über die Aufbereitung bis zur letztlichen Analysebewertung. Dabei ist es im Interesse der Unternehmen, die Datenanalyse möglichst sorgfältig vorzunehmen. Nur dann schaffen die daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen langfristig einen Mehrwert und damit einen Vorteil gegenüber den Wettbewerbern.

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Die Datenflut wächst. Aber erst eine sinnvolle Analyse von Daten erzeugt Informationen, die das eigene Geschäft voranbringen.

 
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