Mehr als jede dritte Herausforderung (36 %) h\u00e4ngt beim Einsatz von KI in Unternehmen mit Daten zusammen. 28 % davon haben eine \u00fcberraschend einfache Ursache: mangelnde Datenhygiene. Diese Zahl zeigt deutlich: Selbst die intelligentesten Tools sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeiten.<\/p>\n
Genau darum ging es auch bei der Engage Boston 2025 in der Session \u201eData is the new capital: How to mine yours for gold\u201c. Melissa Rosen, VP of Global Services Sales bei Bullhorn, und Tom Perso, VP of Information Technology bei Trillium Staffing, teilten dort praktische Tipps, wirksame Strategien und wertvolle Erfahrungen. Ihr Ziel: Unternehmen dabei zu helfen, Datenbanken aufzubauen, die wirklich f\u00fcr sie arbeiten.<\/p>\n
Datenhygiene h\u00e4ngt nicht nur von der eingesetzten Plattform ab, sondern vor allem von den Menschen, die t\u00e4glich damit arbeiten. Sie sollte deshalb nicht allein als Aufgabe der IT verstanden werden. Perso bringt es auf den Punkt: \u201eBis hin zu den Endnutzer:innen m\u00fcssen alle Verantwortung f\u00fcr die Daten \u00fcbernehmen, die sie eingeben.\u201c<\/p>\n
Ob Personalberater:innen Notizen erg\u00e4nzen oder Vertriebsteams Anrufe dokumentieren: Jeder Kontaktpunkt beeinflusst die Qualit\u00e4t deiner Datenbank. Je st\u00e4rker sich alle im Team f\u00fcr Datenqualit\u00e4t verantwortlich f\u00fchlen, desto verl\u00e4sslicher und genauer wird das gesamte System.<\/p>\n
Doch VErantwortungsbewusstsein allein h\u00e4lt eine Datenbank nicht sauber. \u201eSobald du die Daten in einer Woche bereinigt hast, sind sie in der n\u00e4chsten schon nicht mehr sauber\u201c, erkl\u00e4rt Rosen. Tats\u00e4chlich k\u00f6nnen bis zu 30 % der Unternehmensdaten innerhalb eines Jahres veralten. Dieses Ph\u00e4nomen wird oft als \u201eData Decay\u201c bezeichnet. Ohne einen klaren, konsequenten Pflegeplan verliert selbst eine gute gepflegte Datenbank schnell an Wert.<\/p>\n
Die L\u00f6sung: Verstehe Datenhygiene als fortlaufenden Prozess, der regelm\u00e4\u00dfige Pflege braucht. Dazu geh\u00f6ren wiederkehrende Audits, klare Standards f\u00fcr die Dateneingabe und der gezielte Einsatz von Automatisierung. Ist Datenpflege fest in die t\u00e4glichen Workflows integriert, wird sie nach und nach zur Routine.<\/p>\n
Manuelle Eingaben sind h\u00e4ufig der Punkt, an dem Datenqualit\u00e4t leidet. Deshalb sind Automatisierung und eine zentrale \u00dcbersicht so wichtig. Automatisierung kann Datens\u00e4tze pr\u00fcfen, BDubletten erkennen, fehlende Felder automatisch erg\u00e4nzen und das Risiko menschlicher Fehler reduzieren. Sie verbessert nicht nur die Datenqualit\u00e4t, sondern schafft auch mehr Zeit f\u00fcr die wertvolle, beziehungsorientierte Arbeit.<\/span><\/p>\n \u201ePersonalberater:innen und Vertriebsteams sollen das tun, was sie besonders gut k\u00f6nnen: den pers\u00f6nlichen Austausch f\u00fchren und ihre Soft Skills einsetzen\u201c, sagt Perso. Deshalb sollte Automatisierung nat\u00fcrliche Workflows unterst\u00fctzen, statt sie zu unterbrechen. Sie kann Anrufe erfassen, E-Mails zuordnen und Interaktionen im Hintergrund dokumentieren. \u201eDiese Interaktionen sollten automatisch erfasst und der richtigen Person zugeordnet werden, damit niemand aktiv daran denken muss. Das macht die Menschen zufriedener.\u201c<\/p>\n Auch Datenanreicherung, also die Nutzung \u00f6ffentlicher Daten zur Aktualisierung von Datens\u00e4tzen, und nahtlose Integrationen sind entscheidend f\u00fcr effiziente Workflows. Automatisierte Updates sind wirkungsvolle Werkzeuge. Sie entfalten ihren Nutzen jedoch nur, wenn sie sorgf\u00e4ltig geplant, gepr\u00fcft und laufend \u00fcberwacht werden.<\/p>\n Automatisierung allein l\u00f6st das Thema Datenqualit\u00e4t jedoch nicht. Saubere Daten beginnen bei der Eingabe, m\u00fcssen danach aber kontinuierlich gepflegt werden. Dazu geh\u00f6ren eine einheitliche Datenerfassung, Pr\u00fcfung, Deduplizierung, regelm\u00e4\u00dfige Bereinigung und wiederkehrende Audits. Werden zus\u00e4tzlich Daten aus allt\u00e4glichen Tools wie E-Mail, Telefon und Terminplanung integriert, steigt die Genauigkeit bereits bei der Datenerfassung. Wenn Datenmanagement reibungslos funktioniert, kann sich dein Team voll auf das konzentrieren, was echte Ergebnisse bringt.<\/p>\n Viele Unternehmen fragen sich, was sie mit alten Daten tun sollen. Die Entscheidung ist nicht immer einfach. Veraltete Datens\u00e4tze k\u00f6nnen dein System un\u00fcbersichtlich machen und Reportings verzerren. Gleichzeitig f\u00fchlt es sich riskant an, sie einfach zu l\u00f6schen.<\/p>\n Wurde ein Datensatz seit zwei Jahren nicht mehr bearbeitet und gibt es keine Anzeichen einer Interaktion, muss er nicht aktiv im System bleiben. Komplett verschwinden sollte er aber auch nicht. Archivierung gibt allen Beteiligten Sicherheit. \u201eIn Bullhorn ist das L\u00f6schen eines Datensatzes ein Soft Delete, was sehr hilfreich ist. Wenn etwas versehentlich gel\u00f6scht wird, l\u00e4sst es sich sehr einfach wiederherstellen\u201c, sagt Perso.<\/p>\n Versuche nicht, alles auf einmal zu l\u00f6sen. Wer die gesamte Datenbank in einem Schritt \u00fcberarbeiten will, \u00fcberfordert schnell sich selbst und das Team. Identifiziere stattdessen ein oder zwei konkrete Problemfelder. Vielleicht sind es Dubletten oder fehlende Jobtitel. Bereinige diese Bereiche zuerst und baue mit kleinen, sichtbaren Erfolgen Dynamik auf.<\/p>\n Hilfreich kann auch ein:e \u201eData Champion\u201c sein. Diese Person setzt sich f\u00fcr Ver\u00e4nderungen ein, schult andere und h\u00e4lt die Dynamik aufrecht. So werden gute Datenpraktiken Schritt f\u00fcr Schritt Teil der t\u00e4glichen Routinen, und saubere Daten werden zur gemeinsamen Verantwortung.<\/p>\n Saubere Daten sind die stille Kraft hinter jeder fundierten Gesch\u00e4ftsentscheidung. Sie erm\u00f6glichen pr\u00e4zisere Einblicke, st\u00e4rkere Beziehungen und skalierbares Wachstum. Datenhygiene ist zwar nie vollst\u00e4ndig abgeschlossen. Mit den richtigen Systemen und den richtigen F\u00fcrsprecher:innen wird deine Datenbank jedoch vom dauerhaften Risiko zum strategischen Vorteil.<\/p>\nSolltest du alte Daten l\u00f6schen?<\/h2>\n
Klein anfangen, schnell vorankommen<\/h2>\n
Saubere Daten sorgen f\u00fcr bessere Ergebnisse<\/h2>\n