Ein Datenqualitäts-Check betrachtet Quellen, Datenfelder, Dubletten, Normalisierung, Vollständigkeit, Aktualität und fachliche Bedeutung.

Ebenso wichtig ist die Frage, wie Daten entstehen und in welchen Prozessen sie genutzt werden.

Vor Dashboards, Systemmigrationen, Automatisierung oder KI-Projekten reduziert ein Check spätere Projektrisiken.

Er ist besonders sinnvoll, wenn Fachbereiche unterschiedliche Wahrheiten über dieselben Daten haben.

Das Ergebnis ist keine theoretische Studie, sondern eine Datenqualitätsbewertung mit konkreten Maßnahmen.

Je nach Lage folgen Bereinigung, Datenmodell, Dashboard, Pipeline oder Vorbereitung eines KI-/Automatisierungsprojekts.