Die Dateneingabe überträgt Informationen in ein System. Sie wird abgetippt, eingescannt oder aus einer anderen Quelle importiert. Die Arbeit ist repetitiv und fehleranfällig. Eine vertauschte Ziffer in einer Rechnungsnummer. Ein falsch geschriebener Name. Ein Datum im falschen Format. Kleine Fehler summieren sich. Ein Bericht, der auf fehlerhaften Eingaben basiert, führt zu falschen Schlussfolgerungen.

Die Automatisierung hat den Bedarf an manueller Dateneingabe reduziert. OCR extrahiert Text aus gescannten Dokumenten. APIs übertragen Daten zwischen Systemen ohne menschliches Eingreifen. Formulare validieren die Eingaben vor dem Absenden. Doch die Automatisierung ist nicht perfekt. OCR erkennt Handschrift fehlerhaft. APIs funktionieren nicht mehr, wenn sich Schemata ändern. Formulare können nicht jeden Fehler erkennen. Manuelle Eingaben sind nach wie vor notwendig, insbesondere bei unstrukturierten Datenquellen und Altsystemen. Am besten ist es, diese zu minimieren. Jeder manuelle Schritt birgt ein Fehlerrisiko. Wo manuelle Eingaben unvermeidbar sind, sollten Validierungsregeln, die doppelte Eingabe kritischer Felder und regelmäßige Prüfungen eingesetzt werden. Die Kosten fehlerhafter Daten sind höher als die Kosten einer korrekten Eingabe von Anfang an. Dateneingabe ist keine hochqualifizierte Tätigkeit, aber sie erfordert höchste Genauigkeit. Genauigkeit erfordert Aufmerksamkeit und geeignete Werkzeuge.

Reduzierung von Dateneingabefehlern

• Validierungsregeln – Format und Bereich bei Eingabe prüfen
• Dropdown-Listen und Nachschlagefelder – Auswahlmöglichkeiten auf gültige Werte beschränken
• Doppelte Dateneingabe – wichtige Daten zweimal eingeben und vergleichen
• OCR und Automatisierung – Reduzierung manueller Tastatureingaben
• Prüfungen – Stichproben und Überprüfung der eingegebenen Daten

Die Dateneingabe ist das Eingangstor der Datenpipeline. Fehler an dieser Stelle wirken sich auf nachfolgende Datenflüsse aus und sind immer schwieriger zu beheben.