Data Quality

Datenqualität

Stammdaten repräsentieren das Wissen des Unternehmens. Sie sind Rückgrat und Nervensystem, denn sie umfassen sämtliche wichtigen Informationsobjekte: Kunden, Produkte, Lieferanten, Anlagen, Mitarbeiter usw.

Erfolgreich durch Datenqualität

Die Qualität dieser Stammdaten ist ein zentraler Erfolgsfaktor, um wirtschaftlich zu arbeiten. Schlechte Stammdaten führen zwangsläufig zu schlechten Prozessen: zum Beispiel häufen sich Rückfragen, Bestellungen werden falsch produziert oder ausgeliefert, oder die Fracht bleibt wegen fehlender Informationen wochenlang im Zoll hängen.

Datenqualität kostet Geld. Datenmängel sind teurer!

Leider schleichen sich viele Datenqualitätsmängel mit der Zeit wie von selbst in alle Anwendungssysteme ein. Angefangen von Redundanzen, die sich aus der dezentralen Pflege von Informationen durch verschiedene Fachabteilungen ergeben, daraus resultierende Inkonsistenzen und mangelnde Aktualität, bis hin zu Unstrukturiertheit, Mehrdeutigkeiten und Uneinheitlichkeit durch zahllose Generationen von Mitarbeitern, die -nach bestem Wissen und Gewissen, versteht sich- jeweils ihr eigenes Schema leben.

Ansätze zur Erhöhung der Datenqualität

Eine nachhaltige Verbesserung lässt sich durch vier Schritte erreichen:

  • Datenqualitäts-Assessment (Analyse von Ist-Zustand und Anforderungen)
  • Definition der geforderten Datenqualität (Regeln/Konventionen)
  • Bereinigung und Transformation der Datenbestände
  • Konzeption und Einführung einer Data-Governance-Strategie

Zu beachten sind dabei die sogenannten Dimensionen der Datenqualität, in der betrieblichen Praxis vor allem Vollständigkeit, Strukturiertheit und Aktualität.

Informationen zur Datenanalyse mit InfoZoom
Datenqualität: So wichtig wie das Öl im Motor.

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