Datenqualität als Schlüssel für Information Excellence

Es gibt so viele relevante Daten wie noch nie.

Um sie zu nutzen, müssen vor allem Datenqualität, Korrektheit und Konsistenz stimmen.

Eine gute Datenqualität ist wichtige Voraussetzung für erfolgreiche Projekte

Mangelhafte Datenqualität hat im betrieblichen Alltag immer negative Folgen:

  • Operativ führt mangelhafte Datenqualität zu unzufriedenen Kunden, Mitarbeitern  und letztendlich zu erhöhten Kosten.
  • Auf unternehmerischer Ebene führt eine qualitativ unzureichende Datenqualität zu schlechten unternehmerischen Entscheidungen.
  • Bei strategischen Entscheidungen erschwert eine unsichere Datenlage die Festlegung und Umsetzung von Maßnahmen.

Unternehmen wollen „Besser Informiert Entscheiden“. Um dies zu erreichen stehen Unternehmen vor der Herausforderung umfassende und konsistente Informationssysteme zu schaffen die, sowohl intern als auch unternehmensübergreifend ansetzen. Mit unseren Konzepten und weitreichenden Erfahrungen beraten und unterstützen wir Sie gerne auf dem Weg zu einem ganzheitlichen Data Quality Management!

Fünf Schritte für bessere Datenqualität

Die Anforderungen an die Datenqualität sind umfassend und breit gefächert.
In zahlreichen Projekten haben wir jedoch fünf Handlungsfelder identifiziert, welche die Unternehmen in einem ersten Schritt fokussieren sollten, um bessere Datenqualität zu erreichen:
1.    Daten Governance – Verabschiedung eines Rahmenwerkes mit Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten durch die Geschäftsleitung  und Aufbau einer geeigenten Organisationsstruktur.
2.    Vollständige Dokumentation – Rahmenwerke, Policies, Prozesse und Datenflüsse müssen transparent und zugänglich dokumentiert sein.
3.    Einheitliche Datenklassifizierung – Eine gemeinsame, verständliche Sprache der Daten erfordert eine konsistente Datentaxonomie, Metadaten und eineindeutige Benennungen.
4.    Prozessautomatisierung – Eine ausgewogene Balance zwischen automatisierten und nicht automatisierten Prozessen mit objektiven Entscheidungskriterien und besonderen Kontrollen und Vorgaben bei manuellen (nicht zentralen) Prozessen.
5.    Datenabgleich – Abgleich von Daten mit anderen Datenbeständen, zur Überprüfung der Datenqualität.

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