Stammdaten und Data Governance

Daten und Informationen sind Basis unternehmerischer Entscheidungen. Der Lebenszyklus der der Daten wird durch passende Prozesse und Richtlinien, der Data Governance, gestaltet.

ANIGMA definiert  Data Governance Prozesse und die Richtlinien für Datenqualität, Datenmanagement, Datenrichtlinien, Geschäftsprozessmanagement und Risikomanagement im Umgang mit Daten.

Stammdaten Management und Data Governance

 

Eine hohe Datenqualität ist die Grundlage für Ihren Erfolg. Wir stellen Datenqualität durch effizientes, system übergreifendes effizientes Management Ihrer Stammdaten sicher!

Lösungen von ANIGMA ermöglichen ein effektives Stammdatenmanagement und erhöhen so Transparenz und Qualität Ihrer Daten und Informationen. Die Grundlage bildet eine gründliche Aktualisierung und Vereinheitlichung aller Daten. Doppelte Datensätze werden direkt erkannt und beseitigt, fehlerhafte oder inaktive Daten korrigiert bzw. entsprechend gekennzeichnet.

Die gewonnene qualitativ einwandfreie Stammdatenverwaltung ist ein hilfreiches Instrument, mit dem Sie den Erfolg Ihres Unternehmens erhalten und ausbauen können. Denn: Fehlerhafte Daten führen zu einer überflüssigen Verschwendung von Ressourcen, die besser genutzt werden können.

Unser Leistungsangebot

Wir unterstützen Sie mit einem Stufenplan, angelehnt an das Fraunhofer-Institut, den Weg zu einem funktionierenden Stammdaten-Management:

  1. Datenanalyse: Analyse der Daten und Identifikation aller Systeme, welche Stammdaten enthalten. Die Datenstrukturen dieser Systeme werden bis auf Attributebene analysiert. Dies ergibt ein zentrales Management aller Metadaten und Datenstrukturen. Dabei sind auch organisatorische Aspekte zu berücksichtigen.
  2. Datenmodell: Zunächst werden alle zu integrierenden Teilschemata und die Reihenfolge der Integration festgelegt. Im folgenden Schemavergleich werden Korrespondenzen und semantische Korrelationen ermittelt. Mögliche Konflikte sind zu beheben. Nach der Fusion der Schemata entsteht ein integriertes Datenmodell.
  3. Datenqualität: Für die Erhöhung der Datenqualität gibt es verschiedene Methoden: Beispielsweise statistische Analysen, um unnatürliche Häufungen zu erkennen (Mitarbeiter wählen immer die erste Option in einer Liste aus), Identifikation von Permutationen (Horst, Müller – Müller, Horst) und Bereinung solcher Dubletten sowie Abgleich mit externen Quellen wie zum Beispiel Adressdatenbanken.
  4. Datenintegration: Um Datensätze aus verschiedenen Systemen zusammenzuführen und künftig zentral zu verwalten, werden Heuristiken entwickelt, die eine Aussage treffen, welche Datensätze wahrscheinlich identisch sind. Am Ende liegen alle Daten in der zentralen Stammdatenverwaltung. Danach sind die zentralen Stammdaten in die Fachanwendungen zu integrieren (technische Integration).
  5. Datenanreicherung: Durch Anreicherung mit weiteren Informationen kann man die Datenqualität erhöhen. So können externe Quellen genutzt werden, um Listen inhaltlich abzugleichen oder Informationen von Auskunfteien zu ergänzen.
  6. Datenkontrolle: Die nun verfügbare Datenbasis ist qualitativ hochwertiger, allerdings gilt dies nur für einen bestimmten Zeitpunkt. Die Datenqualität ist nun in den Prozess der Pflege und Veränderung zu integrieren, beispielsweise bei der  Dateneingabe.

Stammdatenmanagement – was können wir für Sie tun?

Um Besser Informiert Entscheiden zu können benötigen Sie eine effiziente Stammdatenkonsolidierung, auf deren aktuellen Informationen Sie aufbauen können. Hierbei hilft Ihnen ANIGMA mit langjähriger Erfahrung und unserem Ansatz des Business Maintenance.

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