Datenqualitätsmanagement

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Datenqualität ist die Korrektheit von Daten und Informationen, sowie die damit verbundene tatsächliche Aussagekraft und Verlässlichkeit von Daten. Mangelnde Datenqualität ist eine der Hauptursachen für Fehlinterpretationen und daraus resultierenden Fehlentscheidungen in Unternehmen.

Wesentlicher Grundbestandteil jedes Business Intelligence Projektes ist die Analyse, Bewertung und ggf. Korrektur der vorhandenen Daten, die zur Verarbeitung herangezogen werden sollen; dazu gehören beispielsweise Kunden-, Artikel- oder betriebswirtschaftliche Stamm- und Bewegungsdaten, aber auch Datenstrukturen, Datenhierarchien, redundante Systeme, ETL-Prozesse, usw.

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Gewöhnlich gibt es nur drei Stellen, wo die Datenqualität verbessert werden kann: bei der Erfassung von Daten, bei der Speicherung von Daten und bei der Verarbeitung und Ausgabe von Daten; nicht jedoch bei der Interpretation von Endergebnissen!

Der einfachste und wohl auch selbstverständlichste Weg zu guter Datenqualität wäre, von Anfang an Daten korrekt zu erfassen und zu speichern; allerdings ist das in fast allen Unternehmen und Tätigkeitsbereichen unmöglich.
Beispielsweise stellt sich oft die Frage, was denn überhaupt korrekt und richtig ist: auf welche Kostenstelle müssen Kosten gebucht werden, welcher Branche gehört ein Kunde an, welche Wetterprognose wird für die Planung der Getränkeproduktion verwendet, usw.

Datenqualität wird maßgeblich von der menschlichen Interpretation von Ausgangsinformationen sowie menschlichen oder auch technischen Fehlern bei der Erfassung und Eingabe von Daten beeinflusst.

Darüber hinaus ist die oft notwendige Mehrfacherfassung von identischen Informationen in unterschiedlichen IT-Systemen eine häufige Fehlerursache. Beispielsweise werden Kundendaten sowohl in der Buchhaltung als auch im Vertrieb (CRM) erfasst und selbst wenn die Ersterfassung noch korrekt ist, so bleibt es enorm schwierig, Änderungen in den Daten in allen betroffenen Systemen nachzuhalten.

Die Deutsche Gesellschaft für Informations- und Datenqualität (DGIQ) hat 2008 15 anwenderbezogene Dimensionen für Informationsqualität vorgeschlagen:

  1. Zugänglichkeit (accessibility): Informationen sind zugänglich, wenn sie anhand einfacher Verfahren und auf direktem Weg für den Anwender abrufbar sind.
  2. Angemessener Umfang (appropriate amount of data): Informationen sind von angemessenem Umfang, wenn die Menge der verfügbaren Information den gestellten Anforderungen genügt.
  3. Glaubwürdigkeit (believability): Informationen sind glaubwürdig, wenn Zertifikate einen hohen Qualitätsstandard ausweisen oder die Informationsgewinnung und -verbreitung mit hohem Aufwand betrieben werden.
  4. Vollständigkeit (completeness): Informationen sind vollständig, wenn sie nicht fehlen und zu den festgelegten Zeitpunkten in den jeweiligen Prozess- Schritten zur Verfügung stehen.
  5. Übersichtlichkeit (concise representation): Informationen sind übersichtlich, wenn genau die benötigten Informationen in einem passenden und leicht fassbaren Format dargestellt sind.
  6. Einheitliche Darstellung (consistent representation): Informationen sind einheitlich dargestellt, wenn die Informationen fortlaufend auf dieselbe Art und Weise abgebildet werden.
  7. Bearbeitbarkeit (ease of manipulation): Informationen sind leicht bearbeitbar, wenn sie leicht zu ändern und für unterschiedliche Zwecke zu verwenden sind.
  8. Fehlerfreiheit (free of error): Informationen sind fehlerfrei, wenn sie mit der Realität übereinstimmen.
  9. Eindeutige Auslegbarkeit (interpretability): Informationen sind eindeutig auslegbar, wenn sie in gleicher, fachlich korrekter Art und Weise begriffen werden.
  10. Objektivität (objectivity): Informationen sind objektiv, wenn sie streng sachlich und wertfrei sind.
  11. Relevanz (relevancy): Informationen sind relevant, wenn sie für den Anwender notwendige Informationen liefern.
  12. Hohes Ansehen (reputation): Informationen sind hoch angesehen, wenn die Informationsquelle, das Transportmedium und das verarbeitenden System im Ruf einer hohen Vertrauenswürdigkeit und Kompetenz stehen.
  13. Aktualität (timeliness): Informationen sind aktuell, wenn sie die tatsächliche Eigenschaft des beschriebenen Objektes zeitnah abbilden.
  14. Verständlichkeit (understandability): Informationen sind verständlich, wenn sie unmittelbar von den Anwendern verstanden und für deren Zwecke eingesetzt werden können.
  15. Wertschöpfung (value-added): Informationen sind wertschöpfend, wenn ihre Nutzung zu einer quantifizierbaren Steigerung einer monetären Zielfunktion führen kann.

Um die Datenqualität deutlich zu verbessern, hat sich bewährt, alle zur Verfügung stehenden Daten zunächst in einer zentralen Datenbank (Data Warehouse) zusammenzuführen, dort zu harmonisieren, zu bereinigen und zu konsolidieren und dann aus den Analyseergebnissen Rückschlüsse auf mangelnde Qualität in bestimmten Teilbereichen oder Prozessen des erfassenden Systems zu ziehen. Verbesserungs- oder Innovationsprozesse sollten dann Schritt für Schritt umgesetzt werden.

Darüber hinaus kann die Daten- und Informationsqualität deutlich gesteigert werden, wenn sogenannte „Data-Quality-Tools“ eingesetzt werden, beispielsweise Anwendungen und Assistenzsysteme für Doublettenprüfung, Plausibilitätsprüfung, Prüfsummenrechnung, Währungsumrechnung, Abweichungsanalyse, usw.

Um Fehler in Daten und Informationen innerhalb von komplexen Systemen zu vermeiden, müssen so viele Daten- und Transferprozesse wie möglich automatisiert werden; übrigens ist der schöne Traum eines jeden Geschäftsführers, in seinem Unternehmen nur eine einzige zentrale Datenbank zu haben und damit Redundanzen und Fehler zu vermeiden, bislang noch nirgendwo Realität geworden.

accantec unterstützt und begleitet Sie sowohl fachlich als auch technisch bei der Überprüfung, Verbesserung und Gewährleistung Ihrer Daten- und Informationsqualität.
accantec hilft Ihnen, Know-how zu erlangen, Fehler zu vermeiden, Geld zu sparen und den Nutzwert sowie die Korrektheit Ihrer Daten zu erhöhen.

Wir sind zertifizierte und erfahrene Datenqualitäts-Experten.
Sprechen Sie mit uns und erzählen Sie uns, welche Anforderungen Sie hinsichtlich Datenqualität, Datenverbesserung und Dateninterpretation haben.

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Datenqualität können Sie sich bei uns anschauen: neben persönlichen Gesprächen und Präsentationen halten wir für Sie auch schlanke Webinare zum spontanen Mitmachen sowie geeignetes Informationsmaterial und sogar kostenfreie Testversionen bereit.

 

 

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