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Data Quality

Aktives Management der Datenqualität

Daten sind für Unternehmen genau dann von hoher Qualität, wenn sie die Anforderungen ihres Geschäftsmodells erfüllen. Die individuelle Definition dieser Anforderungen sowie die kontinuierliche Prüfung der Datenqualität bilden die Grundvoraussetzungen für ein aktives Management. Denn nur was gemessen werden kann, lässt sich auch steuern.

Nahezu alle Unternehmen stehen vor der großen Herausforderung, die Chancen und Trends der fortschreitenden Digitalisierung zu nutzen und dabei gleichzeitig die Qualität der Daten sicherzustellen. Um diesem Spannungsfeld gerecht zu werden, ist es unabdingbar, die Daten unter Berücksichtigung von Wirtschaftlichkeits- und Qualitätsaspekten aktiv zu managen.

Oberstes Gebot ist hier die systematische Beseitigung der Ursachen von schlechter Datenqualität etwa durch Prozessverbesserungen, IT-Änderungen, Plausibilitätsprüfungen oder automatisierte Bereinigungen. Ein in die Unternehmensstruktur eingebettetes Datenqualitätsmanagement erfüllt diese Aufgabe.

Aktuellen Studien zufolge ist das nachträgliche Bereinigen von Daten im Vergleich zu qualitätssichernden Maßnahmen um den Faktor fünf bis zehn teurer. Doch eine hohe Datenqualität von Beginn an bringt weit über die reine Kostenersparnis hinaus wichtige zusätzliche Vorteile:

  • Entfaltung des ganzen Potentials der Digitalisierung
  • enorme Zeitersparnis
  • Fokussierung auf die Kerngeschäftsfelder
  • größeres Vertrauen in analytische Systeme
  • besseres Kundenerlebnis und höhere Kundenzufriedenheit

Unser Leistungsangebot:

PPI hat einen mehrphasigen Ansatz entwickelt, mit dem sich die Datenqualität in Unternehmen nachhaltig verbessern lässt. Eines unserer zentralen Anliegen ist, die Qualität der Daten möglichst schnell messbar und transparent zu machen.

Zu diesem Zweck bieten wir Ihnen ein eigenes Framework an, das sich exakt den individuellen Bedürfnissen Ihres Unternehmens anpassen lässt. Mithilfe eines entsprechenden Dashboards behalten Sie dabei jederzeit den Überblick über die Datenqualität in ihrem Unternehmen.

Eventuelle Datenbereinigungen werden im folgenden Framework möglichst automatisiert und systemunterstützt gehandhabt.

Unser Vorgehensmodell:

  • Ist-Analyse der Systemlandschaft und bestehender Prozesse
  • Datenintegration und initiale Datenanalyse mittels statistischer Verfahren
  • Ermittlung erster Datenqualitätszahlen für Ihr Unternehmen

Ziel: Identifizierung der potentiellen Treiber schlechter Datenqualität sowie kritischer Quellsysteme

  • Unternehmensspezifische Definition der Datenqualität
  • Ermittlung relevanter Datenqualitätsdimensionen (qualitativ und quantitativ)
  • Messen und Berichten der definierten DQ-Dimensionen

Ziel: Schaffung eines gemeinsamen Datenqualitätsverständnisses / kontinuierliche Messung der Datenqualität

  • Schaffen von Datenqualitätsstandards und Maßnahmenkatalogen zur Verbesserung der Datenqualität
  • Definition von Zuständigkeiten und Rollen im Unternehmen

Ziel: Implementierung eines aktiven Datenqualitätsmanagements

  • Einbettung des DQ-Frameworks in die Organisationsstruktur
  • langfristige Erfolgskontrolle durch kontinuierliches Kontrollieren und Messen der Datenqualität
  • automatisierte Datenbereinigung

Ziel: Etablierung eines langfristigen und stabilen Datenqualitätsmanagements

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