Data Quality Management

Eine gesicherte Datengrundlage ist die Basis für eine umfassende Digitalisierung. Data Quality Management ist das entsprechende Werkzeug, um diese unerlässliche Datenbasis zu erhalten. Denn wettbewerbsentscheidend sind nicht allein das Sammeln der Daten oder die technische Infrastruktur. Vielmehr geht es darum, die richtigen Fragen zu stellen und die passenden Antworten zu finden.

Wie wichtig Qualität ist, merken Sie erst, wenn sie fehlt.  Unklare Verarbeitungswege, exorbitante oder unerklärliche Aufwände bei der Datenaufbereitung, Prozessfehler, Verstöße gegen Compliance-Anforderungen, nicht erkannte (und daher überraschende) Risiken, verzögerte oder gescheiterte IT-Projekte – dies sind nur einige Beispiele für die Auswirkungen mangelhafter Datenqualität, die nicht zuletzt einen erheblichen Kostenfaktor darstellt.

Gute Daten wirken sich hingegen positiv auf die Effizienz, Wirksamkeit und Flexibilität von geschäftlichen, betrieblichen und technischen Prozessen und Projektabläufen aus. Sie garantieren eine größere Anpassungsfähigkeit des Unternehmens.

• Eine konsistente Datennutzung und ein gemeinsames Datenverständnis sorgen für ein präzises Arbeits- und Berichtswesen und Vertrauen in die Berichtslösungen.
• Eine abgestimmte Datennutzung und ein gemeinsames Datenverständnis dienen der fundierten Entscheidungsfindung.
• Eine durchdachte Governance ermöglicht einen schlanken, pragmatischen Datenmanagement-Ansatz mit unkomplizierter Datenintegration über verschiedene Anwendungen hinweg.

Der Datenbänker editiert Inhalte, weil er sie nicht im vorgesehenen Feld ablegen kann. Währenddessen formatiert der Analyst das nächste Feld um, damit sein Programm besser damit arbeiten kann. Und der Anwendungsentwickler verändert („parst“) nochmals, weil er einen Datenfehler vermutet. Alle handeln in der besten Absicht, doch niemand weiß vom Handeln des anderen. Verschiedene Abteilungen haben verschiedene Anforderungen an die Daten – und stellen im gemeinsamen Meeting fest, dass die Zahlen plötzlich ganz unterschiedlich sind. Die Regeln, nach denen Daten als „richtig“ oder „gut“ bewertet werden können, müssen autorisiert und zentral geschaffen, priorisiert und verwaltet werden. Der Straßenverkehr macht es vor: Je mehr Daten, desto mehr Regeln. Früher waren wenige Autos unterwegs, sodass weniger gesteuert werden musste. Heute brauchen wir Ampeln, Schilder, Verkehrswege, Führerschein, TÜV – und Strafen in Form von Bußgeldern und Punkten in Flensburg. Ein solches Rahmenwerk muss nicht bürokratisch sein; richtig eingesetzt ermöglicht es nachhaltige Datenqualität im Kontext der Unternehmensziele – damit man nicht nur fährt, sondern auch (rechtzeitig) ankommt.

Ziel von Datenqualitätsanalysen oder -initiativen (DQ) ist das Auffinden und Dokumentieren von Beziehungen, Lücken und Fehlern in Datenbeständen. Sie lassen sich am besten mit einem schnellen Einsatztrupp, der erste Hilfe leisten muss, vergleichen.

Datenqualitätsmanagement (DQM) dagegen ist eine Steuerungsdisziplin: Sie umfasst das Planen und Lenken qualitätssichernder Maßnahmen zur Vorbereitung, Begleitung, Unterstützung und gegebenenfalls Nachbewertung von Projekten mit Datenbeteiligung. Zusätzlich unterstützt das DQM bei der Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften und ist Grundlage für ein zuverlässiges Berichtswesen im Unternehmen. Auf unserem Blog erfahren Sie mehr über das Thema Data Quality Management.

Data Governance ordnet ein gesteuertes Datenpflegemanagement in Unternehmensprozesse und Organisationsstrukturen ein. Data Governance ist eine Organisationseinheit: Es ist ein Entscheidungs-, Überwachungs- und Durchsetzungsorgan, das die Autorität über Datenqualität und Datenqualitätsmanagement einer Organisation hat. Data Governance trifft die Entscheidung, was mit den Daten zu tun ist und gewährleistet, dass dies auch umgesetzt wird. Data Governance – das sind Menschen, Prozesse und Technologien, um Daten für ihren Verwendungszweck geeignet fit zu machen.

Wir unterstützen Sie beim Aufbau, der Steuerung und der Kontrolle eines nachhaltigen Datenqualitätsmanagements. Wir beraten Sie bei der Ermittlung und Formulierung Ihrer Anforderungen an die Daten und ihre Qualität. Zudem sichten wir relevante Datenquellen, definieren und erstellen Reports und schulen Ihr Fachpersonal im Umgang mit Datenqualitätsmanagement-Prozessen für den betrieblichen Alltag.

Wir sprechen die Sprache der IT und der Fachbereiche – darum können wir Vertrauen und Verständnis erzeugen und bei Bedarf die Rolle der Kommunikationsdrehscheibe übernehmen.

Mit unserem praxiserprobten und pragmatischen Ansatz etablieren wir Prozesse für ein effektives Datenqualitätsmanagement in einem überschaubaren Zeitraum und ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen.

CONET bietet Ihnen individuelle Beratungsmöglichkeiten, vom kostenlosen und unverbindlichen Ersttermin über eintägige Workshops zur Demonstration und ersten Situationsanalysen bis hin zum kompletten Data-Intelligence-Projekt.