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Daten sind der wertvollste Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Doch erst, wenn Rohstoffe veredelt werden, wird daraus ein Treibstoff. Wenn die Grundqualität des Rohstoffs nicht stimmt, mindert sich dessen Wert drastisch. Die Frage, wie Datenqualität sichergestellt werden kann, ist wesentlich für den Erfolg eines jeden wirtschaftlich agierenden Unternehmens.
Aktuell gibt es kaum ein Unternehmen, das maximale Datenqualität aufweist. Die Gründe sind in jedem Unternehmen häufig die gleichen und liegen beim Master Data Management (MDM) – oder auf Deutsch: Stammdatenverwaltung.
Kaum jemand besitzt den vollständigen Überblick darüber, welche Daten aktuell verfügbar sind, wo sie liegen und wie es um deren Qualität bestellt ist. Getrennte Abteilungen, keine Standards in Speicherprozessen oder Speicherorten und fehlende Zuständigkeiten führen dazu, dass in den allermeisten Unternehmen zwar große Werte liegen, sie aber nicht gehoben werden. Keine Blamage, sondern viel mehr der Status Quo.
Datenqualität: Es handelt sich – vereinfacht ausgedrückt – um die Bewertung von Datenbeständen hinsichtlich ihrer Eignung, einen bestimmten Zweck zu erfüllen. Im Zuge der Digitalisierung sieht sich jede Branche damit konfrontiert, immer mehr Services in hoher Qualität in immer kürzerer Zeit liefern zu müssen. Ein Wettrennen. Das bedeutet, wer die beste Treibstoffqualität besitzt, wird am schnellsten fahren können und der Konkurrenz enteilen.
Der Erfolg eines jeden wirtschaftlich agierenden Unternehmens hängt also mehr denn je von der Qualität der zur Verfügung stehenden Daten ab. Geschäftsprozesse und strategische Entscheidungen können entweder schnell und effizient getroffen werden oder eben langsam und im schlimmsten Fall falsch. Daten sind King – deren Qualität Kong.
Unsere Experten für Data Quality Management können grundlegende Probleme sowie komplexe Herausforderungen mit einem geeigneten Tool in kurzer Zeit lösen.
Zu empfindlichen wirtschaftlichen Schäden kann es kommen, wenn parallel betriebene Systeme nicht miteinander kommunizieren. Beispielsweise, wenn Kunden von Telekommunikationsunternehmen kündigen und so die oftmals dringend benötigten Steckplätze eines DSLAM (Ort, an dem Teilnehmeranschlussleitungen zusammenlaufen) frei werden. Problemtisch wird es dann, wenn zwar das Kundensystem die Kündigung erfasst hat, nicht aber das System für die technische Verteilung. Wenn nun ein Kunde einen neuen Telefonanschluss beantragt, wird das technische Verteilersystem melden, dass kein Anschluss frei ist. Aufgrund dieser Fehlinformation wird ein neuer Steckplatz im DSLAM beschafft – das verursacht Kosten, die nicht hätten entstehen müssen.
Eine weitere große Gefahr für die Datenqualität, ist die Zusammenführung mehrerer Datenbanken. Etwa, wenn eine neue Klinik in einen Krankenhausverbund integriert werden soll. Hier wird eine regelrechte Kettenreaktion ausgelöst: Redundante Software- und IT-Architekturen (CRM und ERP-Lösungen) produzieren Mehrfach-Identitäten. Diese werden aus den Subsystemen vom Zentralsystem übernommen und verschlechtern die Datenqualität im gesamten Verbund. Mitarbeiter haben kaum die Kapazitäten, die Datensätze händisch zu überprüfen. Falls doch, lässt die Motivation der Mitarbeiter aufgrund der Eintönigkeit der Arbeit oftmals schnell nach.
Erfahren Sie mehr über unsere Data Integration Services.
Bei manuellen Dateneingaben schleichen sich leicht Fehler ein. Die Brisanz solcher Fehler lässt sich am Beispiel Krankenhaus gut illustrieren. Vor allem Krankenhäuser besitzen riesige Mengen an Patientendaten. Und tatsächlich gibt es oftmals mehrere Identitäten pro Patient. Häufig werden auch Untersuchungsergebnisse falsch zugeordnet: Stellen Sie sich vor, Sie heißen Klaus Maier. Doch Ihre Pollen-Allergie stammt von einem Claus Meier. Zudem bergen solche Fehler ein erhebliches Risiko für Fehlbehandlungen, kosten Zeit und verursachen Stress.
Erfahren Sie mehr über die Schaffung von Datenqualität in Krankenhäusern und Kliniken.
In einem Geschäftsumfeld, in dem Daten eine immer wichtigere Rolle einnehmen, ist letztlich das Kundenvertrauen im Umgang mit personenbezogenen Daten ausschlaggebend. Kundenvertrauen steigt umso mehr, je schneller Unternehmen in der Lage sind, DSGVO-Betroffenenanfragen zu beantworten. Ist ein Unternehmen dazu nicht in der Lage, entsteht der Eindruck, da Unternehmen habe den Überblick über die Daten verloren.
Wir bieten eine Lösung, die den Aufwand der Beauskunftungen minimiert: GDPR Orbiter. Das Zusammenspiel aus hoher Benutzerfreundlichkeit und aktuellster Datenqualitätstechnologie ermöglicht es Ihnen, auch ohne langwierige Master-Data-Management-Projekte einen umfassenden Überblick über alle personenbezogenen Daten in Ihrem Unternehmen zu erhalten. So können Sie schnell und effizient auf Anfragen von EU-Bürgern reagieren, ohne eine Neuorganisation Ihrer bestehenden Datenhaltung und IT-Systeme vornehmen zu müssen.
Als exklusiver Lösungsanbieter und Partner der MIOsoft Corporation in Europa bieten wir diese – von Gartner als am höchsten bewertete – Big Data & Analytics-Software als Datenqualität-Management-Plattform an. Die Herausforderungen an die Kernfunktionalitäten von Datenqualitäts-Software sind umfangreich. MIOvantage stellt durch kontinuierliches Monitoring mit Hilfe von automatisierten Reparaturen in Echtzeit für jegliche Datenquelle die Qualität Ihrer Daten sicher.
MIOvantage erlaubt es,
zu überprüfen, zu bewerten und zu integrieren.
MIOvantage erkennt, welche Daten zusammengehören und erstellt automatische Verknüpfungen. So entsteht ein Kontext auf dessen Basis Analysen, Qualitätsprüfungen, Bereinigungen und operative Entscheidungen möglich sind. Hinsichtlich der Datenmengen besteht keine Begrenzung.
Die Durchführung einer Datenqualitätsanalyse und anschließenden Bereinigung von fehlerhaften, falsch formatierten, unvollständigen oder mehrfach vorhandenen Daten. Kriterien, wie die Soll-Datenstruktur, Erhebungsumfang und Unternehmensrelevanz werden vorab festgelegt.
Die Resultate aus der Datenanalyse werden genutzt, um mit dem Aufbau hochwertiger Datenbestände zu beginnen. Fehler werden korrigiert, Informationen standardisiert und Daten unternehmensweit validiert.
Die Datenintegration dient dazu, Daten aus verschiedenen Datenquellen zu kompilieren. Voneinander abweichende Einträge werden konsolidiert und ein korrekter Datensatz – der »Golden Record« – wird erzeugt.
Um den Informationswert und die Nützlichkeit der Daten zu erhöhen werden Datensätze ergänzt. Beispielsweise können vorhandene Kundendaten mit Daten über das Kundenverhalten aus einem anderen System angereichert werden.
Durch kontinuierliche Datenkontrolle wird der Datenqualitätserfolg gewährleistet. Ursachen für Datenqualitätsprobleme werden erkannt und behoben.
Können Sie Handlungsbedarf in einem oder mehreren Punkten identifizieren?
Benötigen Sie Beratung oder möchten Sie mehr über diese Lösung erfahren?
Director Business Consulting
T +49 201 95975132
M +49 163 8777709
E thomas.ulrich[at]dextradata[dot]com
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Girardetstraße 4
45131 Essen
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