Datenqualität als Wettbewerbsvorteil  

Daten mit wenigen Klicks bereinigen

Ansprechpartner

Andreas Brüggenthies

Andreas Brüggenthies
Teamleiter des Vertriebs

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sales@humanit.de 

Achim_Schmitt_humanIT

Achim Schmitt
Key Account Manager

+49 (0)228 90954-64
sales@humanit.de 

Fehler & Aufälligkeiten auf einen Blick erkennen:
So haben Sie Stamm- und Bewegungsdaten im Griff

Selektion fehlerhafter Daten, Dubletten abgleichen, Schreibweisen vereinheitlichen, Formatfehler erkennen, Plausibilitätsprüfungen etc. – starre und zeitaufwendige Analysen sind Geschichte: Mit der Fraunhofer Idee InfoZoom erledigen Sie Aufgaben, die vorher Stunden gedauert haben, in wenigen Minuten.

Voraussetzung für ein erfolgreiches Datenqualitätsprojekt ist ein einheitliches Verständnis aller Beteiligten von den Daten.

Sie wollen mit wenigen Klicks Ihre Datenqualität verbessern? Im Handumdrehen erzeugt InfoZoom ein Bild Ihrer Daten, so dass alle Projektbeteiligten in Sekunden ein einheitliches Verständnis für die Daten entwickeln und konkrete Maßnahmen besprechen können – Datenqualitätsmanagement mit InfoZoom ist einfach und kostengünstig. Daten bereinigen mit wenigen Klicks: Mit InfoZoom kann JEDER Anwender Fehler in kürzester Zeit erkennen und beheben. 

Mit InfoZoom werden …

… Daten auf Plausibilität überprüft
… fehlerhafte Daten selektiert und korrigiert
… Füllungsgrade sofort erkannt
… Dubletten extrahiert, Schreibweisen vereinheitlicht, Datenformate überprüft
… Daten zwischen verschiedenen Tabellen und Datenquellen abgeglichen
… Datenregeln schnell erstellt
… Datenstrukturen harmonisiert
Datenmigrationen sicherer und transparenter
Stammdatenmanagement als Ausgangspunkt
… Daten regelbasiert automatisch geprüft (Data Monitoring)

InfoZoom: Transparenz für ALLE – Datenqualität auf einen Blick

Datenqualitaet_Uebersicht_InfoZoom
  1. Fehlende Werte sind beispielhaft im Attribut »Lieferland« markiert und werden durch Striche in der Datenübersicht angezeigt.
  2. Formatierungsprobleme innerhalb eines Attributs werden mit Ausrufezeichen gekennzeichnet.
  3. Optionale Darstellung der Daten in Wertelisten. Sortierung nach Häufig­keit sowie Erstellung der Diagramme auf Knopf­druck.
  4. Unterschiedliche Schreib­weisen werden vom Anwender sofort erkannt (Bsp: Jahresbezeichnung 2013 und 13).
  5. Die Spaltenbreite zeigt die Häufigkeitsverteilung an.

Daten mit wenigen Klicks bereinigen –
Fehler & Auffälligkeiten auf einen Blick mit Fraunhofer Idee

Telefonnummern Formate korrigieren

Unvollständige Dateneinträge finden

Daten abgleichen zwischen Tabellen

Schreibweisen vereinheitlichen

Webinare zum Thema Datenqualität:

Sortieren Sie
die Bäume so, dass Sie den Wald
wieder sehen können

Data Cleansing: Dubletten finden, Schreibweisen vereinheitlichen und Formatfehler erkennen

Hohe Datenqualität ist Ihr Wettbewerbsvorteil

Die meisten Unternehmen haben erkannt, dass die Qualität ihrer Daten den Geschäftserfolg maßgeblich beeinflusst: Clean Data bildet die Grundlage für korrekte Auswertungen des Datenbestands und damit auch die Voraussetzung für treffsichere Entscheidungen. Sind Daten hingegen unvollständig, redundant oder fehlerhaft, entstehen mehr Kosten als auf den ersten Blick anzunehmen ist.

Im Zeitalter von Digitalisierung, Big Data und Industrie 4.0 sind Daten ein wesentlicher Wirtschafts- und Erfolgsfaktor. Wer mit einem unternehmensweiten Datenqualitätsmanagement dafür sorgt, dass Stamm- und Bewegungsdaten durchgängig korrekt generiert und fehlerfrei verwaltet werden, sichert seine Wettbewerbsfähigkeit und ebnet zugleich den Weg für Big Data.

Zusammenhang zwischen der Datenqualität und der Qualität Ihrer Entscheidungen

Datenqualitaet Pyramide

Datenqualitätsmanagement ist eine komplexe Aufgabe, die sich durch alle Unternehmensbereiche zieht und nicht immer bei allen Beteiligten auf Verständnis stößt. Dabei lohnt sich der Einsatz immer, denn Datenqualität ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor für Unternehmen. Mangelnde Datenqualität kostet mehr als auf den ersten Blick sichtbar Zwar lassen sich die Gesamtkosten fehlerhafter Daten inklusive der daraus resultierenden Folgen nur schwer quantifizieren. Zusätzliche Arbeitsstunden, Rückläufer oder Zinskosten können in der Regel exakt berechnet werden, während sich Imageverluste, Kundenabwanderung und sinkende Mitarbeitermotivation oft nur vage beziffern lassen. Dennoch fließen alle Kosten, die aus mangelhafter Datenqualität entstehen, direkt in das betriebswirtschaftliche Ergebnis ein und schmälern den Umsatz. Studien zeigen, dass Hersteller durch Datenqualitätsprobleme durchschnittlich 0,5 Prozent des Umsatzes verlieren.
(Quelle: »Stammdatenmanagement heute«, FIR 2014).

Folgen mangelnder Datenqualität

Datenqualität Eisberg

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Eine beeindruckende Idee von Fraunhofer

Die einzigartige visuelle Methode von InfoZoom ist am
Fraunhofer FIT entstanden. Sie macht Daten für jeden Menschen
zugänglich und transparent. Die Software wird auch heute noch
in Zusammenarbeit mit ihren Erfindern weiterentwickelt.

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