Agiles Datenqualitätsmanagement 

Gehen Sie bei Ihren Entscheidungen auf Nummer sicher

Gute Analysen und BI sind mehr als bunte Dashboards: Saubere Daten sind maßgeblich für die Zuverlässigkeit Ihrer Analysen

Ein Sprichwort sagt: Der Teufel steckt häufig im Detail. Mal Hand auf’s Herz – wie sicher sind Sie, dass Ihre Kennzahlen verlässliche Ergebnisse liefern? Können Sie Ihren Daten und somit Ihren Entscheidungen vertrauen?

In vielen Unternehmen ist die Bedeutung von Daten als wertvollem Gut durchaus fest verankert, aber es fehlt das Bewusstsein für kontinuierliches Datenqualitätsmanagement. DQM ist ein ungeliebtes Thema. Das muss es aber gar nicht sein!

Kritische Datenkonstellationen aufdecken, Dubletten abgleichen, Schreibweisen vereinheitlichen, Formatfehler erkennen, Plausibilitätsprüfungen etc. – starre und zeitaufwendige Datenanalysen sind Geschichte: Mit der Fraunhofer Idee InfoZoom prüfen Sie Ihre Daten VOR der Erstellung Ihrer Kennzahlen. Sie erledigen Aufgaben, die vorher Stunden gedauert haben, in wenigen Minuten. Die Software wird u.a. ergänzend zu vielen BI-, ERP- und CRM-Lösungen eingesetzt, um die Datengrundlage für die Analysen zu verbessern.

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Praxistage Data Quality Management

Save the Date, 20. – 21. November

„Keine Eintagsfliege – DQM als Teil Ihrer Unternehmensstrategie“

Ein erster Einblick – Datenqualität mit InfoZoom prüfen

Sie wollen mit wenigen Klicks Ihre Datenqualität verbessern? Im Handumdrehen erzeugt InfoZoom ein Bild Ihrer Daten. Alle Beteiligten entwickeln in Sekunden ein einheitliches Verständnis für die Daten, um konkrete Maßnahmen zu besprechen – Data Quality Management mit InfoZoom ist agil, einfach und kostengünstig. Jeder Anwender kann Fehler in kürzester Zeit erkennen und beheben.

Aufgaben InfoZoom im DQM

  • Überprüfung Datenplausibilität
  • Datenbereinigung: Fehlerhafte Daten selektieren und korrigieren
  • Füllungsgrade auf einen Blick erkennen
  • Dublettenprüfung: Dubletten extrahieren
  • Schreibweisen vereinheitlichen
  • Datenformate überprüfen
  • Daten zwischen verschiedenen Tabellen und Datenquellen abgleichen
  • Datenregeln schnell erstellen
  • Datenstrukturen harmonisieren
  • Datenmigrationen sicherer und transparenter
  • Stammdatenmanagement als Ausgangspunkt
  • Daten regelbasiert und automatisiert prüfen (Datenüberwachung / Data Monitoring)
  • Datenaufbereitung

InfoZoom: Transparenz für ALLE – Datenqualität auf einen Blick

  1. Formatierungsprobleme innerhalb eines Attributs werden mit Ausrufezeichen gekennzeichnet.
  2. Die Zellenbreite zeigt die Häufigkeitsverteilung innerhalb eines Attributes an.
  3. Das Scrollen entfällt, da alle Daten auf einer Seite verdichtet dargestellt werden. Jede Zeile zeigt werteverteilt & sortiert 100 % der Daten.
  4. Fehlende Werte werden durch Striche in der Datenübersicht angezeigt.
  5. Unterschiedliche Schreibweisen werden vom Anwender sofort erkannt und auf Knopfdruck korrigiert.
    (Bsp: Schreibweisen »Frankfurt am Main«).
  6. Optionale Darstellung der Daten in Wertelisten. Sortierung nach Häufigkeit sowie Erstellung der Diagramme auf Knopfdruck.

Das sagen unsere Kunden

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.

Datenqualität Pyramide DQ

Zusammenhang Datenqualität und Qualität Ihrer Entscheidungen

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.

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.

Datenqualität Eisberg

Folgen mangelnder Datenqualität

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).

Weitere Videos zum Thema Data Quality Management mit InfoZoom

Fehler und Auffälligkeiten auf einen Blick

Telefonnummern Formate vereinheitlichen

Unvollständige Dateneinträge finden

Schreibweisen vereinheitlichen