Data Quality Management Praxistage

Keine Eintagsfliege – DQM als Teil Ihrer Unternehmensstrategie

Eine Maschine, ein Fahrzeug, ein Gebäude. In alle diese wichtigen Komponenten, die teilweise über Jahrzehnte genutzt werden, investieren Sie regelmäßig und dauerhaft, um die Qualität und Funktionalität zu gewährleisten. Aber was ist mit Ihren Daten? Auch diese laufen über Jahrzehnte und verbinden alle Funktionalitäten im Unternehmen. Werden die Daten nicht „gewartet“, unterliegen Sie dem Verfall und sind nicht mehr verwendbar oder verursachen im schlimmsten Fall Schaden. Schlechte Daten sind teuer.

Gezieltes, unternehmensweites und ganzheitliches Data Quality Management ist ein Kreislauf und kein einmaliges Projekt. Mittlerweile hält Datenqualität als Thema in jedem Unternehmen Einzug, aber leider häufig nur projektbasiert und zu kurzfristig gedacht. Dabei ist DQM ein wichtiger Teil der gesamten Unternehmensstrategie, mit dem folgenden Ziel: Den Erfolg des Unternehmens auf Basis zuverlässiger Daten zu maximieren.

Da Entscheidungen auf Daten basieren, besteht ein simpler Zusammenhang zwischen der Qualität der Daten und dem Ergebnis Ihrer Entscheidungen. DQM umfasst sowohl organisatorische und prozessuale sowie methodische, konzeptionelle und technische Maßnahmen. Mittlerweile gibt es unzählige Fachbegriffe, Methoden und Theorien. Aber wie funktioniert unternehmensweites DQM in der Praxis? Wie können DQM Prozesse etabliert werden? Wie kann Datenqualität transparent und verständlich visualisiert werden?

Bei unseren DQM Praxistagen bringen wir für Sie Ordnung in die Sache: Unternehmen berichten von erfolgreichen DQM Projekten und Experten geben Ihnen Praxistipps mit auf den Weg. Tauschen Sie sich mit anderen Unternehmen und unseren Experten aus. Sie wollen noch tiefer in die Thematik einsteigen? Am Vortag stehen optional Workshops zur Verfügung.

Download der Präsentationen

20. November 2019 – Workshop-Tag

ZeitThemaReferent
12:00Begrüßung und Kennenlernen bei einem kleinen Mittagssnack
13:00Datenqualität strategisch angehen: Ziele – Herausforderungen – Maßnahmen


Der Workshop beleuchtet die Facetten des Stammdatenmanagements:
Von der ersten Bedarfsermittlung bis zur Verankerung der „Data Governance“ in Organisation und Unternehmenskultur. Zahlreiche Beispiele und eine praktische Übung vermitteln, wie strategische Ziele erarbeitet und in operative Maßnahmen umgesetzt werden.

Themenbereiche:

  • Was sind eigentlich gute Daten?

  • Wer sollte sich um Datenqualität kümmern?

  • Wie ermittle und priorisiere ich mögliche Maßnahmen?

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Matthias Knapp,
Geschäftsführer,
knapp:consult
15:00Agiles Data Quality Management – nachhaltig und hochflexibel: So sorgen Sie für Stabilität

Daten sind das Fundament jedes Unternehmens. Hohe Datenqualität ist daher das ÖL für sämtliche Prozesse. Für Unternehmen ist es häufig eine große Herausforderung die Datenlage transparent darzustellen und zu bewerten.
Abteilungsübergreifend Konsens über Daten zu schaffen, ist ein erheblicher Faktor für gute Datenqualität. Im Workshop zeigen wir, wie einfach und schnell sich sämtliche Beteiligte über das Thema Datenqualität austauschen können. Die Datenlage kann plakativ aus allen Perspektiven diskutiert und validiert werden. Es entsteht eine Zielvorstellung, die über einen DQ-Regelkreislauf abgebildet werden kann. Das kontinuierliche Monitoring ermöglicht nachhaltiges und automatisiertes Controlling der Entwicklungsschritte.

Themenbereiche:

  • Datenqualität sichten, prüfen und korrigieren.

  • DQ-Regelwerke erstellen

  • Automatische jobbasierte Prüfung der Daten

  • Prüfungsberichte organisieren (Informationsverteilung)

  • 24/7 Monitoring der Datenqualitätsmaßnahmen und Dateninhalte (Dashboards)

  • Datenqualität als Prozess etablieren


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Andreas Brüggenthies
und Ingo Lenzen,
human IT Software GmbH
16:30Umsetzung von Data Quality in Geschäftsprozessen – auf dem Weg zu einer erfolgreichen Digitalisierungsstrategie

Wie können DQ-Strategien in einer verteilten Systemumgebung erfolgreich umgesetzt werden? Von der Planung über die Umsetzung bis zur Nutzerintegration. Halbwertzeit von Stammdaten – wie kann ich meine Datenimmer »up-to-date« halten?

Themenbereiche:

  • Übernahme von DQ-Regeln in Unternehmensprozesse

  • Aufbau einer Data Quality Firewall

  • Einhaltung von DQ-Regeln bei der Eingabe in Anwendersysteme (CRM, ERP, ...). Zum Beispiel Dubletten Prüfung

  • Ihre Daten werden nie mehr alt: Wie man seine Daten auf den stets aktuellen Stand hält und nebenbei gesetzliche Compliance-Anforderungen erfüllt.


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Christoph Klecker und
Torsten Etter-Renz
Omikron Data Quality GmbH
18:00Ende Workshops
19:00 Gemeinsames Abendessen

21. November 2019 – Konferenztag

ZeitThemaReferent
09:00Begrüßung Stefan Dornseifer,
Geschäftsführer,
humanIT Software GmbH
09:15PRAXIS DQ-Tools: Sind Ihre Reports richtig? Ganz sicher?

Der Beitrag zeigt, wie schnell die zugrunde liegenden Daten eines Reports oder einer ad hoc angeforderten Information mit der Softwarelösung InfoZoom geprüft und korrigiert werden können. Verschiedenste Datenkonstellationen (Formatprobleme, verschiedene Schreibweisen, fehlende Einträge, Sonderzeichen, etc.) können zu falschen Kennzahlen führen. Die Herausforderung ist, diese einfach und schnell zu erkennen, zu kommunizieren und Konsens zu schaffen. Mit der Fraunhofer Idee InfoZoom kann das jeder. Sehen Sie, wie Millionen von Daten aus verschiedenen Quellen in kurzer Zeit beliebig gefiltert, geprüft und korrigiert werden können.

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Andreas Brüggenthies,
Teamleiter Vertrieb,
humanIT Software GmbH
09:45Moderation und Kommunikation in komplexen Umstiegs-Prozessen – die Unterstützung durch moderne Analyse-Werkzeuge

Die SWM ist ein Energieversorgungsunternehmen mit Mehrspartenausrichtung. Die Massenprozesse für die Kundenbetreuung und -abrechnung, Technik und Betriebswirtschaft laufen heute in einer stabilen IT-Landschaft, mit SAP R/3 als Kernsystem. Das System wird auch genutzt, um Beteiligungsunternehmen kaufmännische- sowie IT-Dienstleistungen anzubieten. Da die Standardwartung für das Jahr 2025 abgekündigt wurde, ist ein Umstieg auf die SAP-Nachfolgelösungen im S/4-Umfeld erforderlich.

Für einen fristgerechten Umstieg wurde eine IT-Strategie mit drei aufeinander aufbauende Phasen verabschiedet. Im letzten Jahr wurde die Datenbank auf eine SAP-HANA-Datenbank umgestellt. Aktuell wird das zentrale ERP-System neu aufgebaut, wobei Geschäftsprozesse hinterfragt, re-standardisiert und neu ausgerichtet werden sollen. Daran schließen sich in der letzten Phase die kundenzentrierten Prozesse an. Begleitend soll eine prozessbasierte Unternehmenssteuerung auf Basis valider ad-hoc Prozesskennzahlen etabliert werden. Voraussetzung: Hohe Datenqualitäten der zugrundeliegenden Datenbestände.

Das Gesamtvorhaben lässt sich nur gemeinsam mit den Fachbereichen umsetzen. Moderiert durch den IT-Bereich, sollen Anwender ihre Fachprozesse spezifizieren und Kennzahlen zusammenstellen. Um Herausforderungen in vorhandenen Datenbeständen, bspw. hinsichtlich der Datenqualität zu verdeutlichen, sind effiziente Werkzeuge erforderlich. Dazu setzt die SWM u.a. auf InfoZoom. Anhand konkreter Beispiele soll der Vortrag aufzeigen, inwieweit InfoZoom die Moderation und Kommunikation in der täglichen Projektarbeit unterstützen kann.

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Dr. Martin Endig,
Sachgebietsleiter / OD-S
Städtische Werke Magdeburg
GmbH & Co. KG
10:30Kaffeepause
10:45DQM meistern in einer Welt der verschiedenen Geschwindigkeiten und sich stetig ändernden Herausforderungen.

Die Herausforderung von Data Governance und Data Quality ist es, bei gleichbleibender Lieferqualität unterschiedliche Geschwindigkeiten zuverlässig bedienen zu können. Dies bedeutet einerseits in Digitalisierungsprojekten, die hoch agil durchgeführt werden, Aussagen zu Datenqualität und deren Wirkung frühzeitig treffen zu können, wie auch im Betrieb des Datenmanagements dauerhaft die Datenqualität zu sichern und zu verbessern. Darüber hinaus muss das DQM auch ökonomisch seinen Beitrag leisten, z.B. durch Skalierung. Mit einer passfähigen Produktpalette
(z.B. InfoZoom, Oracle, MicroStrategy) und Services, können wir diesen Spagatgewinnbringend meistern. Der Vortrag skizziert Erfahrungen, Entwicklungenund Beispiele aus mehreren DQ-Projekten und dem DataGovernace-Betrieb bei Unitymedia.

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Marco Geuer,
Director Data Governance & Quality
Business Intelligence Competence
Center (BICC),
Unitymedia
11:30Praxis DQ-Tools: Template Builder – individuelle DQ-Cockpits schnell und zuverlässig erstellen

Zuverlässige und leistungsfähige DQ-Regeln sind kleine Kunstwerke. Doch auch sie brauchen Pflege, müssen aktuell gehalten und auf spezifischeAnforderungen angepasst werden. Anhand eines praktischen Beispiels zeigt der Vortrag, wie knapp:consult mit Hilfe von Bibliotheken individuelle Templates erstellt.

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Matthias Knapp,
Geschäftsführer,
knapp:consult
12:00 Mittagspause
12:45Ghost in a Shell – Vortrag zum Thema KI

Präsentation darf leider nicht zum Download bereitgestellt werden.
Richard Leibrandt,
Senior Data Scientist für Künstliche Intelligenz,
Omikron Data Quality GmbH

13:30Business Self Service in Datenqualität – geht das überhaupt?


  • Trends und Erwartungshaltungen an eine »Next Generation« von Datenqualitätstools

  • Lessons learned (Probleme liegen oft ganz woanders)

  • Warum Data Quality wesentlichen Einfluss auf Masterdata Management, Reference Data Management & Data Lineage hat

  • Data Quality und AI – Fluch oder Segen?

  • 24/7 Monitoring der Datenqualitätsmaßnahmen & Dateninhalte (Dashboards)

  • Data Profiling – eine kritische Betrachtung zu bestehenden Lösungsansätzen


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Christian Trapichler,
Group Data Privacy & Quality
Governance Office,
Raiffeisen Bank International AG
14:15PRAXIS DQ-Tools: Systemübergreifender Abgleich von Stammdaten

Stammdaten spielen im Unternehmen eine wichtige Rolle. Meist werden sie über verschiedene Mandanten oder externe Systeme verteilt. Bei der Synchronisation oder Erfassung kann es jedoch zu Unstimmigkeiten und Inkonsistenzen der Daten kommen. Der Vortrag zeigt einen pragmatischen Ansatz für eine Analyse und Reporting über den Stammdaten-Ist-Zustand übergreifender Mandanten und Systeme.

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Ingo Lenzen,
Teamleiter Consulting,
humanIT Software GmbH
14:45Kaffeepause
15:00Digitale Geschäftsmodelle für den Maschinen- und Anlagenbau – Entscheidungsfaktor Datenqualität

Die datenmäßige Erfassung des Kundenverhaltens und die kontinuierliche Überführung in Innovationen und Leistungsverbesserungen stellt eine der wesentlichen Zielstellungen für Maschinen- und Anlagenbauer in Zukunft dar. Die direkte Abhängigkeit der Leistungserbringung vom Datenmanagement und der Datenqualität wird dabei zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal.

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Lucas Wenger, M.Sc.,
Leiter Fachgruppe Informationslogistik
im Informationsmanagement,
FIR an der RWTH Aachen
15:45Digitalisierung braucht gute Daten – immer aktuelle Stammdaten mit humanIT und Omikron

Nichts ist für die Entscheidung von Morgen so irrelevant wie der aktuelle Status aus dem letzten Jahr. Omikron und humanIT zeigen, wie Stammdaten nie mehr "alt" werden und tagesaktuelle Daten aus öffentlich zugänglichen Registern dabei helfen (digitale) Prozesse zu optimieren, Risiken zu minimieren, Geschäftspotenziale zu nutzen und die Kundeninteraktion auf ein höchstes Level zu heben.

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Torsten Etter-Renz und
Christoph Klecker
Omikron Data Quality GmbH
16:15Ende der Veranstaltung