Data Quality Management Praxistage

Keine Eintagsfliege – DQM als Teil Ihrer Unternehmensstrategie

Download Präsentationen

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.

Vorträge zum Download

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?

PDF download
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.
abteilungsübgergreifend 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
PDF download
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 Daten
immer „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.

PDF download
Torsten Etter-Renz & Christoph Klecker,
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.

PDF download
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.

PDF download
Dr. Martin Endig,
Stadtwerke Magdeburg
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 Spagat
gewinnbringend meistern. Der Vortrag skizziert Erfahrungen, Entwicklungenund
Beispiele aus mehreren DQ-Projekten und dem DataGovernace-Betrieb bei Unitymedia.


PDF download
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 spezifische
Anforderungen angepasst werden. Anhand eines praktischen Beispiels zeigt
der Vortrag, wie knapp:consult mit Hilfe von Bibliotheken individuelle
Templates erstellt.

PDF download
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 und Dateninhalte (Dashboards)

  • Data Profiling – eine kritische Betrachtung zu bestehenden Lösungsansätzen


PDF download
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.

PDF download
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.

PDF download
Lucas Wenger, M.Sc.,
Leiter Fachgruppe Informationslogistik
im Informationsmanagement,
RWTH Aachen University
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.

PDF download
Torsten Etter-Renz & Christoph Klecker,
Omikron Data Quality GmbH
16:15Ende der Veranstaltung