Datenqualitätsmanagement
Ihre Basis für reibungslose Prozesse und zufriedene Kunden
Was ist Datenqualitätsmanagement?
Datenqualitätsmanagement – kurz DQM – ist ein Prozess, welcher Daten auf erforderliche Werte, sowie auf gültige Codes und Datentypen überprüft. Es bezeichnet sämtliche Maßnahmen, die eine vermögenswertorientierte Betrachtung, Qualitätssicherung und Steuerung von Daten in einem jeden Unternehmen ermöglichen. Datenqualitätsmanagement ist somit ein Teilprozess der Data Governance Strategie.
Data Quality Management: Erfolg dank hoher Datenqualität
Häufig bilden Daten die Grundlage für Modelle, welche die Realität abbilden sollen. Die Datenqualität sagt aus, inwieweit die Daten dafür geeignet sind. Das ist insbesondere für Entscheider von hoher Bedeutung, da die Qualität von Entscheidungen letztendlich auch von den verwendeten Daten für die Modelle abhängt. Es besteht ein Zusammenhang zwischen der Datenqualität und der Entscheidungsqualität.
Daher überrascht es nicht, dass das Thema Datenqualität in den letzten Jahren immer in den einschlägigen BI/Datenmanagement Trends einen Platz ganz oben hatte – trotz neuer Hype-Technologien und -Themen.
Auch weil die komplexen gesetzlichen Vorgaben, die in Bezug auf die Datenhaltung eingehalten werden müssen, zwangsläufig im Fokus stehen. Diese Vorgaben lassen sich mit hochwertigen Daten deutlich leichter handhaben. Den Schlüssel hierzu bildet das Datenqualitätsmanagement / Data Quality Management (DQM) ab.
Hand in Hand mit dem DQM geht das Master Data Management (MDM). Nicht ohne Grund sind Master Data Management und Data Quality wichtige Säulen bei der Data Governance. Durch die wachsende Datenmenge und die steigende Zusammenarbeit über Abteilungsgrenzen hinweg gewinnen konsolidierte und vereinheitlichte Stammdaten an Bedeutung. CINTELLIC unterstützt Sie beim Erstellen von Themenlandkarten, um Ihre fachlichen Entitäten wie z.B. Kunde, Produkt oder Vertrieb zu erfassen, zu harmonisieren und zu einem Stammdatenobjekt zu machen.
Die richtige Organisation des Datenqualitätsmanagements ist wichtig
Auch ist die richtige Organisation des Datenqualitätsmanagements wichtig. Hier bedarf es eines Engagements auf unterschiedlichen Ebenen bis hin zur oberen Management-Ebene (siehe Schaubild zum Berichts- und Eskalationspfad im DQM). Denn Datenqualitätsprobleme können bis hin zur Kundenreputation immense Schäden fürs Unternehmen bringen.
Auch Hilfsmittel wie automatisierte Data Quality Checks und ein geeignetes Data Quality Reporting führen zu mehr Geschwindigkeit in Richtung Fehlererkennung und -behebung.
Data Quality Management Publikationen
Ihre Mehrwerte eines sauberen Datenqualitätsmanagements
- Mit Datenqualitätsmanagement Dubletten, Fehler und Unklarheiten im Datenmanagement vermeiden
- Deutliche Vereinfachung von Prozessabläufen
- Mit Master Data Management Stammdaten leichter verwalten
- Spürbare Verbesserung des Informationsflusses innerhalb Ihrer Organisation
Unser USP
- Hohe Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Data Quality Management
- Hohe Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Master Data Management
- Erprobte Best Practises und branchenübergreifende Referenzen
