Data Quality

infologistix Leistungsangebot: Data-Quality

Für uns bedeutet Data Quality nicht nur die Messung der aktuellen Datenqualität, sondern vor allem Definition und Management von Prozessen zur Sicherstellung einer optimalen Datenqualität.

Für unsere Kunden ist die Data Quality ein entscheidender Faktor für den geschäftlichen Erfolg. Nur wenn eine hohe Datenqualität gegeben ist, lassen sich operative Prozesse zuverlässig steuern, relevante Berichte erstellen oder Business-Analytics- und Business-Intelligence-Anwendungen effizient ausführen.

In unseren Projekten nutzen wir hierbei den Umstand, dass es für alle gespeicherten Daten immer einen Owner und einen Nutzer gibt (eine Person, eine Fachabteilung oder ein Bereich). Unsere Erfahrungen haben gezeigt, dass die Qualität der gespeicherten Daten immer dann am höchsten ist, wenn Owner und Nutzer übereinstimmen. In diesem Fall bestimmt das Eigeninteresse durch die operative Nutzung der Daten die Qualität.

Daten, die hingegen bei einem Owner anfallen, aber von einem anderen Nutzer benötigt werden, haben diese Qualität oft nicht, weil das Eigeninteresse nicht gegeben ist und das Achten auf die Qualität lediglich zusätzlichen Aufwand bedeutet.

Alle Maßnahmen, nachträglich die Datenqualität zu verbessern, sind sehr kostenintensiv bis unmöglich. Zwar können hier Systeme wie das Master Data Management oder Prüfalgorithmen helfen, die Qualität zu erhöhen. Aber es muss allen Beteiligten klar sein, dass die IT kein Eigeninteresse oder einen eigenen Nutzen hat, wenn es um die Verbesserung der Datenqualität geht.

In einem Data Quality Projekt unterstützen wir unsere Kunden daher durch verschiedene aufeinander abgestimmte Beratungsleistungen und Maßnahmen:

Datenqualitätsanforderungen werden definiert und die Ziele aller Maßnahmen zur Qualitätssicherung werden festgelegt.

Qualitäts-SLAs werden definiert und die zu überprüfenden Schnittstellen (Quality Gates) werden festgelegt.

Präventive Überprüfungen zur Einhaltung der SLAs werden definiert und Folgemaßnahmen bei Nichteinhaltung der SLAs werden festgelegt. Ferner wird bestimmt, nach welchen Dimensionen die Überprüfung der Qualität erfolgen soll (z.B. Korrektheit, Konsistenz, Vollständigkeit, Aktualität).

Entwicklung einer Überprüfungsmatrix (Checkliste) und Unterstützung bei der technischen Umsetzung von Prüfroutinen.

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