Erst Data Quality macht das Business Data Warehouse (BDW) und Business Intelligence (BI) zum wirklichen Wettbewerbsvorteil

Fehlerhafte, veraltete oder doppelte Daten – die Basis für Fehlentscheidungen

Fehlerhafte, veraltete oder doppelte Daten aus verschiedenen IT-Systemen sind der größte Hemmschuh für umfassende Analysen, verlässliche Auswertungen sowie weiterführende BI-Lösungen wie z.B. CPM. Dies kann etwa dazu führen, dass Sie Geschäftspotenziale nicht rechtzeitig erkennen, da das Kaufverhalten der Kunden falsch analysiert wird. Sie können Risiken nur unzureichend erkennen und bewerten und belasten Ihr Risikomanagement, da etwa Ihre Umsatzzahlen veraltet sind. Auch mögliche Schwachstellen in Ihrem Unternehmen, z.B. Material- oder in Lieferengpässe werden Ihnen erst bewusst, wenn es zu spät ist. Verantwortlich dafür ist die schlechte Datenqualität – mit möglicherweise fatalen Konsequenzen, die von Umsatzrückgängen über den Verlust von Marktanteilen bis hin zur Bedrohung der Wettbewerbsfähigkeit reichen können.

Business Intelligence Silos verhindern unternehmensweite Analysen

In vielen Unternehmen werden BI-Lösungen noch abteilungsweise mit eigenen Data Marts oder Data Warehouses und entsprechend unterschiedlicher Datenqualität eingesetzt. Die Folge: Daten werden redundant oder in verschiedenen Formaten vorgehalten. Und während in einem Datenbestand die Daten korrekt vorliegen, sind sie in einem anderen Datenpool eventuell fehlerhaft oder veraltet. Zuverlässige unternehmensweite Auswertungen sind hier nur mit erheblichem manuellem Korrekturaufwand möglich. Ganz zu schweigen von den Zusatzkosten und der verlangsamten Reaktionsfähigkeit auf die unsicheren Analyseergebnisse.

Nicht genutzte BI-Potenziale durch begrenzte Auswertungsmöglichkeiten

Je besser die Datenqualität im Data Warehouse, desto mehr Auswertungsoptionen stehen Entscheidern und anderen Anwendern der BI-Lösungen zur Verfügung. Manager sollten beispielsweise in ihren Dashboards selbst individuelle Detailtiefen definieren können. Mitarbeiter der Finanzabteilung müssen spezifische Reportings selbst erstellen können. Durch OLAP-Analysen sollten Anwender in der Lage sein, Analysen aus verschiedenen Perspektiven zu entwickeln, z.B. Vertriebszahlen nach Regionen, Produktgruppen, Umsatz etc.. Und es sollte sichergestellt sein, dass Warnhinweise auf Basis definierter Regeln, etwa zu geringem Lagerbestand, die entsprechenden Mitarbeiter erreichen.

Sinkendes Vertrauen erzeugt Entscheidungen nach Bauchgefühl

Wenn die bereitgestellten Informationen und Auswertungen aufgrund mangelnder Datenqualität immer wieder zu Fehlentscheidungen führen, sinkt das Vertrauen in die Fähigkeiten des BI-Systems. Dies kann dazu führen, dass Business Intelligence Funktionalitäten nicht mehr genutzt und durch subjektive Einschätzungen ersetzt werden. Hier sind weitere Fehlentscheidungen nur eine Frage der Zeit.

Schlechte Datenqualität gefährdet die Einhaltung Ihrer Compliance-Anforderungen

Unzureichende Datenqualität gefährdet die Exaktheit und Zuverlässigkeit der BI-Auswertungen. Dies kann juristische Konsequenzen nach sich ziehen und ein Unternehmen teuer zu stehen kommen.

Manuelle Datenbereinigung als Entscheidungsbremse und Kostentreiber

Liegen dringend benötigte Daten nicht vollständig, fehlerfrei und konsistent vor, müssen diese manuell gesammelt, analysiert und aufbereitet werden. Das führt zu überflüssigen Verzögerungen, die Sie sich gerade bei zeitkritischen Geschäftsentscheidungen nicht leisten können. Und es kostet Geld und Ressourcen, die Sie für andere wichtige Projekte besser gebrauchen können.

Uniserv Data Quality Lösungen für Business Intelligence – hohe Datenqualität für fundiertere Entscheidungen

Uniserv Data Quality Lösungen helfen Ihnen dabei, Ihre Geschäftsentscheidungen auf zuverlässiger und aktueller Datenbasis fällen zu können, Risiken zu minimieren und die operative und strategische Unternehmensführung flexibler und schneller zu gestalten.


Data Quality Explorer für BI: Mit dem Explorer erkunden Sie den Ist-Zustand Ihrer Daten vor der erstmaligen Überführung in das Business Data Warehouse. Data Quality Real-Time Services für BI: Zur sofortigen Sicherung Ihrer Datenqualität bei der Übernahme von Daten aus operativen Systemen in das Data Warehouse in (near) Real-Time.

Data Quality Monitor für BI: Dieser überwacht die Datenqualität nach von Ihnen festgelegten Business Regeln. Werden bestimmte Schwellwerte überschritten, schlägt er Alarm.

Unser Beitrag für effiziente Business Intelligence: 

• Profiling neuer Datenquellen vor der erstmaligen Überführung der Daten in das Business Data Warehouse. Übernahme der Daten aus den unterschiedlichsten Flat-Files und Datenbanken und wo notwendig, Umwandlung des Feld- oder Record-Formats. Automatische Dublettenerkennung bzw. Clustering von Namens- und Adressdaten um damit z.B. Kundendaten im Konzern zusammenzuführen, auch wenn die einzelnen Tochterunternehmen mit nicht synchronisierten Daten (unterschiedlichen Kundennummernsystemen) arbeiten oder eine Sicht auf den Haushalt im Data Warehouse zu bilden ist, aber diese Information von den operativen Systemen gar nicht zur Verfügung gestellt wird.
• Die Funktionen Daten-Validierung, –Anreicherung und -Konsolidierung sowie die Überwachung von Schwellwerten bei festgelegten Business Regeln ergänzen den Data Quality Werkzeugkasten für BDW und BI. Uniserv DQ Explorer, DQ Batch Suite, DQ Real-Time Service und DQ Monitor sind unser Beitrag zur erfolgreichen Nutzung Ihres Business Data Warehouse und Ihres BI-Systems. Damit aus Daten zuverlässige Informationen werden.

Profitieren Sie bei allen Uniserv Data Quality Solutions für Business Intelligence u.a. von:

• optimaler Datenqualität im Business Data Warehouse durch Analyse der Daten vor der erstmaligen Überführung aus vorhandenen Datenquellen (Data Profiling) und durch regelmäßige Überwachung (Data Quality Monitoring)
• zuverlässiger Bereinigung der Daten (Data Cleansing) nach definierten Regeln und durch Abgleich gegen Referenzdaten (z.B. Adress-, Bank-, Geodaten) im Batch oder in Real-Time
• Konsolidierung von Kundendaten auch wenn keine stabile Referenz-Nr. vorhanden ist oder bilden der Sicht auf den Haushalt auch wenn in den operativen Systeme diese Information nicht gepflegt wird.
• Gewinnung neuer Dimensionen für Analyse und Auswertungen durch die Anreicherung Ihrer Kundendaten z.B. mit geographischen Bezügen, Milieuindikatoren, Branchenschlüsseln usw. und damit vollkommen neuer Erkenntnisse bezüglich „weißer Flecken“ auf Ihrer vertrieblichen Landkarte oder der Potentiale einzelner Kundensegmente

• fundierten Geschäftsentscheidungen sowie höherer Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen und Branchenanforderungen durch Aufbereitung korrekter, vollständiger und aktueller Daten und deren Bereitstellung für Management und Mitarbeiter
• hoher Datenqualität als Basis für die effiziente Nutzung sämtlicher Analyse- und Darstellungsformen der BI-Lösung wie Dashboards, Cockpits, OLAP und Warnhinweisen
• schnellerer, flexiblerer Unternehmensplanung durch den aktuellen, zuverlässigen Überblick über alle Unternehmensbereiche
• sicheren, zukunftsgerichteten Prognosen durch Nutzung zusätzlicher Lösungen zur Steigerung der Unternehmensperformance wie Corporate Performance Management
• effektivem Risikomanagement und sicherer Einhaltung von gesetzlichen Anforderungen und innerbetrieblichen Regularien (Governance, Risk and Compliance) durch präzise, vollständige und transparente Reportings
• reduzierten Kosten durch automatisierte Sicherung der Datenqualität im Batch oder in Echtzeit sowie verringerten Kosten für die Zusammenführung und Wartung der Datenbestände