Data Quality
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Datenqualität in allen Unternehmensbereichen lückenlos gewährleisten

Datenqualität spielt in vielen Unternehmensbereichen eine wichtige Rolle. Um langfristig eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, bietet Uniserv ein großes Angebot an erfolgreichen Lösungen für Datenqualität.

Datenqualität: Die Basis für Ihren Geschäftserfolg


Datenqualität trägt wesentlich zur Gestaltung von Geschäftsprozessen bei, und dient als Basis fundierter Geschäftsentscheidungen. Auch für die Verbesserung bei Umsatz und Kosten - und damit für die Unternehmensprofitabilität - nimmt eine gute Datenqualität einen fundamentalen Stellenwert ein.

Anders gesagt: Wo immer Sie etwas zur Steigerung der Datenqualität tun, werden Sie die positiven Auswirkungen auf Produktivität, Effizienz und Flexibilität sofort spüren – bei Projekten und Initiativen einzelner Abteilungen sowie im gesamten Unternehmen. Wir unterstützen Sie mit unseren Lösungen entlang des gesamten Kreislaufs der Datenqualität.

Herausforderungen in punkto Datenqualität

 

Unbekannter Stand der Datenqualität aller Businessdaten


Grundlegende Voraussetzung für den Erfolg von Datenqualitäts-Initiativen ist eine genaue Kenntnis des Zustands der Businessdaten bezogen auf ihre Qualität. Vollständigkeit, Korrektheit, Eindeutigkeit und Konsistenz sind nur einige der Kriterien, welche bei der Beurteilung der Datenqualität herangezogen werden müssen. Wenn kundenbezogene Daten bisher und auch heute noch im Mittelpunkt von Initiativen für Datenqualität stehen, sind andere Datendomänen wie Produkt- und Materialstammdaten, Finanzdaten oder Vertragsdaten zunehmend Gegenstand von Data Governance-Programmen und -Organisationen in den Unternehmen.
 

Initiale Grundbereinigung von Geschäftsdaten


Ist die aktuelle Datenqualität festgestellt, und sind Zielgrößen für die Qualitätsverbesserungsmaßnahmen festgelegt worden, stellt sich die Aufgabe einer initialen Bereinigung aller Stammdaten (Data Cleansing). Unterschiedliche Stammdatendomänen stellen ihre eigenen Herausforderungen an die Funktionalität der Werkzeuge, die in Bereinigungsprozessen zum Einsatz kommen. Kann man sich bei - in definierten Ländern jeweils spezifisch - standardisierten Adressdaten auf feste Vorgaben der nationalen Postgesellschaften stützen und umfangreiche Referenzdatenverzeichnisse verwenden, so erfordern die erheblich ausgeprägteren Eigenheiten in anderen Datendomänen größere individuelle projekt- oder branchenbezogene Anstrengungen, um definierte Businessregeln in den Datenbeständen einzuhalten.
 

Sicherung der Datenqualität am Point of Entry


In den interaktiven Anwendungen beispielsweise für das Customer Relationship Management besteht die Gefahr der Verunreinigung von Datenbeständen bei der Erfassung neuer Datensätze, aber auch bei der Veränderung bereits vorhandener Datensätze. Diese Qualitätsverschlechterung kann in einer fehlerhaften Dateneingabe, einer Mehrfachspeicherung der gleichen Objekte, einer nicht korrekten Nutzung vorgesehener Datenattribute u.v.m. begründet sein. Um der laufend fortschreitenden Verschmutzung des Datenbestandes entgegen zu wirken, wird die Sicherung der Datenqualität mittels einer Data Quality Firewall als ein integraler Bestandteil der Kundenapplikation unabdingbar.
 

Verschlechterung der Datenqualität durch Datenalterung


Personen verlegen ihren Wohnsitz, Unternehmen ändern ihre Rechtsform, Orte werden eingemeindet, ein Produkt wird umbenannt. Es gibt viele, von außen wirkende Veränderungen der Datenobjekte, die trotz einer korrekten initialen Bereinigung und einer laufenden Qualitätssicherung durch eine Data Quality Firewall schleichend zu einer Verschlechterung der Datenqualität führen. Diesem Effekt muss durch periodisch durchzuführende Maßnahmen zur Wiederherstellung der gewünschten Datenqualität entgegengewirkt werden (Anti-Aging).
 

Laufende Überwachung der Datenqualität


Zur wirkungsvollen und nachhaltigen Implementierung einer Datenqualitäts-Strategie muss die Qualität der gespeicherten Geschäftsdaten kontinuierlich überwacht und reportet werden. Ohne eine regelmäßige Kontrolle besteht die Gefahr, dass das einmal erreichte Qualitätsniveau im Zeitablauf verloren geht. Die Verfolgung von Trendverläufen und die Alarmmeldung bei Unterschreitung definierter Qualitätsschwellwerte sollten regelmäßig durchgeführt werden.

 

Lösungen für Datenqualität


Die Datenqualitätslösungen von Uniserv helfen Ihnen dabei, Ihre Initiativen für Datenqualität zum Erfolg zu führen. Ob es um die Sicherstellung hervorragender Qualität für operative oder analytische Applikationen geht, um die erfolgreiche Durchführung von Systemmigrationen und -konsolidierungen, den Aufbau von Master Data Management-Systemen oder die Nutzung der Uniserv-Lösungen in der Cloud, im lokalen Einsatz (on-premises) oder im Hybrid-Betrieb: Uniserv bietet Ihnen für Ihre Aufgaben der Data Governance ein umfassendes und qualitativ hochstehendes Lösungsportfolio an.

 

Vorteile

 

Profitieren Sie bei allen Datenqualitätslösungen von Uniserv

 

  • In allen Bereichen, ob Datenanalyse, Strukturierung und Standardisierung, Data Cleansing, Matching oder Anreicherung: unser Anspruch ist, Ihnen höchste Ergebnisqualität zu bieten.
  • Abdeckung aller Performanceanforderungen mit genau zugeschnittenen und modularen Angeboten, egal ob für den interaktiven Betrieb oder für die Bearbeitung von Massendaten.
  • International ausgerichtetes Angebot für die Abdeckung jeweiliger nationaler Besonderheiten, die Berücksichtigung unterschiedlicher Sprachen und Schrifttypen und weltweite Einsatzmöglichkeit durch Unicode-Nutzung.
  • Lauffähigkeit unserer Lösungen auf allen verbreiteten Systemplattformen, von Windows über die wichtigen Unix-Derivate bis zu Mainframe-Systemen.
  • Kundennähe und Flexibilität eines mittelständischen Unternehmens.
  • Leistungsstärke des größten spezialisierten Anbieters von Datenqualität in Europa.
  • Langjährige Beratungserfahrung bei weit über 1.000 Kunden in allen Branchen.

Was kosten schlechte Daten?

 

Der Preis für schlechte Datenqualität ist hoch. Aber: Fehlerhafte Adressen und mangelhafte Datenqualität sind ein Kostenfaktor, den Unternehmen einfach vermeiden könnten

Wie hoch solche Kosten ganz konkret werden können und wie Sie sie von Anfang an vermeiden, lesen Sie in unserem Paper „Was kosten schlechte Daten?“


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