Fachthemen

Data Quality verbessern

Data Quality lückenlos gewährleisten

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

Data Quality: Die Basis für Ihren Geschäftserfolg

Data Quality 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 die Produktivität, Effizienz und Flexibilität sofort spüren – bei Projekten und Initiativen einzelner Abteilungen sowie im gesamten Unternehmen. Uniserv unterstützt Sie mit seinen Tools (Data Analyzer, Data Cleansing, Data Protection und Data Governance) dabei entlang des gesamten Data Quality Kreislaufs.

Data Quality Cycle

Data Quality Herausforderungen

Unbekannter Stand der Data Quality aller Businessdaten

Grundlegende Voraussetzung für den Erfolg von Data Quality Initiativen ist eine genaue Kenntnis des Zustandes der Businessdaten bezogen auf die Datenqualität. Vollständigkeit, Korrektheit und Konsistenz sind nur einige der Kriterien, welche bei der Beurteilung der Data Quality herangezogen werden müssen. Wenn kundenbezogene Daten bisher und auch heute noch im Mittelpunkt von Data Quality Initiativen stehen, so 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 Data Quality festgestellt und sind Zielgrößen für die Qualitätsverbesserungsmaßnahmen festgelegt worden, stellt sich die Aufgabe einer initialen Bereinigung aller Stammdaten. 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 Data Quality 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 Data Quality mittels einer Data Quality Firewall als ein integraler Bestandteil der Kundenapplikation unabdingbar.

Verschlechterung der Data Quality durch Datenalterung

Personen verlegen ihren Wohnsitz, Unternehmen ändern ihre Rechtsform, Orte werden eingemeindet, ein Produkt wird umbenannt. Es gibt vielerlei 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 Data Quality führen. Diesem Effekt muss durch periodisch durchzuführende Maßnahmen zur Wiederherstellung der gewünschten Data Quality entgegen gewirkt werden.

Laufende Überwachung der Data Quality

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

Data Quality Lösungen

Die Data Quality Lösungen von Uniserv helfen Ihnen dabei, Ihre Data Quality Initiativen zum Erfolg zu führen. Ob es um die Sicherstellung hervorragender Data Quality 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 im SaaS-Modus, im lokalen Einsatz (on-premise) oder im Hybrid-Betrieb: Uniserv bietet Ihnen für Ihre Aufgaben der Data Governance ein umfassendes und qualitativ hochstehendes Lösungsportfolio an.

Data Quality Vorteile

Profitieren Sie bei allen Data Quality Lösungen 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 Data Quality Anbieters in Europa
  • Langjährige Beratungserfahrung bei weit über 1000 Kunden in allen Branchen

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