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Sechs Schritte steigern die Datenqualität

Eschborn – Schlechte Datenqualität kostet Zeit und Geld, schlimmstenfalls führt sie sogar zu erheblichen Umsatzverlusten. In sechs Tipps zeigt Information Builders, wie Unternehmen die Konsistenz und Zuverlässigkeit ihrer Daten verbessern können.

Eine mangelhafte Qualität von Daten, speziell von Kundendaten, führt schnell zu gravierenden Problemen: etwa wenn sich Beschwerden wegen fehlerhafter Adressinformationen häufen, die Bearbeitung von Reklamationen spürbare Kosten verursacht und, im äußersten Fall, sogar unzufriedene Kunden abwandern. Information Builders, ein führender Anbieter von Business-Intelligence (BI)-, Analytics-, Datenintegritäts- und Datenqualitätslösungen, erläutert sechs wirksame Schritte zur Bereinigung fehlerhafter Bestände und zur Steigerung der Datenqualität.

  1. Eine Ist-Analyse der problembehafteten Daten vornehmen. Zu Beginn sollte die IT-Abteilung zusammen mit den Fachabteilungen einen Konsens darüber herstellen, wo die Probleme am größten sind und zu welchen Auswirkungen die mangelnden oder fehlerhaften Daten führen. Dazu werden die Bestände mit einem Data-Profiling-Werkzeug analysiert, um unvollständige, fehlerhafte oder mehrfach vorhandene Kundendaten zu ermitteln, denn sehr oft finden sich in verschiedenen Fachabteilungen unterschiedliche Bestandsdaten zu den gleichen Kunden: dann sind Postleitzahlen oder E-Mail-Adressen lückenhaft oder veraltet, in der Produktdatenbank fehlen Teilenummern oder die Bezeichnungen von Produkten, die Kunden über verschiedene Kanäle kaufen, differieren.
  2. Einen Data Steward aus einer Fachabteilung berufen. Data Stewards spielen eine entscheidende Rolle für den Erfolg einer Datenqualitätsoffensive. Sie kommen aus einer Fachabteilung und kennen Abläufe und Herausforderungen bei der Erstellung und Verwendung von Kundendaten. Ein Data Steward stellt Regeln dazu auf, wie Daten erzeugt, gewartet und in den Fachabteilungen eingesetzt werden. Zudem ist er für die laufende Überwachung und Einhaltung der Datenintegrität und die kontinuierliche Anpassung der Qualitätsverfahren zuständig.
  3. Eine Prioritätenliste der zu bereinigenden Daten erstellen. Nicht alle in einem Unternehmen vorhandenen Daten sind gleich wichtig. Ein Data Steward kennt den Wert der einzelnen Daten und legt fest, welche eingehend zu analysieren sind. Dazu wird mit den geeigneten Tools von den Daten, die beim Profiling untersucht wurden, ein Lebenszyklusdiagramm erstellt: Wie und von wem wurden die Daten erzeugt? Welche Benutzer greifen darauf zu? Für welche Zwecke werden sie von welchen Applikationen eingesetzt? Welche Kosten verursachen fehlerhafte Daten?
  4. Regeln zum Umgang mit fehlerhaften Daten definieren. Auf Basis der Kostenbetrachtung der fehlerhaften Daten legt der Data Steward fest, welche Abweichungen in der Qualität innerhalb akzeptabler Grenzen liegen und welche Mängel kostspielige Auswirkungen haben. Abhängig davon, wie wichtig einzelne Daten für die Geschäftsprozesse sind, werden die Daten bereinigt oder sie werden nicht mehr weiter verwendet. Zudem regelt der Data Steward, von wem und wie – manuell oder automatisch – die korrigierbaren Fehler behoben werden.
  5. Technische … weiterlesen »

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