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Datenqualität verbessern: Die Bedeutung von DQM für Unternehmen
Jede Abteilung im Unternehmen nutzt verschiedene Software-Anwendungen, mit welchen Daten verarbeitet oder gespeichert werden. Dabei entsteht oft die Herausforderung, dass kein oder zu wenig Datenaustausch zwischen den verschiedenen Systemen stattfindet – man spricht von sogenannten Insellösungen. Der Datenaustausch kann über individuelle Schnittstellen oder Integrationsplattformen umgesetzt werden. Es wird das Ziel verfolgt, alle Daten des Unternehmens zu erfassen und sichtbar zu machen. Um aus diesen Informationen einen möglichst hohen Mehrwert zu generieren, ist es erforderlich mit qualitativ hochwertigen Daten zu arbeiten.
Die Themen im Überblick:
- Was ist DQM?
- Die Bedeutung von DQM
- Konsequenzen schlechter Datenqualität
- Wie funktioniert DQM?
- Dimensionen der Datenqualität
- Fazit und Ausblick
Was ist DQM?
Datenqualitätsmanagement (DQM) umfasst alle Maßnahmen, die sicherstellen, dass die Daten eines Unternehmens stets korrekt, relevant und zuverlässig sind. Die Datenqualität ist abhängig vom Zweck, den die Daten erfüllen sollen, welcher je nach Unternehmen und Einsatzbereich variieren kann. DQM überwacht die Qualität der Daten kontinuierlich. Ziel ist es, die Daten als wertvolle Ressource zu steuern, zu pflegen und dauerhaft in hoher Qualität bereitzustellen.
Die Bedeutung von DQM
Das sind einige der wichtigsten Gründe, warum DQM essentiell für Unternehmen ist:
- Genauigkeit und Zuverlässigkeit:
Auf Grundlage von den vorhandenen Daten werden Berechnungen durchgeführt und Entscheidungen getroffen. Fehlerhafte oder ungenaue Daten führen zu falschen Ergebnissen. - Effizienz:
Eine schlechte Datenqualität führt zu erhöhtem Aufwand in der Fehlerbehebung und Datenbereinigung. - Benutzerfreundlichkeit:
Anwender erwarten von Softwareanwendungen, dass sie korrekte und aktuelle Informationen liefern. Alle Daten sollten zentral und einfach auffindbar sein. - Sicherheit:
Unvollständige oder fehlerhafte Daten können auch Sicherheitsrisiken bergen. Beispielsweise können fehlerhafte Benutzerdaten Schwachstellen in der Software schaffen. - Regulatorische Anforderungen:
In einigen Branchen gibt es strenge Vorschriften zur Datenverwaltung und -sicherheit. DQM gewährleistet, dass diese Anforderungen erfüllt werden.
Konsequenzen schlechter Datenqualität
Mangelhafte Datenqualität bringt viele Herausforderungen mit sich, wie z.B. unvollständige oder veraltete Informationen, doppelte Datensätze und inkonsistente Formate. Die Konsequenzen sind weitreichend: Falsche Entscheidungen und ineffiziente Prozesse belasten die Unternehmensleistung, während negative Kundenerfahrungen das Vertrauen schmälern. Darüber hinaus müssen Unternehmen mit höheren IT-Kosten und verpassten Geschäftsmöglichkeiten rechnen, wenn die Datenqualität nicht systematisch verbessert wird.
Wie funktioniert DQM?
Der Ansatz zur Verbesserung der Datenqualität basiert auf einem klaren strukturierten Modell. Zu Beginn wird durch Modellierung festgestellt, welche Daten es gibt und wie diese aussehen sollen. Beispielsweise sollte eine Postleitzahl fünf Zeichen haben. Beim Profiling wird der Ist-Zustand mit dem Soll-Zustand verglichen, um Daten zu identifizieren, die die Anforderungen nicht erfüllen. Im Anschluss folgt die Analyse der Ergebnisse. Welche Maßnahmen müssen ergriffen werden, um die Datenqualität zu verbessern? Im nächsten Schritt erfolgt die Aufbereitung der Daten. Manuell oder automatisiert wird entschieden, welcher Datensatz bestehen bleiben soll bzw. gelöscht wird. Ein Beispiel hierfür ist die Dublettenprüfung, bei der Algorithmen helfen, doppelte Datensätze zu identifizieren und zusammenzuführen. Abschließend werden die bereinigten und optimierten Daten in das Zielsystem übertragen.
Dimensionen der Datenqualität
Effektives DQM setzt an mehreren Stellen der Datenbewertung an und hilft dabei, Fehler zu erkennen und zu beheben. Es verfolgt das Ziel die Datenqualität zu steigern, durch Prüfung auf:
- Vollständigkeit:
Sind alle relevanten Felder eines Datensatzes ausgefüllt? - Genauigkeit:
Sind die Angaben korrekt und entsprechen der Realität (z.B. korrekte Adresse)? - Validität:
Sind die Daten plausibel und entsprechen einer Geschäftsregel oder Vorlage (z.B. Schreibweise einer E-Mail, PLZ oder Länderkürzel)? - Verfügbarkeit:
Sind die Daten für den Bearbeiter verfügbar (z.B. Daten zum Ablauf aus verschiedenen Umsystemen)?
Fazit und Ausblick
Datenqualitätsmanagement ist für Unternehmen unverzichtbar. Es schafft die Grundlage für fundierte Entscheidungen und effiziente Prozesse. Besonders bei der Integration verschiedener Systeme ist es entscheidend mit qualitativ hochwertigen Daten zu arbeiten. So können Unternehmen den vollen Mehrwert aus Ihren Daten ziehen.
Mit dem neuen DQM-Modul von Syncler schaffen wir in Zukunft beides: Nahtlose Integration Ihrer Systeme und die Verbesserung der Datenqualität. So stellen wir sicher, dass Sie den maximalen Mehrwert aus Ihren Daten ziehen. Bleiben Sie dran - das Modul ist bald verfügbar und wir informieren Sie in Kürze über die neuen Funktionalitäten im Detail.
