{"id":17273,"date":"2017-08-31T11:44:00","date_gmt":"2017-08-31T11:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?p=17273"},"modified":"2024-08-21T08:44:35","modified_gmt":"2024-08-21T08:44:35","slug":"die-neun-grundsaetze-fuer-nachhaltige-datenqualitaet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/die-neun-grundsaetze-fuer-nachhaltige-datenqualitaet\/","title":{"rendered":"Die neun Grunds\u00e4tze f\u00fcr nachhaltige Datenqualit\u00e4t"},"content":{"rendered":"\n

Datengesteuerte Unternehmen brauchen verl\u00e4ssliche Daten<\/h2>\n\n\n\n

In dem Ma\u00dfe wie Unternehmen die Relevanz von Daten f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ft erkennen, f\u00fchrt dies zu neuen Stakeholdern und Erwartungen sowie zu einem Wandel im Umgang mit Daten und Analytik. <\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnftige analytische Landschaften weisen eine zunehmende Heterogenit\u00e4t auf: Einerseits durch die Sammlung, Aufberei\u00adtung, Analyse und Visualisierung von unterschiedlich strukturierten Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen, aber auch andererseits durch zus\u00e4tz\u00adliche analytische L\u00f6sungen, die auf und neben dem Data Warehouse<\/a> oder direkt in den operativen Systemen laufen.<\/p>\n\n\n\n

Es liegt auf der Hand, dass mit dieser Entwicklung die Bedeutung verl\u00e4sslicher Nutzdaten und konsistenter Stammdaten w\u00e4chst, da die Notwendig\u00adkeit zur Abbildung einer einheitlichen und verl\u00e4sslichen Basis f\u00fcr analytische Anforderungen zur Optimierung der bestehenden Prozesse oder Innovation des Gesch\u00e4fts nicht nur weiterbesteht, sondern immer wichtiger wird. <\/p>\n\n\n\n

Ein institutionalisiertes Datenqualit\u00e4ts- und Stammdaten\u00admanagement sind wesentliche Voraussetzungen f\u00fcr jedes datengesteuerte Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n

Die Grunds\u00e4tze f\u00fcr das Datenqualit\u00e4tsmanagement<\/h2>\n\n\n\n

BARC f\u00fchrt regelm\u00e4\u00dfig Marktbefragungen durch und betreut Unternehmen in ihren Digitalisierungsprojekten. Die folgenden Grunds\u00e4tze f\u00fcr das Datenqualit\u00e4tsmanagement fassen die dabei ermittelten wesentlichen Erkenntnisse zum Status Quo der Datenqualit\u00e4t in Unternehmen zusammen. <\/p>\n\n\n\n

Mittels dieser Grunds\u00e4tze k\u00f6nnen sich Unternehmen f\u00fcr die Relevanz verl\u00e4sslicher Daten sensibilisieren und Initiativen zur Optimierung ihrer Datenqualit\u00e4t starten:<\/p>\n\n\n\n

1. Daten haben aus diversen Gr\u00fcnden immer Fehler<\/h3>\n\n\n\n

Fehler in Daten entstehend durch Eingabefehler von Menschen (ca. f\u00fcnf Prozent aller manuellen Eingaben sind durchschnittlich fehlerhaft), Verarbeitungsfehler (Rechen-, \u00dcbertragungs-, Datenformatfehler), bewusste Falscheingabe\/Betrug (z. B. Mitarbeiter-Bonus-Systeme mit Pr\u00e4mien f\u00fcr Neukunden f\u00fchren zu mehr Dubletten).<\/p>\n\n\n\n

Zudem \u00e4ndert sich die Wirklichkeit, die durch die Daten abgebildet werden soll (z. B. bei einem Umzug wird die Adressinformation in der Datenbank in diesem Moment falsch). Daneben kann die fachliche Aussagekraft durch die Art der tech\u00adnischen Modellierung, Ablage, Nutzung oder Anzeige der Daten mangelhaft sein.<\/p>\n\n\n\n

2. Die G\u00fcte der Daten\/ Datenqualit\u00e4t definiert sich aus dem Verwendungskontext<\/h3>\n\n\n\n

Die ben\u00f6tigte G\u00fcte von Daten ergibt sich nicht aus absolut g\u00fcltigen Qualit\u00e4tsma\u00dfst\u00e4ben, sondern aus dem Verwendungskontext (z. B. Kundendaten, die einerseits f\u00fcr die Berechnung einer Kundenbonit\u00e4t und andererseits zur Kundensegmentierung im Zielkundenmarketing genutzt werden. Im ersten Fall m\u00fcssen strengere Regeln f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t gelten, weil der Kunde direkt (negativ) betroffen sein kann. Im letzteren Fall halten sich die Auswirkungen mangelnder Datenqualit\u00e4t in Grenzen, da die Konsequenzen wahr\u00adscheinlich nicht direkt sp\u00fcrbar sind.<\/p>\n\n\n\n

3. Daten brauchen \u00d6ffentlichkeit, um die Qualit\u00e4tsm\u00e4ngel zu identifizieren<\/h3>\n\n\n\n

Datenfehler im ERP-System werden z. B. dort nicht immer entdeckt, da nicht alle Daten in diesem System verarbeitungsrelevant sind; sie zeigen sich erst in der Anzeige, z. B. in einem Bericht. Gerade referentielle Fehler werden erst offensichtlich, wenn alle Daten gemeinsam verarbeitet oder angezeigt werden.<\/p>\n\n\n\n

4. Die Bereinigung der Fehler sollte immer so nah wie m\u00f6glich am Entstehungsort der Daten erfolgen<\/h3>\n\n\n\n

Fehler sollten lieber bei der Eingabe entdeckt werden als sp\u00e4ter nach der Verarbeitung (z. B. indem man Vorkehrungen trifft, dass nur g\u00fcltige Werte erfasst werden durch Dublettenpr\u00fcfungen, Pr\u00fcfung von Gesch\u00e4ftsregeln, vordefinierte Auswahlwerte etc.)<\/p>\n\n\n\t\t

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5. Datenqualit\u00e4tsmanagement erfolgt prim\u00e4r in den Dimensionen Organisation, Prozesse und Technologie<\/h3>\n\n\n\n

Datenqualit\u00e4tsmanagement erfolgt in der Organisation z. B. durch Verantwortlichkeiten, Organisationeinheiten, Anforderungsmanagement; in Prozessen z. B. durch Richtlinien, Anwenderprofile, Anwendungsf\u00e4lle; in Technologie z. B. in der Architektur, Software, durch Konzepte und Einsatzprinzipien.<\/p>\n\n\n\n

6. Organisation und Prozesse sind wichtiger als Technologie<\/h3>\n\n\n\n

Organisatorische Aspekte haben einen gr\u00f6\u00dferen Einfluss auf die Datenqualit\u00e4t als technische. Prozesse sind mindestens so wichtig wie Tools.<\/p>\n\n\n\n

7. Verantwortung f\u00fcr Daten muss im Fachbereich liegen und gekl\u00e4rt werden<\/h3>\n\n\n\n

Datenqualit\u00e4tsmanagement ist keine IT-Aufgabe. Be\u00adw\u00e4hrt haben sich die Management-Rolle \u201eData Owner\u201c, der die Qualit\u00e4tskriterien, ggfs. aufgrund gesetzlicher Anforderungen (Aufbewahrungsfristen, Datenschutz) u. \u00c4. definiert und kontrolliert; sowie die operative Rolle eines \u201eData Steward\u201c zur laufenden \u00dcberwachung und Bereinigung von Daten.<\/p>\n\n\n\n

8. Datenqualit\u00e4tsmanagement muss alle Daten umfassen<\/h3>\n\n\n\n

Datenqualit\u00e4tsmanagement muss transaktionale Gesch\u00e4ftsdaten, Stammdaten, Maschinendaten und von Menschen generierte Daten umfassen.<\/p>\n\n\n\n

9. Datenqualit\u00e4t wird automatisch schlechter und muss daher st\u00e4ndig \u00fcberwacht und verbessert werden<\/h3>\n\n\n\n

Daten \u201ealtern\u201c und m\u00fcssen st\u00e4ndig gepflegt werden. Datenqualit\u00e4tsmetriken helfen, den Qualit\u00e4tsstand zu \u00fcberwachen.<\/p>\n\n\n\n

Nicht nur datengesteuerten Unternehmen erkennen schmerzlich, dass der Produktionsfaktor \u201eDaten\u201c genauso wie die anderen Produktionsfaktoren \u201eArbeit\u201c, \u201eBoden\u201c und \u201eKapital\u201c nicht per se in der richtigen Quantit\u00e4t und Qualit\u00e4t zur Verf\u00fcgung steht, sondern verwaltet, gepflegt und weiterentwickelt werden muss. <\/p>\n\n\n\n

Nach der Ermittlung des Status Quo der innerbetrieblichen Datenqualit\u00e4t, k\u00f6nnen Unternehmen mit mittels Justierung der Organisation, Optimierung der Prozesse und Verbesserung der technologischen Unterst\u00fctzung die Datenqualit\u00e4t effizient und nachhaltig steigern, sowie langfristig sichern.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Heute sind Daten wesentlicher Gegenstand operativer Prozesse und dispositiver Entscheidungen, sowie neuer Produkte und Dienstleistungen. Datengesteuerte Unternehmen m\u00fcssen sich Gedanken dar\u00fcber machen, diesen Produktionsfaktor zu pflegen und weiterzuentwickeln.<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":47319,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"default","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[48],"tags":[],"plus":[],"content_typ":[209],"layoutvorlage":[],"class_list":["post-17273","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-datenmanagement","content_typ-artikel"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17273","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/13"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17273"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17273\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":108193,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17273\/revisions\/108193"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/47319"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17273"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17273"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17273"},{"taxonomy":"plus","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/plus?post=17273"},{"taxonomy":"content_typ","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/content_typ?post=17273"},{"taxonomy":"layoutvorlage","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/layoutvorlage?post=17273"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}