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Data Quality Management
Unser Data Quality Management Service setzt auf den bewährten Plan-Do-Check-Act (PDCA)-Zyklus, um die Qualität Ihrer Unternehmensdaten kontinuierlich zu verbessern und sicherzustellen, dass sie zuverlässig, konsistent und aussagekräftig sind. Durch systematische Analyse, gezielte Maßnahmen und regelmäßige Kontrollen gewährleisten wir, dass Ihre Daten zu einer wertvollen Ressource für fundierte Entscheidungen und effiziente Geschäftsprozesse werden.
Heads-up.
Unser Vorgehen:
Plan: Analyse der bestehenden Daten und Entwicklung einer maßgeschneiderten Strategie zur Sicherstellung der Datenqualität.
Do: Durchführung von Bereinigungsmaßnahmen und Implementierung von Prozessen zur kontinuierlichen Datenqualitätsüberwachung.
Check: Regelmäßige Überprüfung der Datenqualität durch Monitoring-Tools und Feedback-Schleifen.
Act: Anpassung der Prozesse und kontinuierliche Verbesserung basierend auf den Ergebnissen der Überprüfung und den identifizierten Schwächen.
Beispiel Use Case
Unternehmen:
Beispiel AG – ein international agierendes Handelsunternehmen.
Herausforderung:
Die Beispiel AG hat aufgrund mehrerer Datenquellen und unstrukturierter Datenfehler zunehmend Probleme mit der Genauigkeit ihrer Bestell- und Rechnungsprozesse.
Fehlerhafte Daten führen zu Verzögerungen und Missverständnissen, was das Kundenerlebnis beeinträchtigt und die operativen Kosten steigert.
Unser Ansatz:
Plan (Planung):
Zunächst analysieren wir die bestehenden Datenbestände bei Beispiel AG, um die Schwächen und Fehlerquellen zu identifizieren, wie z.B. doppelte Einträge, unvollständige Daten und inkonsistente Formate. Wir entwickeln daraufhin eine maßgeschneiderte Strategie, die auf die wichtigsten Datenqualitätsziele ausgerichtet ist – beispielsweise die Verbesserung der Datenintegrität und die Schaffung eines einheitlichen Formats für alle Datensätze.
Do (Durchführung):
In der Umsetzung konzentrieren wir uns auf die Bereinigung der Datenbestände und die Etablierung von Prozessen zur kontinuierlichen Pflege der Datenqualität. Dies umfasst das Entfernen von Dubletten, die Korrektur fehlerhafter Einträge und die Standardisierung von Dateneingaben. Wir implementieren zudem ein Data Quality Management System, das die Überwachung und Automatisierung der Datenbereinigung ermöglicht.
Check (Überprüfung):
Nach der Umsetzung starten wir ein kontinuierliches Monitoring der Datenqualität. Hierbei kommen spezialisierte Tools zum Einsatz, die die Qualität der Daten regelmäßig überprüfen und eine frühzeitige Erkennung von Problemen ermöglichen. Wir analysieren regelmäßig, ob die definierten Datenqualitätsziele erreicht werden und wie effektiv die Maßnahmen sind.
Act (Anpassung):Basierend auf den Ergebnissen der Überprüfung nehmen wir gezielte Anpassungen an den Prozessen vor. So werden identifizierte Schwächen adressiert und Verbesserungen implementiert. Wir stellen sicher, dass die Datenmanagementprozesse flexibel und anpassungsfähig bleiben, um auf neue Herausforderungen oder Anforderungen reagieren zu können.
Output:
Durch die Anwendung des PDCA-Zyklus konnte Beispiel AG die Qualität ihrer Daten deutlich verbessern. Fehlerhafte Daten wurden um 70% reduziert, und die Bestell- sowie Rechnungsprozesse konnten präziser und schneller durchgeführt werden. Das Unternehmen profitiert nun von einer höheren Kundenzufriedenheit und einer optimierten Effizienz in den operativen Abläufen. Zudem wurde ein nachhaltiger Prozess zur kontinuierlichen Verbesserung der Datenqualität etabliert.