Data Management Center
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Datenqualität als kritischen Erfolgsfaktor begreifen
Datenqualität ist eine ungeliebte Thematik, denn sie gilt zu Unrecht, so meinen wir, als trockenes, eher langweiliges Geschäft mit wenig strategischer Bedeutung für das Unternehmen. Vielfach empfinden Mitarbeiter die Aufforderung zur Mitwirkung in einem Data Quality Projekt sogar als Abstrafung und erkennen erst im Lauf der Projekte die sich ergebenden Chancen.
Geht es Ihnen ähnlich?
Oder haben Sie bereits erkannt, mit welch relativ geringem finanziellen Aufwand Sie grundlegende Verbesserungen für Ihr Unternehmen bewerkstelligen können. Unsere Erfahrung hat gezeigt, dass Data Quality und Data Governance Projekte ihre Kosten zuverlässig in weniger als zwei Monaten einspielen können.
Ja es stimmt, Datenqualität ist keinesfalls langfristig allein mit Werkzeugen zu bewerkstelligen. Aber die hier angebotenen Werkzeuge haben in der Praxis folgende Effekte bewerkstelligt:
- Quantifizierung des Ist-Zustands der Kundendaten
- Verbesserung der Datenqualität durch Bereinigung, Korrektur und Anreicherung
- Stabilisierung der Datenqualität durch das Vermeiden von neuen Datenfehlern
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Datenqualität kritisch für die Informationslogistik
Die Informationslogistik macht es sich zur Aufgabe Dokumente zu Kunden, Aufträgen, Artikeln, Projekten, Personen oder Stücklisten zuzuordnen, um diese schneller auffinden und die darin enthaltenen Informationen besser interpretieren zu können.
Doubletten oder fehlerhafte Daten (hier genannt Meta-Daten) verursachen Irrläufer und machen anderenorts jegliche Bemühungen um Transparenz zunichte.
Das "Semantic Web" genauso wie semantisch unterstützte Prozesse im Unternehmen brauchen ein belastbares Fundament. Hierzu erstellen Wissenschaftler und Experten die Linked Object Data Cloud, die für bisher über 5 Mrd. Objekte klare Definitionen, Taxonomien und sogar ontologische Details dokumentieren. Diese Ressourcen können Sie sich zu Nutze machen, wenn Ihre Objekte im Unternehmen eindeutig zu Objekten in der öffentlichen LOD Cloud oder in Ihren eigenen internen Repositories zugeordnet werden können.
Als Informationslogistik Experten können wir Ihnen mit unseren Dienstleistungen dabei helfen, das richtige Verhältnis zwischen Aufwand und Nutzen zu definieren. Folgen Sie Ihrem gesunden Verstand, das Genie mag das Chaos beherrschen, eine Software, die dieses tut, haben wir bisher nicht gefunden. Es wird also höchste Zeit, sich mit der Frage der Datenqualität konstruktiv auseinander zu setzen.
Bitte rufen Sie uns an, um in einem unverbindlichen Gespräch mögliche Chancen für Ihr Unternehmen aufzudecken! Sie erreichen uns unter + 49 511 33 65 28 13
Data Quality Projekt sollten immer nach dem gleichen Schema ablaufen:
Haben Sie die Erstbereinigung und Entwicklung der für Ihr Unternehmen optimalen DQ Strategie erfolgreich durchlaufen, dann möchten Sie sicherlich vermeiden, dass die erzielten Effekte sukzessive wieder verschleißen. Die Gefahr dazu ist aber nicht zu vernachlässigen. Nicht nur, dass z.B. bei durchschnittlich ca.15-20% Ihrer Geschäftspartner jährliche Veränderungen bei Adresse oder Konzernzugehörigkeit anfallen. Nein, auch die lieben Kollegen legen unwissentlich täglich falsche, unvollständige oder redundante Datensätze an. Sie tun dies natürlich nicht mit Absicht. Die Ursache dafür ist schlicht die mangelhafte Übersichtlichkeit von Stammdaten über Systemgrenzen hinweg und natürlich auch innerhalb von Anwendungen wie SAP R/3.
Den Kollegen bei SAP ist diese Tatsache durchaus bewusst und deshalb bieten sie die Möglichkeit zur Erweiterung von R/3 um Funktionen zur fehlertoleranten Suche und Dublettenerkennung.
Mit Hilfe des DMC 3 können Sie daher schon bei der Eingabe weniger Buchstaben sofort alarmiert werden, falls dieser Datensatz zur Anlage einer Dublette führen würde.
Ein wahres Wunderwerk, sagen unsere Kunden, denn ihre Mitarbeiter nutzen die fehlertolerante Zugriffsfunktion des DMC3 für SAP jetzt für jegliche Suche nach Kunden, Lieferanten oder Mitarbeitern und brauchen nun nicht mehr die korrekte Schreibweise oder eine Business Partner ID auswendig zu kennen. Die Mitarbeiter sagen uns, dass allein der Komfortgewinn durch die fehlertolerante Suche den ohnehin geringen Projektaufwand um ein Vielfaches übersteigt.
Somit wird die erneute Erzeugung schlechter Daten nicht nur zuverlässig vermieden, sondern der Spaß an der Arbeit mit SAP R/3 in erheblichem Maße erhöht.
Sie interessieren Sich für die Vermeidung von Dubletten in Verbindung mit mehreren SAP Mandaten und Instanzen an unterschiedlichen Orten? Dann befinden Sie sich unter Umständen bereits auf halbem Wege zum Master Data Management.
Sie sagen: "Halber weg - das hört sich aber unfertig an!" Wir beweisen Ihnen gerne das Gegenteil. In Zusammenarbeit mit Kunden wie der Continental AG oder der Robert Bosch GmbH haben wir hybride Modelle entwickelt, die mit einem Bruchteil des Aufwand herkömmlicher MDM Projekte auf Basis von DMC 3, DMC für MDM und DMC Cleanser unternehmensweite Datenharmonie über die Grenzen verschiedener CRM und ERP Anbieter hinweg ermöglichen.
Datenblatt DMC 3
Data Governance Services
Nehmen Sie mit uns Kontakt auf, wir beraten Sie gerne!
- Status Analyse und Strategie-Entwicklung
- Erst-Bereinigung
- Stabilisierung des Qualitätsniveaus
Haben Sie die Erstbereinigung und Entwicklung der für Ihr Unternehmen optimalen DQ Strategie erfolgreich durchlaufen, dann möchten Sie sicherlich vermeiden, dass die erzielten Effekte sukzessive wieder verschleißen. Die Gefahr dazu ist aber nicht zu vernachlässigen. Nicht nur, dass z.B. bei durchschnittlich ca.15-20% Ihrer Geschäftspartner jährliche Veränderungen bei Adresse oder Konzernzugehörigkeit anfallen. Nein, auch die lieben Kollegen legen unwissentlich täglich falsche, unvollständige oder redundante Datensätze an. Sie tun dies natürlich nicht mit Absicht. Die Ursache dafür ist schlicht die mangelhafte Übersichtlichkeit von Stammdaten über Systemgrenzen hinweg und natürlich auch innerhalb von Anwendungen wie SAP R/3.
Den Kollegen bei SAP ist diese Tatsache durchaus bewusst und deshalb bieten sie die Möglichkeit zur Erweiterung von R/3 um Funktionen zur fehlertoleranten Suche und Dublettenerkennung.
Mit Hilfe des DMC 3 können Sie daher schon bei der Eingabe weniger Buchstaben sofort alarmiert werden, falls dieser Datensatz zur Anlage einer Dublette führen würde.
Ein wahres Wunderwerk, sagen unsere Kunden, denn ihre Mitarbeiter nutzen die fehlertolerante Zugriffsfunktion des DMC3 für SAP jetzt für jegliche Suche nach Kunden, Lieferanten oder Mitarbeitern und brauchen nun nicht mehr die korrekte Schreibweise oder eine Business Partner ID auswendig zu kennen. Die Mitarbeiter sagen uns, dass allein der Komfortgewinn durch die fehlertolerante Suche den ohnehin geringen Projektaufwand um ein Vielfaches übersteigt.
Somit wird die erneute Erzeugung schlechter Daten nicht nur zuverlässig vermieden, sondern der Spaß an der Arbeit mit SAP R/3 in erheblichem Maße erhöht.
Sie interessieren Sich für die Vermeidung von Dubletten in Verbindung mit mehreren SAP Mandaten und Instanzen an unterschiedlichen Orten? Dann befinden Sie sich unter Umständen bereits auf halbem Wege zum Master Data Management.
Sie sagen: "Halber weg - das hört sich aber unfertig an!" Wir beweisen Ihnen gerne das Gegenteil. In Zusammenarbeit mit Kunden wie der Continental AG oder der Robert Bosch GmbH haben wir hybride Modelle entwickelt, die mit einem Bruchteil des Aufwand herkömmlicher MDM Projekte auf Basis von DMC 3, DMC für MDM und DMC Cleanser unternehmensweite Datenharmonie über die Grenzen verschiedener CRM und ERP Anbieter hinweg ermöglichen.
Datenblatt DMC 3
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