Data Quality Management. Data Quality Management. Daten organisieren, revisionssicher korrigieren und Informationsqualität steigern.

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1 Data Quality Management Data Quality Management Daten organisieren, revisionssicher korrigieren und Informationsqualität steigern zeb

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3 Data Quality Management Daten organisieren, revisionssicher korrigieren und Informationsqualität steigern Steuerungsrelevante Informationen in Management-Informations-Systemen (MIS) verlangen eine konsistente Datenbasis von nachhaltig hoher Qualität. Aktualität, Vollständigkeit und Korrektheit der Daten sind somit für den erfolgreichen Einsatz eines MIS von höchster Relevanz. Data-Quality-Probleme sind mitunter entscheidend für den Unternehmenserfolg im Wettbewerb und machen als strategische, bereichsübergreifende Fragestellung eine Verankerung dieses Themas im Top- Management notwendig. zeb/ hat als Partner der Veränderer aus den langjährigen Erfahrungen im Bereich Daten- und Datenqualitätsmanagement ein Rahmenwerk geschaffen, welches sich der Probleme rund um das Datenqualitätsmanagement (DQM) annimmt und diese kontrollierbar macht. Dabei reicht unsere Expertise von einem einfachen DQ Review über ein zeitnahes Data Cleansing bis hin zu einem strategischen Datenqualitätsmanagement. Wir helfen Ihnen, die für Ihr Unternehmen passenden Werkzeuge zu finden und in Ihre Systemlandschaft zu integrieren. Selbstverständlich stehen wir Ihnen hierbei als Softwarespezialist auch mit unseren eigenen Produkten zur Verfügung. Datenqualitätsmanagement muss gelebt werden, Richtlinien allein führen nicht zum Ziel Das Vorgehensmodell zeb/dqm.framework schafft einen Rahmen, mit dessen Hilfe ein DQM unternehmensweit konzipiert, implementiert und betrieben werden kann. Dieser Ansatz steigert zeitnah die Datenqualität, verbessert nachhaltig Prozesse bei effizienter Werkzeugunterstützung und sorgt für eine höhere Mitarbeitermotivation. Zunächst muss, ausgehend von den Geschäftszielen, sukzessive eine unternehmensweite und verbindliche DQ Governance erarbeitet werden. Unter Berücksichtigung der Ablauf- und Aufbauorganisation werden Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse definiert, wobei eine zentrale Verankerung im Top-Management entscheidend für den Erfolg ist. 1

4 Strategie Rollout Aufbauorganisation zeb/dqm.framework DQ Governance Systemunterstützung Implementierung Ablauforganisation 3 Methoden Metriken Abb. 1: Das Vorgehensmodell zeb/dqm.framework Über diese klare Zuordnung von Rollen und Verantwortlichkeiten wird sichergestellt, dass Prozesse gemäß definierter Methoden reibungslos funktionieren und DQ-Verantwortliche den durch Metriken aufgedeckten Datenproblemen entgegentreten können. Eine prozessuale und inhaltliche Systemunterstützung bildet den erforderlichen Rahmen, um dem Anwender geeignete Werkzeuge für Analyse, Reporting und Fehlerbehebung an die Hand zu geben. Probleme durch regelbasierte Datenqualitätsprüfungen automatisch identifizieren Datenqualitätsprobleme haben erfahrungsgemäß sehr unterschiedliche Ursachen. Wiederkehrende Probleme werden mit Hilfe von Metriken erkannt und ein Analyseund Korrekturprozess gestartet. Die dabei verwendeten Plausibilitätsregeln dienen sowohl der Identifikation technischer als auch der Berücksichtigung fachlicher Datenfehler. 2

5 A / Definition des Informationsqualitätsniveaus / Übersetzung fachlicher Qualitätsanforderungen in automatisiert ausführbare Regeln B1 / Messen des Qualitätsniveaus der Information, z. B. durch Datenqualitätsindikatoren (DQI) / Umfängliche Identifikation von Verstößen gegen die nötige Informationsqualität B4 B3 / Korrekturen im Quellsystem anstoßen / Zeitkritische Korrekturen durchführen / Manuelle Korrekturen prüfen und freigeben Definieren / Ergebnis dokumentieren / Zielerreichung prüfen B3.2 Freigabe A DQ-Prüfung B3.3 B3 B2.1 Prüfen Korrigieren Eingeben B4 B2 Identifizieren B1 Analysieren B2.1 B2.3 Ursachen identifizieren B2.2 Quantifizieren Priorisieren B2 / Auswirkungen quantifizieren / Nach Handlungsfeldern kategorisieren und priorisieren / Tatsächliche Ursachen identifizieren Abb. 2: Der DQ-Prozess im Regelkreis Datenqualität mittels webbasierter, intuitiver Ursachenund Auswirkungsanalysen steigern Die Plausibilisierungsregeln werden während der Beladung des Datenhaushalts ausgeführt und protokolliert. Die Verdichtung von Ursachen der DQ-Probleme erleichtert die schnelle Analyse auf strukturiertem Wege. Die Ursachenanalyse identifiziert dadurch zügig Handlungsfelder zur Behebung von Problemen. Um einen konkreten Maßnahmenplan erstellen zu können, werden Problemfälle unter Zuhilfenahme wichtiger Kennzahlen gewichtet. Die Ergebnisse einer solchen Auswirkungsanalyse können zielgerichtet die Maßnahmenpriorisierung unterstützen, auch für fachliche Anwender. Auf Basis gewonnener Projekterfahrungen hat zeb/ Werkzeuge entwickelt, die das DQM umfassend unterstützen. Diese sind als frei kombinierbare Module im Produkt zeb//control data management enthalten. Das Modul data quality unterstützt Sie bei der Definition und Einhaltung von DQ-Regeln und lässt Sie an beliebigen Stellen in Ihrem Datenhaushalt die Datenqualität nachhaltig steigern. Zusätzlich wird der Datenanforderungsprozess für Integrationsprojekte unterstützt. 3

6 Das Reporting des Moduls data quality ermöglicht eine webbasierte DQ-Analyse, die alle oben dargestellten Anforderungen erfüllt. Dabei wird neben der Ursachenanalyse eine innovative Auswirkungsanalyse bereitgestellt. Zusätzlich visualisieren intuitive, grafische Elemente (z. B. Ampeln und Trendpfeile) den Datenstatus und ermöglichen so eine zielgerichtete Steuerung der Datenqualität. Abb. 3: DQ-Auswirkungsanalyse Datenkorrektur und aktiver Schutz vor Fehlern Die Erfahrungen von zeb/ zeigen, dass in der Praxis auf manuelle Datenkorrekturen nicht verzichtet werden kann. Nach Möglichkeit sind Korrekturen der Daten unmittelbar im Quellsystem vorzunehmen. In vielen Fällen ist dies jedoch nicht zeitnah möglich, sodass die Korrektur teilweise als Veredelungsstufe in zentralen Datenbeständen (z. B. im Datawarehouse) vorzunehmen ist. In diesem Fall ist der Einsatz einer revisionssicheren Korrekturschnittstelle geboten, die Änderungen transparent vornimmt und durch Integration mit dem DQ-Regelwerk unmittelbar eine hohe Datenqualität sicherstellt. Dies ermöglicht dem von DQ-Problemen betroffenen Fachbereich zeitnah werkzeugunterstützte Korrekturen vorzunehmen und bewahrt seine Steuerungsfähigkeit in nachgelagerten dispositiven Systemen. 4

7 Auf Basis von langjährigen Erfahrungen im Bereich Datenkorrektur hat zeb/ ein einheitliches Werkzeug zur Eingabe und Prüfung von Korrekturen entwickelt: das Modul data cleansing. Diese rechenzentrumfähige Web-Applikation erlaubt einer Vielzahl von Fachanwendern ohne technische Detailkenntnis über eine entsprechende Autorisierung die Korrektur, Zusteuerung und logische Aussteuerung von Daten im Rahmen ihres Verantwortungsbereichs. Dabei wird eine transparente und protokollierte Aussteuerung, Änderung oder Neuanlieferung von Daten in den unterschiedlichen fachlichen Zusammenhängen ermöglicht. Abb. 4: Datenkorrektur mit dem Modul data cleansing Durch die Integration in das DQ-Framework werden die durchgeführten Änderungen erneut mit Hilfe der zuvor definierten Metriken geprüft, sodass das Fehlerrisiko in der Verarbeitungskette aufgrund von manuellen Falscheingaben minimiert wird. Ad-hoc-Überprüfungen verhindern Fehler bereits bei der Eingabe und stellen dem Anwender Verstöße direkt dar. Alle Korrekturen sind über einen Validierungsprozess zur Wahrung des Vier-Augen-Prinzips von einem berechtigten Anwender zu bestätigen. 5

8 Abb. 5: Anzeige von DQ-Anschlägen bei manuellen Korrekturen Flexibilität durch Modularität Durch die integrierte aktive Sicherung der Datenqualität, im Gegensatz zu ausschließlich passiver Reaktion auf festgestellte Fehler, nimmt der zeb/-ansatz zum Datenqualitätsmanagement eine Vorreiterposition im DQM-Markt ein. Das strukturierte Vorgehen anhand des zeb/dqm.framework sichert eine hohe Ergebnisqualität, während die optionale Unterstützung durch standardisierte DQ-Werkzeuge eine hohe Effizienz ermöglicht. Der modulare Aufbau des Ansatzes und der einsetzbaren Standardmodule von zeb//control bietet Ihnen optimale Bedingungen für die Integration in bereits vorhandene Infrastrukturen. 6

9 Kontakt Gerne stellen wir Ihnen unsere Kompetenzen im Bereich Datenqualitätsmanagement persönlich und unverbindlich vor und stehen Ihnen jederzeit für Fragen zur Verfügung. Unsere Ansprechpartner freuen sich auf Sie: zeb/information.technology Marc Räkers Produktgruppenmanager Hammer Straße 165 D Münster Phone Fax zeb/information.technology Manuel Knaus Produktmanager Taunusanlage 19 D Frankfurt am Main Phone Fax Auf unserer Webseite haben Sie die Möglichkeit, unser Beratungsspektrum einzusehen und eine Vielzahl unserer Softwareprodukte live und unverbindlich zu testen. Besuchen Sie uns einfach auf 7

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