Die wahren Kosten fehlerhafter Daten

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1 Die wahren Kosten fehlerhafter Daten Sechs einfache Schritte zur Lösung von Datenqualitätsproblemen Ein Whitepaper WebFOCUS iway Software Omni

2 Inhaltsangabe 1 Einleitung 3 Erste Schritte Wirtschaftlichkeitsnachweis 5 Fehlerhafte Daten in sechs Schritten reparieren 5 Schritt 1: Das Problem durchschauen 6 Schritt 2: Data Steward ernennen 6 Schritt 3: Auswirkungen fehlerhafter Daten ermitteln 7 Schritt 4: Umgang mit fehlerhaften Daten klären 8 Schritt 5: Bereinigungsprozess starten 9 Schritt 6: Umfassende Datenqualitätsprozesse implementieren und aufrechterhalten 10 Best Practices in Sachen Datenqualität 12 Fehlerhafte Daten ausmerzen: Fallbeispiele aus der Praxis 13 Fazit

3 Einleitung Der Preis für eine unzureichende Data Governance, also ein strategisches Informationsmanagement, kann in die Millionen gehen von Geldstrafen wegen System- und Kontrolldefiziten über Personalkosten für den zusätzlichen Aufwand zur Beschaffung zuverlässiger Informationen für geschäftskritische Entscheidungen bis hin zu Rechtskosten für die Behebung datenfehlerbedingter PR-Desaster. Wenn es um Patienten- oder Verbraucherschutz geht, kann mangelhafte Datenqualität sogar Menschenleben kosten. Hinzu kommt, dass Datenqualität in den meisten Unternehmen in erster Linie unter taktischen Gesichtspunkten betrachtet wird. Entweder muss die IT-Abteilung für Probleme geradestehen, oder die Geschäftsbereiche müssen geeignete Prozesse entwickeln. Ist die IT-Abteilung zuständig, erhalten die Probleme häufig eine niedrige Priorität. Also müssen die Geschäftsbereiche sich selbst um Datenqualität und das übergeordnete Thema Data Governance kümmern, denn sie sind täglich damit konfrontiert. Eine Gartner 1 -Studie ergab: Mangelhafte Datenqualität ist der Hauptgrund dafür, dass 40 % aller geschäftlichen Initiativen nicht zum gewünschten Erfolg führen. Datenqualität wirkt sich mit bis zu 20 % auf die allgemeine Produktivität von Mitarbeitern aus. Eine Umfrage von The Data Warehouse Institute führte zu ähnlichen Ergebnissen. Die Befragten gaben an, dass mangelhafte Datenqualität zu entgangenen Umsätzen (54 %), Zusatzkosten (72 %), und gesunkener Kundenzufriedenheit (67 %) geführt habe. 2 Warum werden Datenqualitätsprobleme also nicht auf Unternehmensebene angegangen? In der Regel können Daten nicht adäquat verarbeitet werden, wenn immer wieder neue Geschäftsprozesse und provisorische Lösungen für derartige Probleme entwickelt werden. Vielfach bedeutet eine Veränderung des Status Quo eine Veränderung der Unternehmenskultur und die Herbeiführung der Fähigkeit, das Thema Datenqualität als kontinuierliches Strategieprogramm zu behandeln statt als Serie von Einzelprojekten. Es ist schwer, eine Kulturveränderung herbeizuführen, und wenn ohnehin geeignete Geschäftsprozesse zu existieren scheinen, ist es leichter, alles so zu lassen, wie es ist. Die Regel von Joel E. Ross 3 weist auf einen wichtigen Aspekt hin. Die Regel erläutert, dass unerkannte Kostenfaktoren die finanziellen Verluste eskalieren lassen. Mit mangelhafter Qualität sind viele Kostenfaktoren verbunden: Prävention, Beurteilung, interne Fehler und externe Fehler. Hierbei sollten die Präventionskosten die höchste Priorität erhalten, denn es ist erheblich günstiger, einen Fehler zu verhindern, als ihn zu reparieren. Dieses Prinzip erinnert an die medizinische Weisheit, dass Vorbeugung besser ist als jede Medizin. Die Beziehung zwischen diesen Kosten wird von der Regel wiedergegeben, wie die Abbildung zeigt. 1 Friedman, Ted; Smith, Michael. Measuring the Business Value of Data Quality, Gartner, October Eckerson, Wayne. Data Quality and the Bottom Line, The Data Warehouse Institute. 3 Ross, E. Joel; Perry, Susan. Total Quality Management: Text, Cases and Readings, CRC Press, June Information Builders

4 Prevention Cost 1 $ $ $ Correction Cost 10 > Failure Cost 100 Die Abbildung verdeutlicht, dass ein Euro, der für Prävention ausgegeben wird, 10 Euro für die Korrektur und 100 Euro für für Ausfallkosten nach sich zieht. Im Zuge der Ereigniskette von Konzeption bis Bereitstellung eskalieren die Kosten von Fehlern in dem Maße, wie die Kosten eines Versagens steigen. Je früher Sie einen Defekt erkennen und vermeiden, desto günstiger wird es. Wenn Sie ein 2-Cent-Chip-Problem erkennen, bevor der Chip verwendet wird, und den Chip wegwerfen, entsteht ein Verlust von 2 Cent. Wird der Fehler erst gefunden, nachdem der Chip auf eine Computerkomponente gelötet wurde, kann die Reparatur des Teils 10 Euro kosten. Wird der Defekt der Komponente erst festgestellt, wenn sie auf dem Mainboard verbaut wurde und beim Kunden ist, kostet die Reparatur Hunderte Euro. Muss ein PC im Wert von 2000 Euro beim Kunden repariert werden, können die Kosten sogar die Herstellungskosten überschreiten. In diesem Whitepaper beschreiben wir sechs einfache, aber sehr wirkungsvolle Schritte zur Prävention und Reparatur fehlerhafter Daten. Sie erfahren, wie Sie die Unterstützung der Geschäftsleitung für ein Datenqualitäts-Managementprogramm erhalten und welche Prozesse Sie befolgen müssen, um eine optimale Datenintegrität zu sichern. Außerdem gehen wir auf Best Practices in Sachen Datenqualität ein und beschreiben mehrere Erfolgsgeschichten aus der Praxis. 2 Die wahren Kosten fehlerhafter Daten

5 Erste Schritte - Wirtschaftlichkeitsnachweis In einem aktuellen Artikel im Harvard Business Review schrieb Thomas C. Redman, Präsident von Navesink Consulting: Die meisten Manager sind sich völlig im Klaren darüber, dass die Qualität ihrer Daten unzureichend ist. Solange aber keine wirtschaftlichen Argumente vorliegen, erhält das Thema keine ausreichende Priorität. Bevor Sie sich nun daran machen, ein formales Datenqualitätsprogramm einzuführen, müssen Sie dessen Rentabilität nachweisen und sich die Unterstützung und Finanzierung durch die richtigen Akteure in der Geschäftsleitung sichern. Die erforderliche Unterstützung ist jedoch nicht so leicht zu erhalten. Am besten untermauern Sie Ihre Argumente so: Stellen Sie besonders spektakuläre Probleme in den Vordergrund Benennen Sie einige sensible Bereiche, in denen fehlerhafte Daten zu massiven Problemen führen. Damit haben Sie es leichter, den dringendsten Handlungsbedarf und die Gebiete mit den am schnellsten erreichbaren Resultaten deutlich zu machen. In vielen Fällen liegt die Ursache bei den CRM-Systemen. Daten von Dun & Bradstreet zeigen, dass fast 96 % der CRM-Datensätze Ungenauigkeiten aufweisen, wobei die Qualitätsverluste bei nahezu 2 % pro Monat liegen. 5 Diese Systeme lassen sich direkt mit dem Umsatz, der Kundenzufriedenheit und der Kundenbindung sowie mit anderen wichtigen Unternehmenszielen in Verbindung bringen und erlangen daher auf jeden Fall die Aufmerksamkeit der Geschäftsführung. Definition von Qualität Es ist wichtig, dass alle, die mit Daten arbeiten oder dafür verantwortlich sind, die gleiche Auffassung davon haben, was Qualität bedeutet. Deshalb ist es erforderlich, Kriterien festzulegen, an denen sich die Informationen messen lassen. Beispiel: Kundennummern müssen in bestimmte Wertebereiche fallen oder Produktnummern müssen ein bestimmtes Format einhalten. Kostenabschätzung Berechnen Sie die finanziellen Einbußen durch die zuvor ermittelten fehlerhaften Daten. Bei einem durchschnittlichen Unternehmen können diese Verluste laut Informationen der amerikanischen Insurance Data Management Association 15 bis 20 % der operativen Erlöse erreichen. 6 Achten Sie darauf, direkte Kosten mit einzubeziehen, zum Beispiel durch den Aufwand für die Lokalisierung, Validierung oder Bereinigung der benötigten Daten sowie die Kosten für Nacharbeit, wenn aufgrund mangelhafter Daten Fehler entstehen. Beispielsweise muss ein Arzneimittelunternehmen wegen einer falschen Patientennummer teure Tests erneut durchführen oder ein Einzelhandelsunternehmen muss einen Auftrag neu bearbeiten, weil der Kunde aufgrund falscher Teile- oder Produktnummern einen falschen Artikel erhalten hat. Außerdem sind indirekte Kosten zu berücksichtigen, etwa unerwartet geringe Rücklaufquoten bei einer Kampagne oder schlechte Upsell/Cross-Sell-Raten wegen falscher Anschriften oder - Adressen. Und vergessen Sie nicht die Kosten durch falsche Entscheidungen aufgrund ungültiger oder beschädigter Daten. 4 Redman, C. Thomas. Making the Case for Better Quality Data, HBR Blog Network, August The Big Payback on Quality Data, Dun & Bradstreet, May Lizard, Sophie. The Costs of Data Quality Failure, Match2Lists.com, December Information Builders

6 Erstellen Sie Profile Ihrer Daten Erstellen Sie anhand der in den vorhergehenden Schritten festgelegten Qualitätskriterien und Regeln Datenprofile für die problematischsten Systeme und Datenquellen. Dadurch wird deutlich, wo sich die fehlerhaften Daten befinden und wie gravierend die Probleme sein können. Vermutlich kennt die Geschäftsleitung die Thematik bereits, aber nicht ihr Ausmaß. Auf das Thema Data Profiling gehen wir im nächsten Abschnitt dieses Whitepapers noch näher ein. Befunde der Bestandsaufnahme zusammenstellen und präsentieren Erstellen Sie eine Übersicht, die den von Ihnen verwendeten Analyseprozess und dessen Ergebnisse sowie die mit den fehlerhaften Daten verbundenen Kosten darstellt. Ein wichtiger Bestandteil dieser Präsentation sollten Empfehlungen zur Beseitigung der Probleme sein, etwa technische Lösungen, ein Fahrplan für die Realisierung dieser Lösungen usw. Sobald Ihre Ergebnisse zusammengestellt und dokumentiert sind, vereinbaren Sie einen Termin für die Präsentation ihrer Argumente, sichern Sie sich Unterstützung und die erforderlichen finanziellen Mittel. Achten Sie darauf, dass die am stärksten von fehlerhaften Daten betroffenen Prozessverantwortlichen bei der Besprechung anwesend sind, denn für diese ist Ihr Angebot am attraktivsten, weil sie am meisten von dessen Realisierung profitieren können. 4 Die wahren Kosten fehlerhafter Daten

7 Fehlerhafte Daten in sechs Schritten reparieren Schritt 1: Das Problem durchschauen Im Unternehmen muss Einigkeit darüber herrschen, wo sich die fehlerhaften Daten befinden und wie sie sich auf den Unternehmenserfolg auswirken. Am besten lässt sich dies durch Data Profiling erreichen. Data Profiling ist ein Lernprozess, bei dem es darum geht, eine Ist-Analyse der vorhandenen Datenbestände vorzunehmen und deren Qualität zu bewerten. Bei einem solchen Data Profiling können unterschiedliche Arten von Defiziten aufgedeckt werden. Daten sind möglicherweise unvollständig. Beispielsweise können in den Kundendatensätzen eines CRM-Systems Postleitzahlen oder -Adressen nicht vorhanden sein oder in einer Materialdatenbank Teilenummern fehlen. Oder Mitarbeiterdaten fehlen in einer Personaldatenbank. In diesem Fall müssen Sie eine vollständige Definition von Mitarbeiter festlegen, um die Beurteilung durchführen zu können sollen externe Partner oder Subunternehmer ebenfalls berücksichtigt werden? Durch ein lückenloses Data Profiling können Sie Ihre drängendsten Datenqualitätsprobleme vollständig erfassen und beurteilen. Dabei können auch Fehler und Inkonsistenzen in diesen Daten erkannt werden. Sind die Werte in den Datenbankfeldern korrekt? Häufige Fehler sind Postleitzahlen, die Buchstaben enthalten und -Adressen ohne Nicht zuletzt werden dabei oft auch Doppeleinträge und Redundanzen entdeckt etwa Produkte, die in einer Lagerbestandsdatenbank mehrfach erfasst wurden oder doppelte Datensätze für einen einzelnen Kunden in einem CRM-System. 5 Information Builders

8 Schritt 2: Data Steward ernennen Der Datenqualitätsbeauftragte (auch Data Steward genannt) ist die wohl wichtigste Person in Ihrer Datenqualitätsinitiative. Er hat die Aufgabe, Regeln dafür aufzustellen, wie Daten generiert, behandelt, gepflegt und weitergegeben werden, und er beschreibt die Prozesse, die im gesamten Unternehmen für Qualität sorgen sollen. Außerdem kümmert er sich um die Durchsetzung dieser Richtlinien, übernimmt die laufende Überwachung und Messung der Informationsintegrität und passt die Qualitätsverfahren entsprechend den aktuellen Bedürfnissen, Datenquellen und sonstigen Faktoren an. Bedenken Sie dabei, dass es vermutlich bereits Mitarbeiter gibt, die derartige Aufgaben wahrnehmen. Die formale Einrichtung eines Data Stewards bietet in diesem Zusammenhang zwei Vorteile. Erstens verdeutlicht die formale Ernennung die Bedeutung von Daten für die Geschäftsprozesse im Unternehmen. Zweitens zeigt sie die Bedeutung der Mitarbeiter in diesen Prozessen. Schritt 3: Auswirkungen fehlerhafter Daten ermitteln Zum Aufbau ihrer Argumentation für die Beseitigung von Datenqualitätsproblemen müssen Sie die Auswirkungen der fehlerhaften Daten möglichst genau kennen. Durch das Data Profiling im ersten Schritt wissen Sie jetzt, was falsch läuft. In diesem Schritt ermitteln Sie, warum es falsch läuft und wie es sich auf das Unternehmen auswirkt. Als Einstieg erstellen Sie am besten ein Lebenszyklusdiagramm der Daten, die sie im ersten Schritt untersucht haben. Woher stammen die Daten? In welchen Anwendungen werden diese Daten genutzt? Welche Konsequenzen hat es für die Anwendungen, wenn die Daten nicht korrekt sind? Ermitteln Sie Punkte im Lebenszyklus, an denen die Daten manipuliert werden können und kennzeichnen Sie die Stellen, an denen diese genutzt werden, sodass die Konsequenzen von Qualitätsmängeln deutlich werden. Weisen Sie bei jedem Schritt richtigen Daten und falschen Daten jeweils einen Wert zu. Addieren Sie am Ende des Lebenszyklus die Zahlen. Sobald Sie wissen, welche Daten fehlerhaft sind, ermitteln Sie die Ursachen und die Wirkungen auf das Unternehmen. 6 Die wahren Kosten fehlerhafter Daten

9 Zur Erreichung bestimmter Datenqualitätsziele müssen Sie möglicherweise einzelne Geschäftsprozesse anpassen. Prüfen Sie insbesondere manuelle Aktivitäten oder Abläufe, die sich potenziell stark auf die Informationsintegrität auswirken, und ändern Sie diese bei Bedarf, sodass Fehler künftig minimiert werden. Schritt 4: Umgang mit fehlerhaften Daten klären Wie gehen Sie zur Beseitigung der bei der Profilierung aufgedeckten Probleme nun weiter vor? Priorisieren Sie alle Chancen, Probleme und Risiken, entwickeln sie ein Verfahren zu deren Behandlung und setzen Sie dieses um. Folgende Fragen sind dabei zu klären: Welche Fehler sind tolerierbar (liegen innerhalb akzeptabler Grenzen) und welche nicht (die problematischsten Fehler)? Was passiert mit den Problem-Fehlern? Werden die Daten nicht mehr verwendet oder werden sie zur Prüfung weitergeleitet? Wie werden korrigierbare Fehler behoben? Werden Sie manuell bearbeitet oder werden Standardwerte eingesetzt? Dabei kann es sinnvoll sein, für verschiedene Fehlerarten unterschiedlich vorzugehen. Die Prozesse für die Beseitigung von Formatierungsfehlern können anders sein als die Schritte zur Behebung von Redundanzen, fehlenden Informationen oder ungültigen Daten. Eine erfolgreiche Datenqualitätsstrategie erfordert nicht unbedingt, dass alle Daten völlig fehlerfrei sind. Ein derart hochgestecktes Ziel würde möglicherweise verhindern, dass überhaupt etwas unternommen wird. Je nach den Ergebnissen der in Schritt 3 durchgeführten Auswirkungsanalyse kann richtig auch gut genug bedeuten. 7 Information Builders

10 Schritt 5: Bereinigungsprozess starten Sie haben festgestellt, welche Daten problematisch sind, ermittelt, wie die korrigierten Daten aussehen sollten und Mitarbeiter mit der Sicherung der Datenqualität beauftragt. Jetzt ist der Zeitpunkt gekommen, die Prozesse und Verfahren zur Bereinigung der Daten umzusetzen. Hier benötigen Sie die Unterstützung durch die IT-Abteilung. Bei sorgfältiger Durchführung der vorigen Schritte ist der Aufwand für diesen Schritt jedoch nicht mehr sehr hoch. Gemeinsam mit dem Data Steward haben sie wie ein Architekt eine Blaupause erstellt. Jetzt müssen Sie diese Blaupause nur noch den Handwerkern übergeben, die mit den entsprechenden Werkzeugen die konkreten Baumaßnahmen durchführen. Mit leistungsfähigen Bereinigungs-Tools lassen sich erforderliche Korrekturen an fehlerhaften Daten effizient durchführen. 8 Die wahren Kosten fehlerhafter Daten

11 Schritt 6: Umfassende Datenqualitätsprozesse implementieren und aufrechterhalten Sie verfügen nun über einen Prozess zur Beseitigung ihres ursprünglichen Problems und ihr Unternehmensbereich arbeitet effizienter. Aber wird auch mit maximaler Effizienz gearbeitet? Gibt es andere datenbezogene Probleme, um die sich ihr Unternehmensbereich kümmern sollte? Jetzt verfügen Sie jedenfalls über die Mitarbeiter, Prozesse und Technik, die Sie dafür brauchen. Bevor Sie jedoch dieses Thema ansprechen, sorgen Sie dafür, dass Sie Ihre Fortschritte in Sachen Datenqualität auch messen und überwachen können. Sie haben bereits Kriterien entwickelt, und Sie sollten diese ständig auf dem neuesten Stand halten. Sie brauchen ein objektives Messsystem, um ihren Erfolg zu belegen, und die Effizienz des Messsystems muss laufend überwacht werden. Damit ist es jedoch noch nicht getan. Erinnern Sie sich noch an Schritt 3 und die Erstellung des Datenlebenszyklus? Sie haben das Datenproblem in ihrem Geschäftsbereich erfolgreich behoben jetzt ist es Zeit, mit den anderen Unternehmensbereichen zu sprechen. Die Konsumenten der von Ihnen optimierten Daten sind froh über die Beseitigung ihrer Probleme. Nach diesem Erfolg sollten sie nun auch mit den Erzeugern der Daten sprechen, die Ihnen Probleme machen. Ihr Engagement hat eine Welle von Verbesserungsmaßnahmen ausgelöst, die schrittweise umgesetzt werden. Nach und nach profitiert das gesamte Unternehmen von ihrer Initiative und die Unternehmenskultur beginnt, sich zu verändern. 9 Information Builders

12 Best Practices in Sachen Datenqualität Sie können noch weitere Maßnahmen ergreifen, um etwas für die Datenintegrität zu tun. Hier einige Techniken, die von Unternehmen mit einem hohen Datenqualitätsbewusstsein realisiert wurden. Daten als wertvolles Wirtschaftsgut behandeln Es ist schon lange her, dass Unternehmen gelernt haben, ihre Mitarbeiter also diejenigen, die Entscheidungen treffen und unternehmenskritische Aufgaben durchführen als wertvolles Kapital zu betrachten. Seitdem investieren Sie in Schulungen und sonstige Programme, die ihre Mitarbeiter noch wertvoller für das Unternehmen machen. Es ist an der Zeit, die für die Arbeit dieser Mitarbeiter benötigten Informationen ebenfalls als wertvolles Gut zu behandeln. Unternehmen müssen eine Kultur entwickeln, die der Datenqualität eine hohe Priorität zuweist. Mitarbeiter auf allen Ebenen nicht nur diejenigen, die für die Daten verantwortlich sind, auch diejenigen, die sie nutzen müssen sich der Bedeutung zuverlässiger Informationen bewusst sein und die Daten pflegen und optimieren. Zuverlässige, aktuelle Informationen sind die Grundlage für bessere Leistungen und Ergebnisse und bei börsennotierten Unternehmen auch für höhere Kurse. Vorausschauendes Handeln Viele Unternehmen reagieren nur auf schlechte Datenqualität und ergreifen regelmäßig Maßnahmen zur Lokalisierung und Bereinigung ungültiger oder beschädigter Daten. Dabei bedenken sie nicht, dass die fehlerhaften Daten beim Einsatz in Geschäftsprozessen bereits unwiderrufliche Schäden angerichtet haben können. Hinzu kommt, dass auch andere Systeme in Mitleidenschaft gezogen worden sein können, weil sich Daten schnell im Unternehmen ausbreiten. In jedem Fall ist es günstiger, die kontaminierten Daten bereits am Ursprungsort zu stoppen als den gesamten Datenbestand zu bereinigen, der mit diesen Daten gespeist wird. Gefragt ist also ein Konzept, das frühzeitig eingreift und die Datenqualität sichert. Eine Datenqualitäts-Firewall kann fehlerhafte Datensätze in Echtzeit abfangen, bevor sie in die Datenbank gelangen. Damit erübrigt sich der Finanz- und Personalaufwand für die Lokalisierung und Berichtigung fehlerhafter Informationen, die über zahllose Systeme und Quellen verteilt sind. Qualität durchsetzen: Data Governance ist der Schlüssel Viele Unternehmen, die Datenqualitätsprogramme einführen, verzichten darauf, die Einhaltung der entsprechenden Richtlinien und Verfahren kontinuierlich im Alltag zu kontrollieren. Dafür gibt es zahlreiche Gründe. Einer der häufigsten ist dem Blog BeyeNETWORK zufolge das Missverständniss, dass Datenqualität und Data Governance einmalige Projekte seien und keine fortlaufenden Programme, die eine eigene Überwachung und Optimierung erfordern. Ohne einen effektiven Data-Governance-Plan ist die Verbesserung der Datenqualität nicht viel mehr als Datenbereinigung, die nur vorübergehend für gutes Datenmaterial sorgt. 8 8 Medved, Joy. An Easier Way to Enforce Data Governance Compliance, BeyeNETWORK, February Die wahren Kosten fehlerhafter Daten

13 Ein effektiver Data-Governance-Plan mit entsprechenden Lösungen ist entscheidend für eine kontinuierliche Datenqualität. In seinem Blog Obsessive-Compulsive Data Quality schreibt Jim Harris: Der Unterschied zwischen Erfolg und Fehlschlag Ihres Data-Governance-Programms hängt davon ab, ob Sie Ihre Verhaltensregeln durchsetzen. 9 Anders gesagt führen Datenqualitätspläne zu nichts, wenn sie nicht richtig umgesetzt und befolgt werden. Harris empfiehlt folgende Vorgehensweise: Richtlinien klar und leicht verständlich dokumentieren Verfahrensweisen bekanntgeben, dabei aber offene Diskussionen zulassen Qualitätskriterien festlegen und messen, damit die Auswirkungen überwacht werden können Geschäftsprozesse, Technologien, Daten oder Personen, die möglicherweise zu Qualitätsproblemen beitragen, korrigieren Richtlinien entsprechend der Weiterentwicklung Ihres Unternehmens, seiner Ziele und seiner Datenumgebung verfeinern 9 Harris, Jim. Jack Bauer and Enforcing Data Governance Policies, Obsessive-Compulsive Data Quality Blog, June Information Builders

14 Fehlerhafte Daten eliminieren: Fallbeispiele aus der Praxis Wie lassen sich diese Prinzipien in der Praxis umsetzen? Schauen wir uns einmal beispielhaft an, wie innovative Tools und Best Practices zur Verbesserung der Datenqualität in vier Unternehmen eingesetzt werden. CenterStone Technologies Als führender Entwickler von Lösungen für die Auftragsabwicklung optimiert CenterStone Umsatz und Kundenservice durch eine flexible, skalierbare und äußerst leistungsfähige Umgebung, in der Datentransfer und Datenbereinigung automatisiert und beschleunigt ablaufen bei steigender Datenqualität. Aufgrund der höheren Effizienz und niedrigeren Kosten rechnet CenterStone für das Projekt über einen Zeitraum von drei Jahren bei einer Investitonsrendite von 371 % und einer Amortisationszeit von drei Monaten mit einem kumulativen Nettogewinn von über 1 Million US- Dollar. Love s Travel Stops & Country Stores Love s ist laut Forbes das siebtgrößte in Privatbesitz befindliche Unternehmen in den USA mit über 280 Geschäften und 130 Reifencentern in 39 Bundesstaaten. Um die POS-Zahlen mit Überweisungsdaten abzugleichen, Abweichungen aufzudecken und die Ursachen für notorische Probleme zu ermitteln, realisierte Love s eine einzigartige Umgebung auf Basis moderner Integrations- und Datenqualitäts-Managementlösungen. Diese Umgebung sichert die Qualität der Finanzdaten, indem sie überprüft, ob Transaktionen in jeder Phase des komplexen Kommunikationsprozesses richtig weitergeleitet werden und sie hilft dem Unternehmen, Finanzprobleme leichter zu erkennen, zu analysieren und zu beseitigen. Das wiederum verbessert den Cashflow und beschleunigt Zahlungen. State of New Hampshire Department of Revenue Administration Diese Behörde, die die Steuereinnahmen für 253 Kommunen im Staat New Hampshire abwickelt, Steuersätze festsetzt und das Grundsteuerwesen beaufsichtigt, hatte Schwierigkeiten bei Erfassung, Abgleich und Analyse von Steuerzahlerdaten und in der Folge auch bei Steuerschätzungen. Sie führte eine kostengünstige Plattform für die Analyse und Verbesserung der Qualität ihrer Datenbestände ein, die in einem komplexen Verbund aus Buchhaltungs- und Abrechnungssystemen integriert ist. New Hampshire kann seinen Steuerzahlern jetzt einen besseren Service bieten und der Politik zuverlässigere Prognosen liefern, die so die wirtschaftliche Lebensfähigkeit des Staats und die Praktikabilität der Steuern besser einschätzen kann. Senior Health Insurance Company of Pennsylvania Die Senior Health Insurance Company of Pennsylvania (SHIP) hat Datenqualitätsaspekte in ihre Pläne zur Einführung einer hoch entwickelten Analyseumgebung für die langfristige Planung, optimierte Kommunikation und branchenweiten Informationsaustausch bei höherer Effizienz und niedrigeren Kosten einbezogen. Informationen über Zehntausende von Zahlungen und Tausende von Ansprüchen sowie Informationen über Standorte von Versicherten, Anspruchsarten, Alter und Kosten werden automatisch bereinigt und in ein Data Warehouse geladen, wo sie analysiert werden können. Dank der zuverlässigen, aktuellen Informationen hilft die Umgebung SHIP dabei, Betrugsfälle einzudämmen und Reserven vorzuhalten, die ausreichen, um die Versicherungsansprüche auf mindestens 50 Jahre hinaus zu decken. 12 Die wahren Kosten fehlerhafter Daten

15 Fazit Die Förderung der Datenqualität im Unternehmen muss keine unüberwindliche Herausforderung sein. Mit sechs einfachen Schritten können Sie eine Kultur schaffen, die Informationsintegrität fördert und vorausschauende Prozesse und Kontrollelemente einführen, die Daten zuverlässig, aktuell und vollständig halten. Worauf stützen sich Unternehmen wie CenterStone, Love s Travel Stops and Country Stores und SHIP bei ihren Datenqualitätsinitiativen? Auf umfassende Datenintegrations- und Datenintegritätslösungen von Information Builders: iway Data Quality Suite Datenqualitätsmanagement und Data-Profiling-Funktionen in Echtzeit helfen bei der Optimierung von Konsistenz, Vollständigkeit und Korrektheit von Daten für sämtliche Informationsgüter. Master Data Suite Eine hochmoderne Stammdatenverwaltung ermöglicht die Konsolidierung von Millionen Datensätzen und stellt einheitliche, validierte Stammdaten für eine Vielzahl von Enterprise- Applikationen und Systeme direkt und verzögerungsfrei zur Verfügung. iway Integration Suite Integritätslösungen von Information Builders optimieren Daten unabhängig davon, wo und in welchem Format sie gespeichert sind ob strukturiert oder unstrukturiert und ermöglichen so eine einheitliche, zuverlässige Darstellung an jedem Interaktionspunkt. Diese leistungsstarken Technologien zur Daten- und Anwendungsintegration machen in Verbindung mit den innovativen Datenqualitäts- und Stammdaten-Verwaltungsfunktionen die Informationsmanagement-Plattform iway aus. 13 Information Builders

16 Information Builders Information Builders hilft Unternehmen bei der Umwandlung von Daten in geschäftlichen Mehrwert. Unsere Software-Lösungen für Business Intelligence und Analytik, Integration und Datenintegrität ermöglichen bessere Entscheidungen, stärken Kundenbeziehungen und schaffen Wachstum. Kein Softwareunternehmen engagiert sich mehr für den Erfolg seiner Kunden als wir. Daher überrascht es nicht, dass Zehntausende führende Unternehmen auf Software von Information Builders setzen. Information Builders wurde 1975 gegründet und hat seinen Hauptsitz in New York und verfügt über Niederlassungen auf der ganzen Welt. Nach wie vor sind wir eines der größten unabhängigen Unternehmen in Privatbesitz in der Software-Industrie. Besuchen Sie uns auf informationbuilders.com, folgen Sie uns auf Twitter liken Sie uns auf Facebook und besuchen Sie unsere LinkedIn-Seite. 14 Die wahren Kosten fehlerhafter Daten

17 Worldwide Offices Corporate Headquarters Two Penn Plaza New York, NY (212) (800) United States Atlanta, GA* (770) Baltimore, MD (703) Boston, MA* (781) Channels (770) Chicago, IL* (630) Cincinnati, OH* (513) Dallas, TX* (972) Denver, CO* (303) Detroit, MI* (248) Federal Systems, DC* (703) Florham Park, NJ (973) Gulf Area (972) Hartford, CT (781) Houston, TX* (713) Kansas City, MO (816) Los Angeles, CA* (310) Milwaukee, WI (414) Minneapolis, MN* (651) New York, NY* (212) Orlando, FL (407) Philadelphia, PA* (610) Phoenix, AZ (480) Pittsburgh, PA (412) Sacramento, CA (916) San Jose, CA* (408) Seattle, WA (206) St. Louis, MO* (636) , ext. 321 Washington DC* (703) International Australia* Melbourne Sydney Austria Raffeisen Informatik Consulting GmbH Wien Brazil InfoBuild Brazil Ltda. São Paulo Canada Calgary (403) Montreal* (514) Ottawa (613) Toronto* (416) Vancouver (604) China Information Builders China Beijing Estonia InfoBuild Estonia ÖÜ Tallinn Finland InfoBuild Oy Espoo France* Puteaux +33 (0) Germany Eschborn* Greece Applied Science Ltd. Athens Guatemala IDS de Centroamerica Guatemala City (502) India* InfoBuild India Chennai Israel SRL Software Products Ltd. Petah-Tikva Italy Information Builders Italia S.r.l. Agrate Brianza Japan KK Ashisuto Tokyo Latvia InfoBuild Lithuania, UAB Vilnius Lithuania InfoBuild Lithuania, UAB Vilnius Mexico Mexico City Middle East Innovative Corner Est. Riyadh n Iraq n Lebanon n Oman n Saudi Arabia n United Arab Emirates (UAE) Netherlands* Information Builders (Benelux) B.V. Amstelveen 31 (0) Nigeria InfoBuild Nigeria Garki-Abuja Norway InfoBuild Norge AS c/o Okonor Tynset Portugal Lisboa Singapore Automatic Identification Technology Ltd. Singapore /92 South Africa Fujitsu (Pty) Ltd. Cape Town Sandton InfoBuild (Pty) Ltd. Johannesburg South Korea UVANSYS, Inc. Seoul Southeast Asia Information Builders SEAsia Pte. Ltd. Singapore n Bangladesh n Brunei n Burma n Cambodia n Indonesia n Malaysia n Papua New Guinea n Thailand n The Philippines n Vietnam Spain Barcelona Bilbao Madrid* Sweden InfoBuild AB Solna Switzerland Dietlikon Taiwan Galaxy Software Services, Inc. Taipei (866) , ext. 114 United Kingdom* Uxbridge Middlesex Venezuela InfoServices Consulting Caracas * Training facilities are located at these offices. Hauptniederlassung Two Penn Plaza, New York, NY , USA Tel.: (212) Fax (212) DN DE informationbuilders.com Kanadischer Hauptsitz 150 York St., Suite 1000, Toronto, ON M5H 3S5, Kanada Tel.: (416) Fax (416) Anfragen aus anderen Ländern +1(212) Copyright 2013 by Information Builders. All rights reserved. [112] All products and product names mentioned in this publication are trademarks or registered trademarks of their respective companies.

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