Datenqualität zu vertretbaren Kosten. 20. TDWI Anwenderforum Winterthur, D. Litscher

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1 Datenqualität zu vertretbaren Kosten 20. TDWI Anwenderforum Winterthur, D. Litscher

2 Motivation für Datenqualitätsmanagement Daten stellen für die Unternehmen eine immer wichtigere Ressource dar: Daten und Informationen bilden die Grundlagen für operative, taktische und strategische Entscheidungen Regulatoren stellen vermehrt Compliance-Anforderungen bezüglich Datenqualität Gesetzliche (z. B. Datenschutz) Auflagen und interne Weisungen(z. B SII) sind einzuhalten Die Datenmenge, die Unternehmen verwalten müssen, wächst im erheblichem Masse. Fehlerhafte Daten verursachen erhebliche Kosten Eine ungenügende Datenqualität stellt ein Risiko für ein Unternehmen dar Der Erfolg einer BI-Lösung hängt unter anderem auch wesentlich vom Vertrauen der Benutzer in die Datenqualität ab Ein umfassendes Datenqualitätsmanagements (DQM) ist eine Notwendigkeit! Aber: DQM Lösungen sind vielfach (noch) nicht prioritär und werden als (zu) teuer wahrgenommen Seite 2

3 Wieso werden DQM-Lösungen als (zu) teuer wahrgenommen? Datenqualitätsmanagement-Lösungen werden im wesentlichen aus zwei Gründen als (zu) teuer wahrgenommen: - Lösungsansätze, die einseitig auf Technologie fokussiert sind - Mangelndes Verständnis für die Problematik Schlechte Datenqualität wird praktisch immer verursacht durch eine Kombination von: Problemen bei Geschäftsprozessen, Probleme auf Grund des Verhaltens von Mitarbeitern und Probleme auf Grund der Technologie. Die Verbesserung der Datenqualität stellt eine Business Transformations Herausforderung dar, die entsprechende Lösungsansätze bedingt. Seite 3

4 DQM - Mangelndes Verständnis Das fehlende Verständnis bezüglich der Komplexität von Datenqualitäts- Problemstellungen führt zu: (Fokussierung auf Technologie) Kein ganzheitlicher Ansatz Einzelne Massnahmen werden oft aus einer aktuellen Problemstellung heraus ergriffen Mangelnde Nachhaltigkeit Die Anpassung und Aktualisierung einer Maßnahme / Arbeitsanweisung findet häufig nicht mehr statt, bzw. wird nicht gesteuert Die Motivation zur Anwendung / Beachtung ist stetig sinkend Die Überprüfung der Einhaltung und Wirksamkeit hängt an der persönlichen Motivation und Belastbarkeit des für die Maßnahme Verantwortlichen Es fehlt oft am Bewusstsein über die Bedeutung von Datenqualitätsmanagement sowohl auf Management Ebene wie bei den Quellsystem Verantwortlichen Seite 4

5 DQM - Fokussierung auf Technologie Aktuelle Ansätze des Datenqualitätsmanagements sind meist auf den technologischen Aspekt fokussiert. Wird meist zu wenig beachtet Gegenwärtiger Fokus Seite 5

6 Datenqualitätsmanagement Spannungsfeld Mangelndes Bewusstsein des Top Managements Gegenseitig Beeinflussung Fokussierung auf primäre Datennutzung der Quellsystem Verantwortlichen Seite 6

7 Datenqualitätsmanagement Bewusstsein für DQM auf Management-Ebene Es ist heute schwierig, das Interesse des Top-Managements für Datenqualität nachhaltig zu gewinnen: Datenqualität ist nur eines von vielen Themen, mit denen sie sich täglich beschäftigen Datenqualität ist ein komplexes Thema, dessen Problemstellungen selten mit einfachen Entscheidungen gelöst werden können Der Mehrwert von verbesserter Datenqualität lässt sich nicht oder nur schwer beziffern Datenqualitätsmanagement ist eine junge Disziplin Datenqualität ist heute eine sehr technische Disziplin, die auf der Management- Ebene nur sehr wenige verstehen Datenqualitätsmanagement muss verkauft werden! Datenqualitätsthemen müssen in den Kontext zu anderen Themen gesetzt werden Komplexe Sachverhalte müssen einfach dargestellt werden Seite 7

8 Datenqualitätsmanagement The six steps to the top 1) STEP 1 Beschreibe das Problem STEP 2 Definiere die Vision STEP 3 Stelle Liefer-/ Umsetzungsfähigkeit unter Beweis STEP 4 Bereite den Boden vor STEP 5 Beeinflusse das Ergebnis STEP 6 Erhalte die Einbindung Verstehe die Datenqualitätsprobleme und sei in der Lage, sie so zu erklären, dass es eine bleibende Wirkung beim Management hat Definiere eine Vision der Verbesserungen, die mit den vorgeschlagenen Massnahmen erreicht werden sollen. Bereite eine entsprechende Präsentation vor. Stelle sicher, dass mindestens eines (besser mehrere) Datenqualitätsverbesserungsprojekt mit positiven Ergebnissen für den Fachbereich, erfolgreich abgeschlossen worden ist, bevor das Gespräch mit dem Top Management gesucht wird. Sei gut vorbereitet für den ersten Kontakt mit dem Top Management. Wende entsprechende Verhandlungstechnik an, um das Top Management zu überzeugen Entwickle und führe organisationale Strukturen für die Verbesserung der Datenqualität ein, bei denen das Top Management eine aktive Rolle spielen kann 1) Nigel Turner, whitepaper «Reach for the Top», 2014, Trillium Software Seite 8

9 Quellsysteme - Primäre Datennutzung Quellsystem Verantwortliche sind (und werden wohl auch in näherer Zukunft) immer auf die primäre Nutzung ihrer Daten fokussiert sein: Ihr Erfolg wird an der primären Nutzung gemessen Die primäre Nutzung kennen sie im Detail Die sekundäre Nutzung ist ausserhalb ihres Verantwortungsbereichs Die Quellsystem Verantwortlichen müssen in das Data Governance Konzept einbezogen werden und darin eine aktive Rolle übernehmen Es ist den Quellsystem Verantwortlichen die Bedeutung der sekundären Datennutzung und insbesondere mögliche Rückkopplungen auf die primäre Nutzung zu erklären Die Wirksamkeit wird erhöht, wenn dies insbesondere auch durch das Top Management erfolgt Seite 9

10 Fazit Ein ganzheitlicher Datenqualitätsmanagement Ansatz unter Einbezug sowohl der prozessualen als auch der personellen Ebene ist sowohl effizienter als auch effektiver als die Konzentration auf einen rein technischen Ansatz. Ein ganzheitlicher Datenqualitätsmanagement, der die Behebung von entsprechenden Mängel als Business Transformation versteht, bedingt zwingend, dass der Fachbereich eine entsprechende Führungsrolle übernimmt. Seite 10

11 BIG Data & DQM Seite 11

12 BIG Data & Datenqualitätsmanagement (1/3) «State of the art» im Testmanagement: strukturiertes und risikobasiertes Testen Modul Modul Modul Priorität - Low Priorität - Medium Priorität - High Seite 12

13 BIG Data & Datenqualitätsmanagement (2/3) Wir bewegen uns im Rahmen einer Stichproben Seite 13

14 BIG Data & Datenqualitätsmanagement (3/3) Das Konzept der Stichproben geht von einer normalverteilten Welt aus. Normalverteilt Realität Die Welt ist nicht normalverteilt! Mit BIG Data Technologien wird es möglich sein, die Grundgesamtheit der Daten zu testen. Seite 14

15 Anhang Seite 15

16 Datenqualitäts-Management Lifecycle Data Quality Optimization Defining Business Process Rollen im DQM- Prozess: Process Owner Data Quality Reporting Data Quality Lifecycle Defining Data Quality Requirements Data Owner Data Quality Manager Solution Delivery Defining Data Quality Measurement Data Steward System Owner Seite 16

17 DQM Governance Rollen & Verantwortlichkeiten Rolle Verantwortlichkeiten Data Quality Manager Definition und Sicherstellung der DQM-Prozesse Definition der allgemeinen Bedingungen betreffend DQ- Anforderungen Review von Vorschlägen des Data Steward zur DQ- Verbesserung Data Steward Überprüfen und sicherstellen der Datenqualität Zur Verfügung Stellung von DQ-Berichten für den Data Quality Manager Erarbeiten von Verbesserungsvorschlägen bezüglich DQ- Problemen Data Owner Defintion von Daten und ihren Attributen Verantwortlich für die Qualität der Daten Entscheid, welche Massnahmen zur Verbesserung der Datenqualität, die vom Data Quality Manager und/ oder dem Data Steward vorgeschlagen wurden, umgesetzt werden sollen Process Owner Definition von Geschäftsprozessen Verantwortlich für die Qualität des Prozess-Ergebnis System Owner Verantwortlich für die System-basierte Umsetzung der Anforderungen bezgl. Datenqualität und Geschäftsprozesse Sicherstellen des Systembetriebs Seite 17

18 Datenqualitätsmanagement Messmethodiken (1/2) Criteria Measurement Methods Examples / Guidance Accuracy Value List - (Automated) compare Data Point with defined Values (existing Value List) - (Automated) compare Data Point with a Value Range - Compare Value Lists from differenr sources - Currency Code / Industry Code - Insurance premium > 0 - Check during the data loading process - Value lists should be stored centrally Integrity - Compare the Data Point against the defined integrity rules - Compare the Data Record against the defined integrity rules - Mutation date > Opening date - Data Profiling (group selection) Value Format - (Automated) compare Data Point with the defined Value Format - Date format must always be DD.MM.YYYY - Check during the data loading process - Description of attribute format should be stored centrally Uniqueness Consistency Value Correctness Data Quality Measurement - Compare the Data Point with the whole Data Set to ensure that the value exists only once - Check uniqueness of primary keys "Dublettenchecks" - Compare the Data Point with other systems/tables and if the value is equal at the same time - Compare the Data Record with other systems/tables and if the value is equal at the same time - Compare the Data Set with other systems/tables and if the value is equal at the same time Balance Reconicilation - Select a specific (sample size) Data Set and check whether the content make sense or not manually - Select a specific (sample size) Data Set and check whether the content make sense or not automatically based on defined ranges - Data which can be entered at several places as an input (eg names, addresses) - Data Profiling (group selection on primary key) - Balance reconciliations (semiautomated data checks between source and target system) - Sum assured, premiums, number of contracts - Manual: e.g. Technical Reserves on policy base - Automatic: Specific business logic in Excel is recalculated and compared with the results in the system. Seite 18

19 Datenqualitätsmanagement Messmethodiken (2/2) Criteria Measurement Methods Examples / Guidance Completeness Value Exists - (Automated) check if the Data Point has a value or not - Each attribute is specified in a data dictionary, whether it is nullable or not. - Should be applied for each attributed within a Datawarehouse- Record Exist Data Quality Measurement - Technical completeness check of a file delivery Transaction Reconciliation - Compare a sum of a key figure between source and target sys-tem Balance Reconciliation - Check if a known Data Record exists in the table (comparison between different systems) - Check sum of records - S Key t figures like sum assured sum assured, premiums, number of contracts Attribute Exists - (Technical) Check if the Attribut for a Data Record exists or not - Check during the data loading process, faulty records should be refused. Redundancy/ Consistency - Check whether all Data Records exists in several systems - Check whether all Data Set exists in several systems - Check if updates on data bases are pro-vided to target systems Appropriateness Definition - Review the Definition with a business process responsible and an IT responsible to ensure that the definition is understood - Relevant for rules that change frequently. - Account mappings Relevance - Review the Relevance with a business process responsible - Key data Attributes Solvenc ll Timeliness - Compare the timestamp of the Data Records with the expected - Compare existing mutation dates with cut-off date timestamps or ranges - Compare the timestamp of Data Records between tables and systems Granularity - Review by business responsible necessary - STEC data is passed to the wrong granularity, so that they cannot be processed. Seite 19

20 Datenqualitätsmanagement Data Profiling Data Profiling bezeichnet den weitgehend systemunterstützten Analyseprozess zur Bewertung vorhandener Datenbestände durch unterschiedliche Methoden. Gängige Profiling Methoden: "Top n" und "Bottom n" Ausprägungen Füllgrad eines Attributs Anzahl unterschiedliche Ausprägungen Mustererkennung Eindeutigkeitsprüfung (Eindeutigkeit eines einzelnen Attributes oder der Kombination von Attributen) Abhängigkeitsprüfung (Wert von Attribut X wird von Attributen A, B, C eindeutig bestimmt) Referentielle Integrität gegen Stamm- und Bewegungsdaten prüfen Datentyp-Prüfung eines Attributs SAP BW spezifisch: passende Infoobjekte zu einem Attribut vorschlagen Seite 20

21 Vollständigkeit Definition & Beispiele Vollständigkeit bedeutet, dass alle benötigten Informationen zur richtigen Zeit und auf der benötigten Granularitätsebene aufgenommen werden, verfügbar sind und entsprechend genutzt werden. DQM Anforderung -> Prüfschritt im Testmanagement Nutzung der Methoden 1 gemäss KPMG Beschreibung der Methode Beispiel Vorhandensein -> Funktionalität / Richtigkeit Feld vorhanden (Attribute Exists) Das Feld muss vorhanden sein. Vorhandensein -> Funktionalität / Richtigkeit Feld gefüllt (Value Exists) Das Feld enthält einen Wert. Vorhandensein -> Funktionalität / Richtigkeit Inhalt -> Funktionalität / Richtigkeit Datensatz vorhanden (Record Exist) Redundanz (Redundancy) Der Datensatz muss vorhanden sein. Keine ungewollte Vervielfältigung innerhalb eines Systems oder über Systemgrenzen hinweg für Felder, Datensätze oder Datenbestände. Über Datenfluss hinweg prüfen, ob alle Felder eines SOA Services auf jeder Ebene definiert sind. Bei Load prüfen, ob Pflichtfeld gefüllt ist. Regelmässig prüfen, wie hoch der Füllgrad bestimmter Felder ist Anzahl übertragener Datensätze über Reconsiliation feststellen und vergleichen. Anzahl der Datenfelder und - sätze je Ebene im Datenfluss entspricht der erwarteten Menge, die sich aus dem Datenmodell ergibt. Alle Attribute sind vorhanden und weisen den erwarteten Füllgrad aus, bzw. es wird entdeckt, falls der Füllgrad davon abweicht. Alle Datensätze werden übertragen, aufgenommen und auf keiner Stufe ungewollt vervielfältigt. Seite 21

22 Korrektheit Definition & Beispiele Korrektheit bedeutet, dass die Daten keine Abweichungen, Auslassungen oder Fehler enthalten und dass die Daten in einer zeitgerechten und konsistenten Art und Weise über die Systeme hinweg erfasst und verarbeitet werden. DQM Anforderung -> Prüfschritt im Testmanagement Nutzung der Methoden 1 gemäss KPMG Beschreibung der Methode Beispiel Range -> Funktionalität / Richtigkeit Werteliste (Value List) Der Feldwert wird gegen eine Liste oder gegen ein Wertintervall geprüft. Nationalität prüfen gegen ISO Ländercodes Range / Plausibilität -> Funktionalität / Richtigkeit Integrität (Integrity) Datenreferenzen müssen integer sein. Bei Bewegungsdaten, die auf Stammdaten verweisen, müssen die entsprechenden Stammdaten vorhanden sein. PLZ und Land, Prüfen der referentielle Integrität Format -> Funktionalität / Richtigkeit Feldformat (Value Format) Ein Feldwert muss einem vorgegebenem Format entsprechen. Numerisch, Datum, Dezimal, Plausibilität -> Funktionalität / Richtigkeit Eindeutigkeit (Uniqueness) Datensätze sind eindeutig, es existieren keine Dubletten. (eindeutige Schlüssel) 1'000 Sätze wurden übertragen, 1'000 Sätze wurden im EDW verbucht Plausibilität -> Funktionalität / Richtigkeit Konsistenz (Consistency) Im Fall einer gewollten Vervielfältigung eines Feldes, Datensatzes oder eines Datenbestandes muss die Konsistenz für den geforderten Zeitpunkt gegeben sein. Wiederholung von Schlüsselfeldern, Auflösung von Wiederholstrukturen. Die Daten werden geprüft, fehlerfrei übertragen und nicht ungewollt verändert. Feldinhalte entsprechen vordefinierten Formaten. Verweise auf Referenzdaten sind integer. Datensätze sind eindeutig und konsistent. Seite 22

23 Angemessenheit Definition & Beispiele Angemessenheit betrifft die Konsistenz und die Verständlichkeit der Daten. Die Daten müssen für den beabsichtigen Zweck geeignet und von Relevanz sein. DQM Anforderung -> Prüfschritt im Testmanagement Nutzung der Methoden 1 gemäss KPMG Beschreibung der Methode Beispiel Metadaten (AT) -> Benutzbarkeit / Verständlichkeit Definition Ein Datenobjekt oder ein Geschäftsprozess muss präzise, klar, konsistent und frei von Interpretation über Funktionsbereiche, Abteilungen und IT Systeme definiert sein. Für techn. Kommunikation: approved data element Bezeichnung, für fachl. Kommunikation: verständliche Beschreibung des Attributs. Plausibilisierung via Data Profiling -> Funktionalität / Ordnungsmässigkeit Relevanz (Relevance) Das Feld / der Datensatz muss für den genutzten Zweck sachdienlich sein. (Data Mart Flow) Der Datenempfänger beurteilt die zur Verfügung stehenden Daten gemäss seinen Anforderungen. SLA entlang des Datenfluss -> Funktionalität / Richtigkeit Aktualität (Timeliness) Die Daten müssen zum definierten Zeitpunkt zur Verfügung stehen. Bei monatlich gelieferten Daten spätestens bis zum 5. Arbeitstag des Monats. Plausibilisierung via Data Profiling -> Funktionalität / Richtigkeit Granularität (Granularity) Die Daten müssen für den genutzten Zweck in der richtigen Granularitätsebene zur Verfügung stehen. Prämien eines Vertrags aufgeteilt auf die einzelnen Deckungen. Die Metadaten(AT) müssen eindeutig beschrieben sein. Die Daten müssen sachdienlich sein und zum richtigen Zeitpunkt und auf der richtigen Granularitätsebene zur Verfügung stehen. Seite 23

24 Datenqualitäts-Messungen Check Scope Diagram Description Data Quality Measurement Examples Data Point (A single data element is checked) - Completeness (Null-Validation) - Data Type - Valuation Reconciliation Data Record (Data elements within a Record are compared) - Balance date (e.g. claim date > contract date) - Compliance with consistency rules for the data record Data Set (Several Records from a table are compared) - Plausibility (comparison of the sum insured with a reference size; summations of the data) - Status adjustments (the status xyz status must be preceded by abc) Record Set (Analysis over several tables) - Referential integrity (is the customer number in the contract table corresponding to the customer in the customer table) - Comparison between different states in the system Multiple Systems (Comparison between different Systems) - Balance Reconciliation (Check whether the aggregated data is consistent with the source) - Individual tests (comparisons between two systems, possibly manually) Seite 24

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