Datenqualität messen & verbessern
Datenqualität – Ihr Fundament für präzise Entscheidungen!
Nutzen & Vorteile
Wussten Sie schon, dass nur 3 % der Daten von Unternehmen grundlegende Qualitätsstandards erfüllen?
1. Vertrauen und Reputation
Unternehmen, die qualitativ hochwertige Daten nutzen, können das Vertrauen ihrer Endbenutzer und Kunden gewinnen und ihre eigene Reputation auf dem Markt stärken.
2. Kreislauf Datenqualität
Data Quality ist ein zirkulärer Prozess, bestehend aus vier Phasen.
- Analyze: Überprüfung der aktuellen Kundenstammdaten im Unternehmen, um Defizite, Inkonsistenzen und Verstöße gegen Datenerfassungsvorgaben aufzudecken.
- Cleanse: Maßnahmen zur Fehlerbehebung und Optimierung der Data Quality, einschließlich der Konsolidierung und Anreicherung von Stammdaten.
- Protect: Langfristige Sicherstellung eines hohen Datenqualitätsniveaus durch die Implementierung von „DQ-Checks“.
- Govern: Durchgängige Überwachung und Dokumentation der Datenqualität mithilfe einer DQ-Scorecard.
3. Vertrauenswürdige Entscheidungsfindung
Daten sind die Grundlage für strategische Entscheidungen in Unternehmen. Durch die Sicherstellung von Datenqualität können Organisationen sicherstellen, dass die Entscheidungen auf zuverlässigen und genauen Informationen basieren.
4. Effizienzsteigerung
Hochwertige Daten reduzieren den Aufwand, der normalerweise für die Bereinigung und Korrektur von fehlerhaften Daten aufgewendet wird. Dadurch können Mitarbeiter ihre Zeit produktiver einsetzen.
5. Compliance und Risikominderung
Datenqualität ist entscheidend für die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und Vorschriften, insbesondere im Bereich Datenschutz. Durch die Gewährleistung der Datenqualität minimieren Organisationen das Risiko von Verstößen und rechtlichen Konsequenzen.
6. Zukunftssicherheit
Hochwertige Daten sind eine wichtige Grundlage für künftiges Wachstum und eine datengetriebene Zukunft. Sie ermöglichen es Organisationen, besser auf neue Chancen und Herausforderungen zu reagieren.
Anwendungsbeispiele
Wie unsere Kunden die Datenqualität optimieren
Praxisbeispiel zur Einführung von CO2-Reporting aufgrund gesetzlicher Neuregelung
Angenommen, ein Unternehmen verpflichtet sich, seinen CO2-Fußabdruck zu reduzieren und setzt dazu ein Monitoring-System ein, um regelmäßig CO2-Emissionen zu messen. Dieses System sammelt eine Vielzahl von Datenpunkten, einschließlich Energieverbrauch, Treibstoffverbrauch, Produktionsprozesse und andere relevante Informationen. Folgende Fragestellungen ergeben sich im Bereich Data Quality:
1. Inkonsistente Datenerfassung
Wenn die Daten nicht konsistent erfasst werden, zum Beispiel durch unterschiedliche Mitarbeiter oder unterschiedliche Methoden, wird es schwierig, genaue Trends über die Zeit zu erkennen. Dies könnte die Fähigkeit des Unternehmens beeinträchtigen, den Fortschritt bei der Reduzierung von CO2-Emissionen zu überwachen und zu bewerten.
2. Fehlerhafte Berichterstattung
Unternehmen müssen oft CO2-Kennzahlen in Berichten für Regulierungsbehörden, Investoren oder die Öffentlichkeit veröffentlichen. Fehlerhafte Daten könnten zu falschen Behauptungen und einem Verlust an Vertrauen seitens der Stakeholder führen.
3. Falsche Emissionsquellen
Wenn die Daten nicht korrekt erfasst werden, könnten wichtige Emissionsquellen übersehen werden. Zum Beispiel könnte ein bestimmter Produktionsprozess vergessen werden, was zu einer Unterschätzung der tatsächlichen CO2-Emissionen führen würde.
Lösungen
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