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

UseCase_DataGovernance Data Quality Circle Kreislauf Analyze Cleanse Protect Govern

Data Quality ist ein zirkulärer Prozess, bestehend aus vier Phasen.

  1. Analyze: Überprüfung der aktuellen Kundenstammdaten im Unternehmen, um Defizite, Inkonsistenzen und Verstöße gegen Datenerfassungsvorgaben aufzudecken.
  2. Cleanse: Maßnahmen zur Fehlerbehebung und Optimierung der Data Quality, einschließlich der Konsolidierung und Anreicherung von Stammdaten.
  3. Protect: Langfristige Sicherstellung eines hohen Datenqualitätsniveaus durch die Implementierung von „DQ-Checks“.
  4. 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:

UseCase_DataGovernance Data Quality Datenqualität IT Beratung Dienstleister CO2 Reportng gesetzliche Neuregelung

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

Datalytics ist Ihr Partner zur Einführung eines Datenqualitätsmanagements

Whitepaper

Wie Sie zum Data Governance Champion werden

Mockup eines Whitepaper mit dem Titel "Wie Sie zum Data Governance Champion werden - Ihr Weg zum Data Intelligence Unternehmen"

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