Datenqualität mit atnexxus.

Qualitativ hochwertige und nutzbringende Daten sind die Grundlage moderner und effizienter Geschäfts- und Arbeitsprozesse. Der Wert von Daten entsteht, wenn diese in der richtigen Qualität zum richtigen Kontext angewendet werden. Stehen die Daten noch zur richtigen Zeit am richtigen Ort zur Verfügung, so entsteht maximaler Mehrwert.

Je nach Anwendungsfall ergeben sich daraus unterschiedliche Anforderungen an die Daten und deren Prozesse. Der Nutzer der Daten entscheidend final, ob die Daten für seinen Zweck passen und entsprechend wertig sind.

Wir von atnexxus unterstützen Sie, die Daten in der richtigen Qualität und zur richtigen Zeit der passenden Nutzung bzw. Nutzer bereitzustellen und so den optimalen Nutzwert Ihrer Daten zu erreichen.

Dazu betrachten wir natürlich die Daten, die Qualität, die Prozesse, der Zweck der Daten und die Datenerfassung.

• Minimierung von Haftungs- und Complienceregeln
• Bessere Daten ermöglichen einfachere und otpimierte Prozesse

• Hochwertige Daten ermöglichen schnellere und bessere Entscheidungen
• Gute Daten ermöglichen weitere Optimierungen und neue Potentiale zu  erschließen

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Der Termin ist kostenfrei und unverbindlich.

Besprechen Sie mit uns Ihre Anforderungen und Ziele. Wir verschaffen Ihnen einen ersten Überblick zu den Möglichkeiten und machen Handlungsvorschläge.

Wir  gehen auf  auch alle notwendigen und gewünschten Aspekte zur Verbesserung Ihre Datenqualität und damit verbundenen Abläufe ein.

Je nach Umfang oder Startpunkt können nur einzelne Aspekte relevant sein.

Wir haben die relevantesten Themen vom Start bis zur Betreuung für die Umsetzung qualitativ hochwertiger Daten zusammengestellt.

Je nach Thema und Aufgabenstellungen kann das eine  1 bis 2 Tage oder ein Projekt bedeuten.

Strukturelle Datenqualität:

• Sind alle notwendigen Daten vorhanden, bzw. sind die entsprechenden Felder ausgefüllt
• Sind Syntax und Wertetypen gemäß den Vorgaben

Inhaltliche Datenqualität:

• Sind die richtigen Werte eingetragen, Referenzdaten z.B helfen dabei
• Logische Inkonsistenzen auf Basis der erfassten Daten z.B Motor= Elektro und Treibstoff=Diesel

Linguistische und sprachliche Qualität

• Prüfung, ob in Texten und Textfeldern die richtigen Begriffe und Produktnamen verwendet werden
• Prüfung von Texten und Textfeldern auf Rechtschreib- und Grammatikfehler
• Prüfung auf Schreibweise und Stil

Planung und Organisation:

• Umstellung auf neue und optimierte Prozesse planen
• Coaching & Training der Mitarbeiter

Implementierung:

• Software auswählen und einrichten
• Durchlauf und Qualitätssicherung
• Rollout und Inbetriebnahme der neuen Prozesse
• Review der Umsetzung

Nachhaltigkeit:

• Betreuung und Review zum aktuellen Stand der neuen Prozesse
• Weitere Optimierungen und Möglichkeiten angehen

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Besprechen Sie mit uns Ihre Anforderungen und Ziele. Wir verschaffen Ihnen einen ersten Überblick zu den Möglichkeiten und machen Handlungsvorschläge.

• Denken Sie an den Nutzer der Daten, dieser bewertet die Wertigkeit und die Qualität der Daten aus seiner Sicht.
• Definieren Sie einen idealtypischen Datensatz, einen sogenannten Golden Record.
• Legen Sie klare Zuständigkeiten sowie Rollen und Regeln für das Arbeiten, Handling und Kontrollieren der Daten fest (DataGovernance).
• Setzen Sie eine Software oder ein System ein, das Sie bei der Erhöhung der Wertigkeit Ihrer Daten unterstützt.

• Erhöhen die Transparenz für Datenworkflows und sensibilisieren Sie Ihre Mitarbeiter.
• Automatisieren und Vereinfachen Sie Ihre Datenworkflows so gut wie möglich.
• Definieren Sie Ihre Arbeitsprozesse und Datenworkflows Hand in Hand.
• Legen Sie einheitliche Begrifflichkeiten und einen gemeinsamen Sprachgebrauch (Terminologie) fest.

• Vermeiden Sie wenn möglich das Abschreiben sowie das Copy & Paste von Inhalten. Automatisierungen sind besser.
• Nutzen und definieren Sie so wenig Freitextfelder wie möglich in Ihren Anwendungen.
• Erfassen Sie keine Daten (z. B. Metadaten) ohne den konkreten Nutzen zu kennen.
• Vermeiden Sie doppelte Daten bzw. Redundanzen.

• Denken Sie nicht in Silos. Vor allen bei Themen rund um Daten und Prozesse.
• Etablieren Sie keine Ersatzprozesse anstelle fehlender Datenqualität (z.B. Daten aus einer Quelle nehmen oder nur für den eigenen Zweck Daten korrigieren).
• Vermeiden Sie doppelte Bedeutungen.

• Es ist kein Verlass auf die Daten und deren Auswertung z.B. im Controlling
• Es werden Ersatzprozesse anstatt des Nutzens zentraler Daten gefunden und etabliert
• Viele Beschwerden und Rückläufer sind nicht technisch bedingt.
• Das Suchen der richtigen Daten braucht viel Zeit.
• Daten müssen vor einer Nutzung kontrolliert und angepasst werden
• Daten werden häufig abgeschrieben und kopiert, es gibt kaum automatische Prozesse

• Der Erfasser von Daten kennen nicht den Kontext der zu erfassenden Daten.
• Es werden Daten erfasst, damit Felder und Vorgaben erfüllt sind, ohne diese zu verstehen.
• Marktzahlen und das Messen von Marketingaktionen nicht verlässlich.
• Es ist unklar wer welchen Daten im Unternehmen nutzt bzw. davon einen Nutzen hat.
• Das Erstellen und Interpretieren von Reports und Kennzahlen ist aufwändig und geht nur nach der Korrektur der Daten.