Datenanalyse

Eine hohe Datenqualität ist gleichbedeutend mit einer hohen Informationsqualität und ist entscheidend für effiziente Prozesse sowie eine hohe Sichtbarkeit und Kundenzufriedenheit. Denn nur bei einer hohen Qualität können wertvolle und zutreffende Informationen aus den Daten gewonnen werden und am Markt eingesetzt werden. Dies ist die Grundlage für positive und erfolgreiche Einkaufserlebnisse – sowohl im B2C-, als auch im B2B-Umfeld. Unternehmen, die korrekte, eindeutige, konsistente, vollständige, verständliche und aktuelle Produktinformationen bereitstellen, können sich damit erheblich vom Wettbewerb hervorheben.

Data Quality-Wheel

Doch wie lässt sich die Datenqualität auswerten? Hierbei handelt es sich nicht um ein einfaches messbares Kriterium, sondern setzt sich aus vielen verschiedenen Faktoren zusammen und benötigt somit eine detaillierte Analyse. Häufig wird von sogenannten schlechten Daten gesprochen, die einen reibungslosen Arbeitsablauf behindern. Da die Datenmodelle so komplex sind, liegt der Fehler jedoch häufig im Detail: Befindet er sich im Zugang der Daten, im Inhalt, im Kontext oder in der Darstellung der Informationen?

SDZeCOM hat das durch langjährige Erfahrung und eine Vielzahl an Kundenprojekten gewonnene Know-how gebündelt und für eine hochwertige Datenqualitätsaussage das Data Quality Wheel konzipiert. Die Analyse ist zum Teil IT-gestützt und zum Teil analog und durchleuchtet die gesamte Kompetenz der Unternehmen. Zur transparenten und multidimensionalen Betrachtung, werden die einzelnen Ergebnisse aus Vollständigkeits-, Struktur-, Dubletten-, Inhalts-, Umfangs- und Zugangsanalyse in einem Data Quality Wheel dargestellt.

Da Geschäftsmodelle sich in der Fülle an Dateninformationen unterscheiden, teilt die Datenanalyse die verschiedenen Analyse-Ansätze in vier Hauptkriterien auf. Somit kann die Untersuchung nach Themenfelderanforderungen varriieren und eine differenzierte und strukturierte Prüfung der einzelnen Einflüsse auf die Datenqualität erfolgen. Für eine grafische Darstellung sowie eine Detailinterpretation werden dabei verschiedene Tools, unter anderem die Struktur- und Vollständigkeits-Analyse, eingesetzt, die den Status Quo der Daten liefern. Diese werden mit dem Marktstandard verglichen und zusätzlich können Aussagen getroffen werden, wie harmonisch das Datenmodell ist.

 

Struktur-AnalyseVollständigkeits-Analyse

 

Dabei spielt eine hohe Datenqualität auf verschiedenen Ebenen des Geschäftsprozesses eine wichtige Rolle.


Sie beschäftigen sich mit der Implementierung eines PIM-Systems?
Unser Data Quality Wheel bietet Ihnen die Möglichkeit die Basis für eine erfolgreiche Implementierung eines PIM-Systems zu schaffen.


Sie möchten ein PIM-System implementieren?
Das Data Quality Wheel ermöglicht Herstellern und Händlern, anhand eines optimierten Datenkatalogs, einen gelungenen Start in das Projektvorgehen bei Implementierung eines PIM-Systems oder auch MDM-Systems. Das Datenmodell wird von Grund auf überprüft und bewertet und zeigtdie Stärken und Schwächen der Datenqualität grafisch auf. Damit keine kostspieligen und zeitraubenden Störungen durch unvollständige und fehlerhafte Daten im Projektverlauf entstehen, überprüfen Sie vorab, ob Sie PIM-Ready sind. Damit schaffen Sie die Grundlage für einen erfolgreiches PIM-/MDM-Projekt.


Sie haben bereits ein PIM-System im Einsatz und benötigen einen Datenqualitäts-Check?
Die Datenanalyse untersucht ihr bestehendes Datenmodell im PIM-System und bietet Ihnen eine Data Review.


Sie möchten Ihre Datenqualität im PIM-System überprüfen?
Datenqualität ist ein kontinuierlicher Prozess womit ein systematisches Datenqualitätsmanagement gefordert ist, um die Zuverlässigkeit der Prozesse zu garantieren. Nach der Einführung eines PIM-Systems spielt Data Review somit eine entscheidende Rolle. Das Data Quality Wheel zeigt Ihnen daher den vorteilhaften Datenqualitäts-Check auf, der bereits bestehende Datenmodelle in PIM-Systemen auf ihr Qualitätslevel überprüft. Damit sich im Nutzungsverlauf nicht doch Fehler einschleichen, zum Beispiel durch mangelnde Kenntnisse der Benutzer, die sich schnell auf die Prozesse auswirken, empfiehlt sich eine Data-Review. Das Tool stellt sicher, ob das Datenmodell nach wie vor qualitativ hochwertig ist und weist gegebenenfalls auf nötige Optimierungen hin.


 

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Ergebnis der Analyse
Nach jeweils abgeschlossener Analyse erhalten Sie von uns ein Datenqualitäts-Zertifikat sowie einen Audit-Bericht. Das Data Quality Wheel liefert eine aussagekräftige, detaillierte und grafische Dokumentation, damit Sie einzelne Ergebnisse nachvollziehen können. Zur gezielten Einleitung der Optimierungsmaßnahmen, erhalten Sie eine konkrete Handlungsempfehlung von uns an die Hand. Unsere IT-Experten bieten Ihnen im Anschluss an die Datenprüfung ein abschließendes Beratungsgespräch an. Optional unterstützen wir Sie bei der Einführung von Datenqualitäts-Methoden in Ihrem Unternehmen.

 

Ihre Vorteile

  • Differenzierte und strukturierte Prüfung der einzelnen Einflüsse auf die Datenqualität
  • Grafische Darstellung und eine Detailinterpretation des Status Quo
  • Konkrete Handlungsempfehlungen
  • Datenqualitäts-Zertifikat und detaillierter Audit-Bericht

  • Möglichkeit zur weiteren Projektbegleitung durch unser Experten-Team
  • Aufzeigen von fehlerhaften und unvollständigen Daten

 

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