Datenqualität und Datenstrukturen: das Fundament unter den Zahlen
Jede Auswertung ist nur so gut wie die Daten darunter. Zehn Jahre Datenqualitätsmanagement im Bankenumfeld haben mich eines gelehrt: Datenprobleme sind fast nie IT-Probleme, sondern Zuständigkeits- und Definitionsprobleme. Genau dort setze ich an.
Typische Ausgangslage
- Kunden, Artikel oder Kostenstellen existieren mehrfach mit unterschiedlichen Schreibweisen
- Auswertungen aus zwei Systemen kommen nie auf dieselbe Summe
- Niemand kann sagen, wer für die Pflege welcher Daten zuständig ist
- Vor jeder Auswertung steht eine Stunde manuelles Bereinigen
Was Sie bekommen
- Einen Datenqualitäts-Befund: wo es klemmt, was es kostet, was zuerst zu tun ist
- Bereinigte Stammdaten mit Regeln, die Neuanlagen sauber halten
- Definierte Datenverantwortung: wer pflegt was, wer prüft, wer entscheidet
- Dokumentierte Datenflüsse von der Quelle bis zum Bericht
So gehe ich vor
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Messen statt vermuten
Ich mache Datenqualität messbar. Dubletten, Lücken und Widersprüche werden mit Zahlen belegt.
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Ursachen klären
Fehler entstehen an Prozessstellen. Die werden gefunden, nicht nur ihre Symptome geputzt.
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Bereinigen und regeln
Bestand bereinigen, Eingaberegeln und Prüfroutinen einziehen, Verantwortung festlegen.
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Dauerhaft sichern
Ein schlankes Qualitäts-Monitoring zeigt, ob es sauber bleibt.
Das Ergebnis
Auswertungen stimmen überein, Berichte brauchen keine Vorab-Bereinigung mehr und neue Daten bleiben sauber.
Häufige Fragen zu dieser Leistung
Ist das nicht Aufgabe unserer IT?
Die IT stellt Systeme bereit. Ob ein Kunde doppelt angelegt wird, entscheidet aber der Prozess, nicht der Server. Datenqualität ist eine Organisationsaufgabe mit technischer Unterstützung.
Lohnt sich das vor einer BI-Einführung?
Es ist die Voraussetzung dafür. Ein Dashboard auf schlechten Daten beschleunigt nur die Verbreitung falscher Zahlen. Deshalb gehören beide Themen bei mir zusammen.
Wie lange dauert eine Stammdaten-Bereinigung?
Der Befund steht nach wenigen Tagen. Die Bereinigung selbst hängt vom Bestand ab und läuft priorisiert. Zuerst kommen die Daten dran, die Berichte und Prozesse tatsächlich verfälschen.
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