HFNR 240319 Natuvion nVision 05 Gesamtansicht Web 2 (1) - Flipbook - Seite 10
DATA IDENTIFICATION & CLUSTERING
Gibt es noch weitere
Probleme bei den
Daten?
Lücken entdecken wir häu昀椀g bei der technischen
und fachlichen Umsetzung. Die kommen dann
vor allem in unseren Workshops hoch. Insbesondere, wenn Personen aus dem Fachbereich nach
technischen Details gefragt werden. Eine
typische Frage: Wo sind die Tabellen, die für
die Migration benötigt werden? Wie sind sie
aufgebaut? Wie müssen sie befüllt werden?
Da ernten wir nicht selten fragende Blicke. Das
sind dann Wissenslücken, die zu mangelnder
und fehlerha昀琀er Datenp昀氀ege führen.
Aber wie kann das denn sein?
Werden die Personen nicht
richtig geschult?
Genau, o昀琀mals liegt es einfach am mangelnden
Know-how. Nichts ist beständiger als eine
fehlerha昀琀e Eingabe! Wenn es immer falsch
gemacht wurde, lernt jede neue Person auch den
„falschen“ Prozess. Daher ist es enorm wichtig,
vor einer Transformation alle diese Prozesse
grundsätzlich zu hinterfragen und zu prüfen.
Ist das richtig angelegt, sind die Infos relevant
und korrekt? Wer braucht diese Daten, wie
und durch wen und wie werden sie weiterverarbeitet. Genau diese Informationen analysiert
Natuvion SOPHIA und zeigt Fehler auf. Welche
Module müssen wie genutzt werden? Wie
müssen die Stammdaten gep昀氀egt und angelegt
werden? Alles das wird detailliert überprü昀琀.
Das Ergebnis: Nur fehlerfreie bzw. bereinigte
Daten werden migriert.
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Bedeutet das: Migriert man die
Daten ungeprüft, ist man trotz
neuem System keinen Schritt
„weiter“?
Exakt. Man muss sich da schon mal hinsetzen
und seine Daten wirklich genau ansehen und
intensiv analysieren. O昀琀 kommt das 吀栀ema
Datenp昀氀ege wegen Zeitmangel zu kurz. Dabei
gibt es Systeme, die sofort merken, wenn etwas
nicht korrekt eingetragen ist. In dem Fall könnte
man direkt gegensteuern. Die werden aber zu
selten genutzt. Das rächt sich irgendwann. Ein
Blick in die Transformationsstudie 2024 zeigt,
dass eine wesentliche Motivation zur Transformation von IT-Systemen die Nutzung neuer
Technologien wie KI ist. Aber wer seine Daten
nicht in einen Tipptopp-Zustand bringt, wird
aus den vielen Möglichkeiten von KI wenig
Nutzen ziehen können!
Wenn Kunden sagen, ihre
Daten seien in Ordnung, sie
bräuchten keine extra Analyse,
stellt sich häu昀椀g heraus, da ist
doch noch reichlich Luft nach
oben. Was macht ihr denn bei
euren Analysen anders als
unsere Kunden?
Wir bieten den Kunden ein umfangreiches
Daten-Assessment. Nutzt der Kunde dieses
Angebot, schauen wir uns die Struktur und
Daten sehr genau an. Wir schauen da einfach
viel tiefer, zielgerichteter und strukturierter in
alle Ecken, als der Kunde das üblicherweise
macht. Aus unserer mannigfaltigen Erfahrung
mit komplexen, umfangreichen und internationalen Transformationen wissen wir natürlich
auch, wo und was wir uns im Detail anschauen
müssen. Diese Erfahrung hat üblicherweise
einfach kein Kunde. Unsere Kunden prüfen
die Daten meist nur auf Vollständigkeit und
Korrektheit.
