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DATA QUALITY & INTEGRITY
Erfolgsfaktor
Daten!
Jan Molsen, Teamlead Data Goernance & Compliance, Nat}ion GmbH
W
er IT-Lös}ngen einset¦t, kennt das
Phänomen. Ständig mssen Ssteme
auf dem neuesten Stand gehalten oder
optimiert erden. IT-Ssteme sind aber
kein Selbstzweck. Sie müssen Unternehmensprobleme lösen. Um schierige A}fgaben
richtig anzugehen, ist deswegen die Erstellung
einer Daten-Roadmap der ideale Ansatz.
Das gilt gan¦ besonders beim Data Q}alit
Management. Jan Molsen, Teamlead Data
Goernance & Compliance ¦eigt eindr}cksoll
a}f, dass oij scheinbar beährte Ansät¦e der
Grund für aktuelle Probleme sind.
Transaktionen automatisieren, den Informationsĵ}ss optimieren }nd Daten fr spätere
Abrufe speichern. Das waren lange Zeit die
Kernaufgaben der IT. Bei dieser Aufgabenstell}ng leisten konentionelle IT-Ansät¦e
a}ch g}te Arbeit. He}te beĴnden ir }ns
aber in der paradoxen Lage, dass genau die
Technologien, die beim Managen von Daten
helfen sollen, ¦} einer ka}m ¦} beältigenden
Flut an Informationen führen. Organisationen
wollen immer mehr externe und interne Daten
auswerten. Doch dabei laufen sie Gefahr, weiter
konventionelle Methoden zu nutzen, obwohl
eigentlich fundamental andere Vorgehens- und
Denkeisen erforderlich ären.
Um Werte aus Daten zu schöpfen, braucht es
mehr als nur analytische Werkzeuge: Unternehmen mssen ein Umfeld schaĥen, in dem
Beschäijigte Daten }nd ihr eigenes Wissen da¦}
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nutzen können, um die operative und strategische
Leistung ihrer Organisation zu verbessern.
Die Logik hinter vielen Investitionen in ITWerkzeuge und Big-Data-Initiativen lautet:
Wenn Manager schneller höherwertige Informationen erhalten, entscheiden sie besser, lösen
ihre Probleme schneller und gewinnen wertvolle
Erkenntnisse. Die Voraussetzung dafür sind
korrekte Daten. Im Mittelpunkt der Überlegungen sollte stehen: Welche Informationen
sind von Bedeutung? Aber wie nutzen die
späteren N}t¦er die Daten, beor sie entscheiden?
Das mssen die Verantortlichen hera}sĴnden.
Sich auf sein Bauchgefühl zu verlassen, ist nicht
der richtige Ansatz. Stattdessen muss auf eine
stabile Datengr}ndlage ¦}rckgegriĥen erden.
Diese sollte Analysen zur Kundenannahme,
Lieferanten, Märkten }nd Prod}kten liefern.
Liegen Daten in unzureichender Form und
inkorrekt vor, wird auch die Erstellung einer
Daten-Roadmap nicht klappen.
Welche Daten sind vorhanden,
welche fehlen, wie ist die
Datenqualität?
Über die Jahre sammeln sich immer mehr
Daten an. Deren Q}alität m}ss regelmäßig
geprij erden. Denn as ielleicht in der
Vergangenheit korrekt ar, drije mit der
sich ständig ändernden Nachfrage }nd dem
sich weiterentwickelnden Wettbewerbsumfeld
