BInEx - Blog | Etablierung nachhaltiger Data Strategy, Data Governance & Data Quality Management

Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Logikbäume: Mehr Transparenz zur Wirkung schlechter Datenqualität auf Unternehmensziele

Mit den effektiven Denkprozessen aus der TOC (Theory of Constraints) Durchbruchslösungen im Datenqualitätsmanagement schaffen

Ein Bewusstsein dafür, dass ein dringender Handlungsbedarf besteht ein übergreifendes und nachhaltiges DQM einzuführen, ist in vielen Organisationen noch gering ausgeprägt.

Wenn sich um das Thema Datenqualität gekümmert wird, dann meist auf lokale Einheiten beschränkt und situativ bedingt. Je nach Handlungsdruck werden immer wieder Einzelmaßnahmen durchgeführt. In der Regel stört schlechte Datenqualität den Flow von Prozessen und es erfordert immer wieder Nachbearbeitungsschleifen im laufenden Betrieb, bis ein Prozess effektiv abgeschlossen werden kann. Zusätzlich stören immer wieder die ad hoc initiierten Datenkorrekturmaßnahmen den Regelbetrieb.

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Geschrieben von DGQ-Blog. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Was Datenqualität mit der Digitalen Transformation und DIN EN ISO 9001:2015 zu tun hat

Ein Qualitätsmanagement-System (QMS) ist nur dann nachhaltig und zukunftsgerichtet, wenn Unternehmen ein Datenqualitätsmanagement (DQM) in das QMS integrieren. Denn ein solches Managementsystem ist entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung der Digitalen Transformation.
 

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Data- und Information Governance - Worum geht es?

So regeln Sie die gesamte Daten- und Informationslogistik

Eine Data- und Information Governance (DIG) ist das unternehmensweite Rahmenwerk für ein Compliance-konformes Daten- und Informationsmanagement. Solch ein Rahmenwerk regelt den Umgang und die Steuerung der gesamten Daten- und Informationslogistik, bildet die Qualität-Standards ab und definiert das Informationsdesign.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Datenqualität sichert die Wettbewerbsfähigkeit

Erfolgreich bleiben im digitalen Zeitalter

Warum bringt ein Wechsel der strategischen Ausrichtung auf ein prozessorientiertes Datenqualitätsmanagement einen größeren Nutzen für die gesamte Organisation? Er schafft die überlebenswichtige Verknüpfung unterschiedlicher Management-Systeme in Organisationen.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Datenqualität und Automatisierungs-Prozesse

Integration des Data-Quality-Managements in eine ganzheitliche Qualitätsmanagement-Strategie schafft erst erfolgreiche Automatisierungsprozesse.

Wenn ich als Kunde für ein Produkt einen hohen Preis bezahle, habe ich auch hohe Erwartungen an  die Qualität. Ein einfacher Sachverhalt – für mich als Käufer. Wie erfülle ich diesen Anspruch als herstellendes Unternehmen? Welche Rolle spielen hier der Faktor Mensch und die sogenannte Industrie 4.0?

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Prozessorientiertes Datenqualitätsmanagement

Prozessgedanke entscheidend für Erfolg

Je mehr Daten ein Unternehmen erzeugt, desto wichtiger ist es, dass es sich auf diese auch verlassen kann. Eine Entscheidung, die auf fehlerhaften Daten basiert, kann fatale Folgen haben. Verhindern lassen sich diese Probleme, wenn die Datenqualität direkt an die Geschäftsprozesse gekoppelt wird.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Datenqualität und Compliance

Information- und Datenqualität wird immer mehr zum Compliance-Thema

Die Wichtigkeit eines ganzheitlichen und nachhaltigen Datenqualitätsmanagement liegt nicht mehr alleine in einem wirtschaftlichen Nutzen begründet, sondern wird immer häufiger in Normen und Regelwerken fest verankert. Daher ist es nicht mehr nur eine sinnvolle Option für Untenrehmen, sein Qualitätsmanagementsystem um ein Datenqualitätsmanagement zu ergänzen, sondern wird immer mehr zu einer Pflichtdisziplin.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Datenqualitätsmanagement und DIN EN ISO 9001: Ist die Revision schon jetzt überholt?

Die Veröffentlichung der DIN EN ISO 9001:2015 steht unmittelbar bevor. Trotz fortschreitender Digitalisierung nimmt die neue Norm keinen Bezug darauf, wie Unternehmen mit Daten umgehen sollen. Das ist eine gravierende Lücke.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Datenqualität, Business Analytics und Big Data

Ohne ein effektives Datenqualitätsmanagement kein erfolgreiches Business Analytics

Business Analytics definiere ich als Gesamtheit aller Methoden und Werkzeuge zur Analyse von polystrukturierten Daten für eine nachhaltig gewinnorientierte Unternehmenssteuerung.

Was hinsichtlich dem Thema gute Datenqualität bereits für Business Intelligence sowie störungsfreier Unternehmensabläufe und Kundenservices gilt, ist für Business Analytics und Big Data erst recht eine erfolgskritische Notwendigkeit!

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Datenqualität sichert den Erfolg

Daten- und Informationsqualität war jahrelang nur ein Thema für IT-Spezialisten. Doch je größer die Datenbestände durch elektronische Datenverarbeitung werden, umso wichtiger wird für jedes Unternehmen eine gute Daten- und Informationsqualität.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

SEPA–Zahlungsverkehr - Umdeutung und Datenqualität

Schwächen in der Datenqualität bereitet Schwierigkeiten bei der Umdeutung bestehender Lastschriften

Seit dem 09. Juli 2012 ist es möglich bestehende Lastschriften in eine SEPA Lastschrift umzudeuten.

Für eine SEPA-konforme Umdeutung müssen folgende Voraussetzungen erfüllt werden.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Datenqualität eines der wichtigsten Zukunftsaufgaben im BIG-DATA-Management

Ergebnisse zum Thema Datenqualität aus der Studie „BIG DATA Future – Chancen und Herausforderungen für die deutsche Industrie“, 02/2015 v. MHP, a Porsche Company.

Die Studie beantwortet die Frage, wo genau die Industrieunternehmen in Deutschland bei der Umsetzung von Big Data stehen. Hierzu wurden online und anonym 254 Entscheider aus deutschen Industrieunternehmen zwischen August und Oktober 2014 befragt.

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SEPA stellt höhere Anforderungen an die Datenqualität

SEPA-Verfahren für alle ab 01. Februar 2014 bindend

Überweisungen und Lastschriften müssen lt. der europäischen SEPA-Verordnung ab dem 1. Februar 2014 einheitlichen rechtlichen und technischen Anforderungen im EU-Zahlungsraum genügen. Die nationalen Verfahren sind in der bekannten Form so nicht mehr gültig und werden entsprechend ersetzt.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Omni Channel & Datenqualität

Gute Datenqualität sichert den Erfolg von Omni-Channel-Strategien

Omni-Channel, das nächste große Ding im Retailing. Im Gegensatz zum Multi-Channel, wo Kunden die verschiedenen Vertriebskanäle hintereinander nutzen, bietet Omni-Channel die Möglichkeit die Vertriebskanäle parallel zu nutzen.

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Geschrieben von Ingo Lenzen. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Tücken bei Migrationsprojekten

Gastbeitrag von Ingo Lenzen, Leiter InfoZoom Academy

Wer hat Schuld an schlechten Daten im neuen System?

Jedes Migrationsprojekt, bei dem bestehende Daten in neue Systeme übertragen werden, hat  Hürden zu überwinden. Das gilt für den Adressimport genauso wie für den Artikelimport. Dabei sind häufig Stammdaten-Plausibilisierungen für die Folgearbeiten sehr wichtig. Sind erst Doubletten oder falsche Daten im System, kommen Fehler und Probleme nach und nach zum Vorschein. Aber wie kann ich tausende Datensätze auf einmal prüfen? Wie bringe ich einen Kunden dazu, in vorgelagerte Bereinigungen zu investieren? Intelligente Tools zeigen Lösungen auf.

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Geschrieben von Marco Geuer. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Was macht Datenqualitätsmanagement jetzt und in Zukunft unumgänglich?

Seit Jahren investieren Unternehmen in Qualitätsmanagementsysteme, um ihre Prozesse an den Kundenwünschen auszurichten. Trotz aller Erfahrungen und Weiterentwicklungen auf diesem Gebiet wurde die Qualität der Daten bisher nahezu vernachlässigt. Das soll sich mit einer überarbeiteten Version der Norm DIN EN ISO 9001, die 2015 veröffentlicht wird, ändern. Diese berücksichtigt verstärkt den risikobasierten Ansatz. Der Ansatz zielt darauf ab, frühzeitig unternehmensgefährdende Risiken zu berücksichtigen, zu bewerten und zu vermeiden. Dabei gibt es erste Anzeichen in Richtung Daten- und Informationsqualität.

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Geschrieben von Ingo Lenzen. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance.

Business Intelligence und Datenqualität

Gastbeitrag von Ingo Lenzen, Leiter InfoZoom Academy

Insbesondere große Unternehmen setzen für ihre unternehmerischen Entscheidungen auf die Anfang bis Mitte der 1990er-Jahre populär gewordene Business Intelligence (BI). Ins Deutsche übersetzt, kann man von „Geschäftsanalytik“ reden.

Datenqualität, Business Intelligence, Geschäftsanalytik

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