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Datenqualität messen 2009-08-26
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Datenqualität messen 2009-08-26 Datenqualität messen 2009-08-26 Presentation Transcript

  • Ein
    • Self-Assessment Stammdaten-Qualität 
    • Die aktuelle Datenqualität einfach, pragmatisch und mit geringstem Aufwand ermittelt und bewertet!
    • Welche Messkriterien geben schnell Auskunft über die Ist-Situation , was soll gemessen werden?
    • Self-Assessment: Analyse, Bewertung, Handlungsfelder.
    Christoph Kohler Senior Consultant SAP NetWeaver MDM [email_address]
  • Qualitätsmanagement für Produkte ist Standard
    • Qualität ist kein Zufall
    • Produktqualität ist planbar
    • Produktqualität ist messbar
    • Produktqualität ist herstellbar
    • Produktqualität spart Kosten
    • Produktqualität bietet Rechtssicherheit
    No. 1. Definieren 2. Messen 3. Analysieren 4. Verbessern 5. Kontrollieren Grundprozess Qualitätsmanagement
  • Qualitativ hochwertige Daten sind Wunsch und Notwendigkeit
    • Sowohl
    • Es klappt doch auch mit unserem aktuellen Daten…
    • Die Datenqualität nimmt nach einer Bereinigung sowieso wieder ab…
    • Niemand ist für die Daten wirklich verantwortlich…
    • Wir wollen arbeiten, nicht Daten verwalten...
    • Das Thema ist schon wichtig, aber wir müssen das dringende Tagesgeschäft erledigen…
    • Als auch
    • Ich arbeite jeden Tag an und mit Produktdaten….
    • Mir liegen die Daten am Herzen und ich setze mich dafür ein, dass sie hochwertig sind…
    • Es ist eine Sisyphos-Arbeit, man kommt nie ans Ziel…
    • Man erkennt gar nicht, wie weit man schon gekommen ist…
    No. => Datenqualitäts-Management leben
  • Wie mit Datenqualitäts-Management starten?
    • Ausgangspunkt bildet eine Ist-Analyse
    • Dazu werden Messkriterien und ein Messvorgehen benötigt
    • Einheitliches Verständnis im Unternehmen für die vorhandene Datenqualität schaffen
    • Die Auswirkungen der aktuellen Datenqualität darstellen können
    No. 1. Definieren 2. Messen 3. Analysieren 4. Verbessern 5. Kontrollieren Grundprozess Qualitätsmanagement
  • Messkriterien Menschliche Kontrolle wird benötigt Vollständig automatisch messbar No. Vollständigkeit Sind alle geforderten Daten vorhanden? Korrektheit Bilden die Daten das Stammdatenobjekt korrekt ab? Aktualität Sind aktuelle Daten verfügbar, wenn diese benötigt werden? Konsistenz Sind die Daten über alle Systeme hinweg wiederspruchs- und dublettenfrei? Konformität Sind alle Werte innerhalb definierter Bereiche? Steigende Datenqualität Komplexität der Messung
  • Self-Assessment Datenqualität – Beispiel Produktstammdaten
    • Beteiligte Systeme und Umfang an Daten ermitteln
    No.
  • Self-Assessment Datenqualität – Beispiel Produktstammdaten
    • Messkriterien und Einstufung prüfen
    No.
  • Self-Assessment Datenqualität – Beispiel Produktstammdaten
    • Messung durchführen
    No.
  • Self-Assessment Datenqualität – Beispiel Produktstammdaten
    • Auswertung vornehmen
    No.
  • Wie mit Datenqualitäts-Management weiter machen?
    • Nun können die Fehlerursachen analysiert und ein Verbesserungs-prozess gestartet werden:
      • Prozesse optimieren
      • Schnittstellen verbessern
      • Systeme anpassen oder einführen
      • Qualitäts-Kennzahlen für Datenqualität einführen
    • Dies ist die Grundlage für eine ständig wachsende Datenqualität
    No. 1. Definieren 2. Messen 3. Analysieren 4. Verbessern 5. Kontrollieren Grundprozess Qualitätsmanagement
  • www.logica.com/de No. 26 August 2009 Guidelines & Samples