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Die Datenqualität wird nie 100 % betragen, oder wo liegt das gesunde Maß?

Der Leistungsindikator für die Datenqualität entwickelt sich sehr häufig zu einem Standardleistungsindikator im Datenmanagement. Bei der Einrichtung einer Datenqualitätsmessung ist es bereits eine große Herausforderung, einen aggregierten Indikator zu definieren, der einen aussagekräftigen Wert hat. Die Unternehmensleitung interessiert sich meist nur für eine einfache Frage: Wie ist die Datenqualität in unserem Unternehmen? „So wie wir die höchstmögliche Kunden- oder Mitarbeiterzufriedenheit anstreben, wollen wir auf jeden Fall 100 %ige Datenqualität.“

Aber es muss auch die Frage gestellt werden: „Zu welchem Preis?“

Diese Tatsache wird sehr oft übersehen und führt zu großer Frustration bei denjenigen, die sich um die Daten selbst kümmern.

Wenn das Projekt zur Verbesserung der Datenqualität beginnt, sieht alles wunderbar aus. Eine einfache Korrektur eines größeren Datensatzes wird erfolgen und unsere Datenqualitäts-KPIs werden einen großen Sprung nach vorne machen. Doch nach einer Weile nimmt die Verbesserungsrate der KPIs ab und der Aufwand wird immer größer. Dieser Moment wird jedoch von den meisten Managern übersehen. Sie ist nicht bereit, die Frage zuzulassen, ob es wirklich notwendig ist, eine 100%ige Datenqualität zu haben und die notwendigen Kosten dagegen zu setzen.

Es muss zugegeben werden, dass
man lernen muss, mit einem gewissen Maß an Datenqualität zu leben und keine 100%ige Übereinstimmung zu verlangen
. Bei der Erstellung eines Leistungsberichts für den Bereich Datenmanagement müssen Sie daher sehr sorgfältig über diesen Bereich nachdenken und entsprechende Ziele festlegen.

Auf der Grundlage unserer langjährigen Erfahrung haben wir für Sie Folgendes vorbereitet
  • 8 Schritte zur Verbesserung der Datenqualität
  • einen Überblick darüber, wo und in welchen Unternehmens bereichen Sie sich auf die Verbesserung der Datenqualität konzentrieren können
  • Wie können Sie
    Collibra
    zuverlässige und genaue Echtzeitdaten durch Prozessautomatisierung liefern
  • Billigence-Ansatz für das Datenqualitätsmanagement

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