Verlässliche Entscheidungen beginnen mit verlässlichen Daten. Wir unterstützen Kunden aller Branchen und Größenordnungen bei der zielgerichteten Umsetzung ihrer Data-Quality-Frameworks.
Das
Fundament
Ob im Omnichannel-Commerce, in regulierten Industrien oder in der Produktion: Unternehmen treffen jeden Tag unzählige Entscheidungen auf Basis von Daten. Doch wie belastbar sind diese Informationen wirklich?
Datenqualität ist kein „Nice-to-have“ – sie ist die Voraussetzung für Effizienz, Compliance und Kundenzentrierung. Wir helfen Ihnen, aus ungenauen, veralteten oder inkonsistenten Daten eine vertrauenswürdige Entscheidungsgrundlage zu machen.
Wir unterstützen Kunden aller Branchen und Größenordnungen bei der zielgerichteten Umsetzung ihrer Data-Quality-Frameworks. Dabei verfolgen wir in der Regel einen prozessgetriebenen Ansatz, bei dem alle Prozesse, die Daten liefern, von Anfang an auf eine hohe Datenqualität ausgelegt sind.
DQ ist
geschäfts-
kritisch
Schlechte Datenqualität ist teuer – laut Gartner verursacht sie Unternehmen bis zu 15 % Umsatzverlust pro Jahr. Die Ursachen:
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Dubletten und fehlerhafte Stammdaten
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Inkonsistente Produktinformationen über Kanäle hinweg
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Fehlende Validierungen in operativen Prozessen
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Mangelnde Transparenz über Datenquellen
Das Ergebnis: falsche Reports, ineffiziente Prozesse, verpasste Marktchancen – und nicht selten: Compliance-Risiken.
Bestimmung der DQ
Nach der ISO-Norm für Qualitätsmanagement ist Qualität der Grad, in dem vorgegebene Anforderungen erfüllt werden. Dies kann auch auf Daten angewendet werden. Mit Hilfe von Data-Quality-Dimensions definieren wir Datenmerkmale, die gemessen oder anhand definierter Standards bewertet werden können, um die Qualität von Daten zu bestimmen und entsprechende Maßnahmen abzuleiten.
Zuständigkeit
Data Quality wird oft als Zuständigkeit der IT gesehen. Unserer Meinung nach handelt es sich dabei jedoch um eine unternehmensweite Verpflichtung. Data-Quality-Initiativen sollten den gesamten Datenlebenszyklus umfassen – von dem Moment, in dem Daten erfasst werden, bis zu dem Zeitpunkt, in dem sie verwendet werden – um großartige Data Stories zu erzählen. Jeder Geschäftsprozess muss sich an der Datenmanagementstrategie ausrichten, damit Datenqualität, Sicherheit und Standardisierung ganzheitlich als ausgewogenes Ökosystem funktionieren können.
Die Data-Quality-Frameworks, die wir gemeinsam mit Ihren Stakeholdern entwickeln, sehen daher nicht nur IT-bezogene Rollen vor, sondern involvieren auch Business.
Die Wahl der richtigen Technologie
Selbstverständlich werden moderne Data-Quality-Konzepte heute durch leistungsfähige Softwarelösungen unterstützt, die die Datenqualität anhand definierter Regeln kontinuierlich überwachen und optimieren.
Wir begleiten Sie entlang des gesamten Lebenszyklus Ihrer Data-Quality-Initiative – von der Auswahl passender Tools über die Konzeption eines belastbaren Frameworks und die Entwicklung eines Proof of Concept bis hin zur vollständigen Implementierung. Die dafür erforderlichen Data Quality Rules entwickeln wir gemeinsam mit Ihren Fachbereichen auf Basis konkreter Geschäftsanforderungen – und setzen sie gezielt technisch um.
Unser Vorgehen ist technologieagnostisch: Wir integrieren uns nahtlos in Ihre bestehende Systemlandschaft – nicht umgekehrt. Ob SAP, Stibo Systems, Informatica, Akeneo oder individuelle Eigenentwicklungen – wir verfügen über die notwendige Schnittstellenkompetenz, um Ihre Data-Quality-Prozesse effizient und zukunftssicher zu realisieren.
Unser
Ansatz
Wir betrachten Datenqualität ganzheitlich – strategisch, technologisch und operativ. Unser Ansatz verbindet Best Practices mit langjähriger Projekterfahrung.
1. Analyse & Bewertung
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Datenqualitäts-Audit: automatisiert & regelbasiert
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Definition geeigneter Metriken (z. B. Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit)
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Priorisierung nach Business Impact
2. Governance & Prozesse
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Rollen & Verantwortlichkeiten (Data Stewardship)
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Etablierung klarer Workflows (z. B. bei Produktdaten-Onboarding)
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Integration in bestehende MDM- oder PIM-Strukturen
3. Automatisierung & Monitoring
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Regelbasierte Validierung & Korrekturvorschläge
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Kontinuierliches Monitoring & KPI-Dashboards
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Anbindung an bestehende IT-Systeme und Plattformen
Let’s talk
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