Data Quality

Die
Bedeutung

Heraus-
forderung

Was DQ
umfasst

Datenqualität wird durch den jeweiligen Anwendungszweck bestimmt

Daten sind nicht unabhängig von ihrem Verwendungszweck gut oder schlecht. Eine Lieferadresse kann beispielsweise für eine Marketinganalyse ausreichend sein, für eine Zustellung aber unbrauchbar.

Deshalb definieren wir Datenqualität anhand konkreter Geschäftsanforderungen und messbarer Qualitätsdimensionen.

Vollständigkeit

Sind alle für einen Prozess erforderlichen Informationen vorhanden?

Korrektheit

Entsprechen die Daten den tatsächlichen Gegebenheiten und fachlichen Regeln?

Konsistenz

Sind Informationen innerhalb eines Systems und über Systemgrenzen hinweg widerspruchsfrei?

Aktualität

Sind die Daten zum Zeitpunkt ihrer Nutzung noch gültig und relevant?

Eindeutigkeit

Werden Kunden, Produkte, Lieferanten oder andere Objekte eindeutig identifiziert?

Validität

Entsprechen Werte den vorgegebenen Formaten, Wertebereichen und Geschäftsregeln?

Integrität

Sind Beziehungen zwischen Datenobjekten vollständig und logisch korrekt?

Verfügbarkeit

Stehen die benötigten Daten den berechtigten Nutzern und Anwendungen rechtzeitig zur Verfügung?

Nicht jede Dimension ist für jeden Prozess gleich wichtig. Gemeinsam bestimmen wir deshalb, welche Kriterien für den jeweiligen Use Case relevant sind und welche Schwellenwerte erreicht werden müssen.

Gemeinsame
Verantwortung

Fachbereiche und IT müssen zusammenspielen

Die IT kann Qualitätsregeln technisch implementieren, Datenprofile erstellen und Monitoring-Plattformen betreiben. Ob ein Datensatz fachlich korrekt und für einen Prozess geeignet ist, können jedoch nur die verantwortlichen Fachbereiche beurteilen.

Wir schaffen deshalb ein gemeinsames Betriebsmodell mit klaren Rollen:

Data Owner

Verantwortet die fachlichen Qualitätsziele und priorisiert Verbesserungsmaßnahmen.

Data Steward

Überwacht Datenqualität im operativen Alltag, analysiert Probleme und koordiniert deren Behebung.

Fachbereiche

Definieren Geschäftsregeln, Qualitätsanforderungen und relevante Schwellenwerte.

IT und Data Teams

Implementieren Regeln, Integrationen, Monitoring und technische Kontrollen.

Governance- und Compliance-Funktionen

Stellen sicher, dass Richtlinien, Schutzanforderungen und regulatorische Vorgaben berücksichtigt werden.

Data Quality wird damit Bestandteil der operativen Verantwortung – nicht nur ein nachgelagerter Kontrollprozess.

Data Quality
by Design

Qualität dort sichern, wo Daten entstehen

Fehler lassen sich am effizientesten vermeiden, wenn Datenqualität bereits bei der Erfassung, Änderung und Verarbeitung berücksichtigt wird.

Dazu gehören beispielsweise:

• verständliche Eingabemasken und Pflichtfelder,
• fachliche und technische Validierungen,
• kontrollierte Wertelisten,
• automatische Plausibilitätsprüfungen,
• Dublettenprüfung bei der Datenerfassung,
• Freigabe- und Korrekturworkflows,
• Qualitätsprüfungen an System- und Prozessgrenzen,
• klare Verantwortlichkeiten für Ausnahmen.

So wird Datenqualität nicht erst nachträglich gemessen, sondern aktiv in Prozesse und Anwendungen eingebaut.

Data Quality
für Analytics
und KI

Verlässliche Ergebnisse beginnen bei den Daten

Analytics- und KI-Anwendungen können bestehende Qualitätsprobleme nicht automatisch ausgleichen. Unvollständige, verzerrte oder falsch zugeordnete Daten führen zu unzuverlässigen Auswertungen und Ergebnissen.

Wir unterstützen Unternehmen dabei, Datenbestände für Analytics und KI gezielt zu bewerten und abzusichern. Dazu gehören unter anderem:

• Analyse relevanter Datenquellen,
• Prüfung von Vollständigkeit, Konsistenz und Repräsentativität,
• Erkennung von Ausreißern und Anomalien,
• Dokumentation von Herkunft und Verarbeitung,
• Qualitätsregeln für Trainings-, Referenz- und Kontextdaten,
• kontinuierliche Überwachung produktiver Datenflüsse,
• Definition von Freigabe- und Eskalationskriterien.

So entsteht eine verlässliche Grundlage für Berichte, Prognosen, Automatisierung und produktive KI-Anwendungen.

Technologie &
Automatisierung

Datenqualität kontinuierlich überwachen und verbessern

Moderne Data-Quality-Plattformen unterstützen Unternehmen dabei, Daten automatisiert zu profilieren, Regeln auszuführen, Abweichungen zu erkennen und Qualitätskennzahlen kontinuierlich zu überwachen.

Je nach Anforderung realisieren wir unter anderem:

• Data Profiling und automatisierte Bestandsanalysen,
• regelbasierte Validierung,
• Matching und Dublettenerkennung,
• Anomalieerkennung,
• automatische Korrekturvorschläge,
• Data-Quality-Dashboards und Alerts,
• Workflows zur Analyse und Behebung von Fehlern,
• Qualitätsprüfungen in Batch-, Streaming- und API-Prozessen,
• Integration in MDM-, PIM-, ERP- und Analytics-Plattformen.

Unser Ansatz bleibt technologieagnostisch. Wir bewerten, welche Werkzeuge zur bestehenden Landschaft und zum tatsächlichen Anwendungsfall passen – von etablierten Plattformen bis zu individuell entwickelten Komponenten.

Ob SAP, Stibo Systems, Informatica/Salesforce, Akeneo oder individuelle Eigenentwicklungen – wir verfügen über die notwendige Schnittstellenkompetenz, um Ihre Data-Quality-Prozesse effizient und zukunftssicher zu realisieren.

Unser
Ansatz

Von der Analyse zur kontinuierlichen Verbesserung

Phase 1: Daten und Prozesse analysieren

Wir untersuchen relevante Datenbestände, Systeme und Geschäftsprozesse und identifizieren die Qualitätsprobleme mit dem größten geschäftlichen Einfluss.

Mögliche Ergebnisse:

• automatisiertes und fachliches Data Profiling,
• Analyse kritischer Datenobjekte,
• Identifikation von Fehlerquellen,
• Bewertung bestehender Kontrollen,
• Priorisierung nach Business Impact,
• Baseline für zentrale Qualitätskennzahlen.

Phase 2: Qualitätsanforderungen definieren

Gemeinsam mit den Fachbereichen übersetzen wir Geschäftsanforderungen in messbare Regeln und Zielwerte.

Mögliche Ergebnisse:

• relevante Qualitätsdimensionen,
• fachliche und technische Data Quality Rules,
• KPIs und Schwellenwerte,
• Rollen und Verantwortlichkeiten,
• Eskalations- und Korrekturprozesse,
• priorisierte Roadmap.

Phase 3: Regeln und Prozesse implementieren

Wir verankern Datenqualität in den relevanten Systemen, Datenpipelines und operativen Prozessen.

Mögliche Ergebnisse:

• automatisierte Validierungen,
• Matching- und Bereinigungslogik,
• Qualitätsprüfungen in Schnittstellen,
• Data-Stewardship-Workflows,
• Integration in MDM, PIM, ERP oder Datenplattformen,
• Proof of Concept oder Pilot.

Phase 4: Kontinuierlich überwachen und verbessern

Datenqualität verändert sich mit Systemen, Prozessen und Geschäftsanforderungen. Deshalb etablieren wir ein dauerhaftes Monitoring.

Mögliche Ergebnisse:

• KPI-Dashboards,
• Alerts und Eskalationswege,
• Root-Cause-Analysen,
• Messung von Trends und Verbesserungen,
• regelmäßige Überprüfung der Regeln,
• kontinuierliche Optimierung.

Der
geschäftliche
Nutzen

Mehr als bessere Daten

Effizientere Prozesse

Weniger Fehler, Rückfragen und manuelle Korrekturen beschleunigen operative Abläufe.

Geringere Kosten

Automatisierte Prüfungen und frühzeitige Fehlererkennung reduzieren Korrekturaufwand, Fehlerkosten und redundante Datenpflege.

Verlässlichere Entscheidungen

Konsistente Kennzahlen und Berichte schaffen eine belastbare Grundlage für operative und strategische Entscheidungen.

Bessere Kunden- und Produkterlebnisse

Aktuelle und vollständige Informationen verbessern Kommunikation, Service, Commerce und kanalübergreifende Prozesse.

Höhere Automatisierbarkeit

Verlässliche Daten ermöglichen es, Prozesse sicherer zu automatisieren und manuelle Kontrollen zu reduzieren.

Bessere Grundlagen für Analytics und KI

Qualitativ geeignete Daten erhöhen die Verlässlichkeit von Analysen, Prognosen und KI-Anwendungen.

Weniger Compliance-Risiken

Klare Regeln, dokumentierte Kontrollen und nachvollziehbare Korrekturprozesse unterstützen regulatorische und interne Anforderungen.