Unified-Communications
Fitness-Test für das ganze Unternehmen
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Qualitäts-Checks verschaffen Überblick
Ein Datenqualitäts-Check ermöglicht einen ersten schnellen Überblick über die Stammdaten in einem Unternehmen. Dabei wird ein repräsentativer Ausschnitt der Daten primär unter Datenqualitäts-Dimensionen wie Vollständigkeit, Fehlerfreiheit und Eindeutigkeit untersucht. Besonderen Wert legt man auf die Namenselemente und die Adresselemente: Sind die Namen vollständig - alle „Pflicht“-Felder sind ausgefüllt? Sind die Adressen postalisch korrekt und die Anschriften noch gültig?
Liegen Dubletten vor, und wenn ja, sind sie gewollt und dahingehend gekennzeichnet, oder handelt es sich um Fehler? Die Ergebnisse werden im Anschluss in Form von Statistiken aufbereitet und mit aussagekräftigen Beispielen ergänzt. Das Ergebnis des Datenqualitäts-Check hilft Unternehmen dann, einen ersten Eindruck über den tatsächlichen Zustand ihrer Daten aus der Single-view-of-customer-Perspektive zu erhalten. Der festgestellte Ver-schmutzungsgrad ist ein Indikator für die Notwendigkeit einer Datenbereinigung - und legt das weitere Vorgehen fest.
Der erste Überblick genügt meist nicht, er ist aber hilfreich, um zu erkennen, wo der größte Handlungsbedarf besteht. Eine fundierte Analyse der Gesamtheit der Stammdaten - von den Datensätzen bis hin zu spezifischen Datenfeldern wie beispielsweise Telefonnummern, Kunden-
umsatz oder weiterer anhängender Daten - sollte der nächste Schritt sein. Auch die Business-Regeln darf man nicht aus den Augen verlieren - sind sie noch aktuell und relevant, beziehungsweise werden sie korrekt umgesetzt?
Bevor man in medias res geht, sollten jedoch Analyse-Anbieter, Unternehmensleitung und die Leiter der Fachabteilungen in einem initialen Workshop den Rahmen und die Ziele der Analyse festlegen. Mögliche Diskussionsthemen sind die Datenstruktur, deren Sinngehalt, Konsistenz,
Eindeutigkeit, Klarheit und Korrektheit sowie die einflussnehmenden Businessregeln. Sind die Kriterien und Ziele der Untersuchung festgelegt, kann die technische Analyse erfolgen. Möglichst unternehmensweit wird dann die Belastbarkeit des Datenmaterials überprüft. Daran sollte sich ein weiterer Workshop anschließen, in dem die Analyse-Ergebnisse und erste Vorschläge zur Optimierung der Datenqualität vorgestellt werden. Außerdem können nun noch präzisere und applikationsspezifischere Anforderungen an die Daten definiert werden.
- Fitness-Test für das ganze Unternehmen
- Qualitäts-Checks verschaffen Überblick
- Prozesse analysieren, Schwachstellen aufdecken
- Gesunde Daten auch in Zukunft
- Zehn Tipps zur Sicherung der Datenqualität
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