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Unified-Communications

Fitness-Test für das ganze Unternehmen

14. Juni 2012, 13:32 Uhr | Dr. Christiana Klingenberg Software-Development und Consulting, Uniserv

Fortsetzung des Artikels von Teil 4

Zehn Tipps zur Sicherung der Datenqualität

Wie lässt sich in einem Unternehmen eine hohe Datenqualität sicherstellen und was gilt es bei Software-Lösungen zu beachten? Dazu im Folgenden zehn Tipps von Uniserv:

Anschaffung: Wer über den Einsatz von Data-Quality-Software nachdenkt, sollte sich vom Fachmann beraten lassen.
Analyse: Mittels klar definierter Analysen (Data-Quality-Audit) kann man feststellen, ob die Daten den bereits festgelegten Anforderungen der Datennutzer entsprechen und wo genau Handlungsbedarf besteht.
Fachabteilungen: Datenqualität ist unternehmensweit keine einheitliche Sache. Daten müssen je nach Zweck unterschiedlichen Anforderungen gerecht werden. Dazu müssen die Bedürfnisse der Fachabteilungen bekannt sein.
Erstbereinigung: Bevor Daten aus verschiedenen Quell-Systemen in ein Ziel-System übernommen werden, ist es sinnvoll, eine initiale Bereinigung durchzuführen.
Stapelweise: Größere Datenmengen können auch ressourcenschonend außerhalb der Arbeitszeiten und im Batch-Verfahren (Stapelverarbeitung) bereinigt werden.
Periodisch: Es ist empfehlenswert laufend den Gesamtdatenbestand Kundenanschriften, Firmennamen, et cetera zu überprüfen. Denn ohne regelmäßige Pflege veralten Datenbestände schleichend.
Standards: Es ist wichtig, bestimmte Standards für Ihre Datenqualität festzulegen. Diese Standards sollten in Business-Regeln überführt und regelmäßig überprüft werden. Das garantiert dauerhaft eine hohe Qualität.
Schaden vermeiden, statt beseitigen: Automatisierte Lösungen überwachen Daten über alle Geschäftsprozesse hinweg in Echtzeit. Schon bei der Eingabe werden Daten überprüft und gegebenenfalls bereinigt oder angereichert.
Software-as-a-Service: Bei überschaubaren Datenbeständen und Datenbereinigungsaufgaben sind On Demand-Lösungen effiziente Alternativen zu lokal installierten Datenqualitätslösungen.
Referenzdaten: Achten Sie darauf, dass Sie Ihre Daten stets gegen aktuelle und hochwertige Referenzdaten abgleichen.