Nutzen oft nicht quantifizierbar
Effizient in Datenqualität investieren
Fortsetzung des Artikels von Teil 3
Auflagen erfordern bessere Datenqualität
Unternehmen müssen darüber hinaus immer mehr gesetzliche und behördliche Auflagen beachten. Mit dem Begriff Compliance wird die Einhaltung von Gesetzen und Richtlinien bezeichnet. Im Rahmen der Compliance-Maßnahmen muss sichergestellt werden, dass die nationalen und internationalen Gesetze und Richtlinien gegen kriminelle Handlungen, Finanzsanktionen, Marktmissbrauch, Interessenskonflikte, Datenschutz, Insiderhandel oder Geldwäsche eingehalten werden. Beispielsweise ist laut einer EU-Verordnung eine Geschäftsbeziehung mit Personen, die in der US- oder EU-Antiterrorliste aufgeführt sind, unter Strafe verboten. Ein manueller Abgleich scheidet aufgrund der hohen Anzahl von Datensätzen aus. Die Lösung muss vielmehr im Einsatz entsprechender Software liegen, um die Adressen mit den einzelnen Negativlisten abzugleichen. Die Software muss durch die Implementierung von Prozessen ergänzt werden, um einen permanenten und gleichzeitig routinemäßigen Abgleich zu ermöglichen.
Die Anzahl solcher Regelungen hat in den vergangenen Jahren stetig zugenommen. Die damit verbundene Nachweispflicht setzt eine einwandfreie Datenqualität voraus. Nach einer Studie der Markforschungsfirma Gartner sind Compliance-Vorgaben ein wesentlicher Treiber für ein aktives Datenqualitätsmanagement.
Die Beispiele zeigen, dass eine exakte Wirtschaftlichkeitsrechnung von Initiativen im Bereich Datenqualität schwierig ist. Selbst wenn die Datenqualitätskosten berechnet werden können, lassen sich die Nutzenpotenziale oft nur qualitativ und nicht quantitativ erfassen. Letztendlich zeigt die Erfahrung aus vielen BI-Projekten jedoch immer wieder: Nicht Datenqualität kostet, sondern fehlende Datenqualität.
Detlef Apel ist Berater für Datenqualitätsmanagement im Center of Competence für Business Intelligence bei dem in München ansässigen IT-Dienstleister Capgemini sd&m AG.
- Effizient in Datenqualität investieren
- Schlechte Datenqualität verursacht Kosten
- In die Verbesserung der Datenqualität investieren
- Auflagen erfordern bessere Datenqualität
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