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The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Das Datenqualitätsniveau bestimmt die Ergebnisqualität von Sprachassistenzsystemen

Wer "ja" zur Digitalisierung sagt, muss auch "ja" zu besserer Datenqualität sagen

"76% aller Organisationen glauben, dass ungenaue Daten ihre Fähigkeit behindert, ein herausragendes Kundenerlebnis zu bieten (Experian, DQ-Studie 2016)." 

Alles deutet darauf hin, dass wir zukünftig immer stärker Sprachassistenzsysteme nutzen werden. Der prominenteste Vertreter ist Siri. Mit dem zunehmenden Erfolg zogen Google und Amazon nach. Im Bereich der Daten-Analyse ist der bekannteste Vertreter Watson von IBM. Weitere werden sicherlich folgen.

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Wie Sie schnell bewerten können, ob Sie ein Problem mit der Datenqualität haben

Datenqualitätsmanagement nach der "Friday Afternoon Measurement" Methode

Entscheidungsträger, Führungskräfte, Datenwissenschaftler und Manager müssen oft schnell beurteilen, ob sie einem Datensatz vertrauen können, ob sie ihn in eine Analyse einbeziehen oder ob eine neue Richtung einschlagen werden muss. Es gibt viele Möglichkeiten, aber die grundlegende Frage ist, "habe ich ein Problem mit der Datenqualität?"

Mit der Methode "Friday Afternoon Measurement (FAM)" von Thomas C. Redman, kann diese Frage schnell beantwortet werden. Die Methode richtet sich an Manager auf jeder Ebene, deren Entscheidungsfähigkeit stark von Daten abhängig ist. Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Geschäftsprozessen steigt zunehmend das Risiko fehlerhafter Entscheidungen sowie einer verzögerten Erfüllung von Prozesszielen aufgrund schlechter Datenqualität. Die FAM-Methode hilft, das aktuelle Niveau der Datenqualität zu messen, die möglichen Auswirkungen gut einzuschätzen und  entsprechende Handlungsoptionen abzuleiten. Die Methode ist unabhängig von Branche, Unternehmen, Prozesse und Daten einsetzbar.

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Ein Qualitätsmanagementsystem (QMS) ohne ein integriertes Datenqualitätsmanagement (DQM) hat in einer digitalisierten Welt keine Zukunft

Durch die stark wachsende Anzahl datengetriebener Geschäftsmodelle gibt es keinen Ausweg für das Qualitätsmanagement, sich verstärkt mit dem Thema Datenqualität zu beschäftigen. Datenqualität als Risikofaktor ist schon etwas länger bekannt. Negative Auswirkungen schlechter Datenqualität auf das gesamte System einer Organisation werden zukünftig durchschlagender sein.

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Der Datenqualitätsdurchsatz bestimmt die Effizienz digitalisierter Prozesse

Digitales Formularmanagement steigert die Effizienz - Voraussetzung für die Verbesserung ist einwandfreie Datenqualität

Ein Großteil von Formularen wird noch immer auf Papier ausgedruckt und per Hand ausgefüllt, anschließend wieder eingescannt und bestenfalls in einem Dokumentenmanagementsystem abgelegt und verschlagwortet. Digitales Formularmanagement bietet die Möglichkeit, diesen Prozess erheblich effizienter und damit wirtschaftlicher zu gestalten.

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Wie schlechte Datenqualität neues Geschäft verhindert

Ein eigener Erfahrungsbericht mit einem Datenprovider

Vor einigen Wochen meldete sich telefonisch die Vertrieblerin eines Datenproviders bei mir mit der Frage, ob es für die ACT Gruppe  interessant wäre für die Kundenakquise detaillierte Kontaktdaten von Unternehmen zu bekommen, die unsere Webseite besucht haben.

Grundsätzlich war ich interessiert und wollte wissen,

a) wie dies im Zusammenhang mit der ACT Webseite technisch gelöst wird und
b) welche Daten mit welcher Qualität angeboten werden.

Zusätzlich zu den qualifizierten Adressen könne man uns auch entsprechende Ansprechpartner zur Verfügung  stellen.

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Logikbäume: Mehr Transparenz zur Wirkung schlechter Datenqualität auf Unternehmensziele

Mit den effektiven Denkprozessen aus der TOC (Theory of Constraints) Durchbruchslösungen im Datenqualitätsmanagement schaffen

Ein Bewusstsein dafür, dass ein dringender Handlungsbedarf besteht ein übergreifendes und nachhaltiges DQM einzuführen, ist in vielen Organisationen noch gering ausgeprägt.

Wenn sich um das Thema Datenqualität gekümmert wird, dann meist auf lokale Einheiten beschränkt und situativ bedingt. Je nach Handlungsdruck werden immer wieder Einzelmaßnahmen durchgeführt. In der Regel stört schlechte Datenqualität den Flow von Prozessen und es erfordert immer wieder Nachbearbeitungsschleifen im laufenden Betrieb, bis ein Prozess effektiv abgeschlossen werden kann. Zusätzlich stören immer wieder die ad hoc initiierten Datenkorrekturmaßnahmen den Regelbetrieb.

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Was Datenqualität mit der Digitalen Transformation und DIN EN ISO 9001:2015 zu tun hat

Ein Qualitätsmanagement-System (QMS) ist nur dann nachhaltig und zukunftsgerichtet, wenn Unternehmen ein Datenqualitätsmanagement (DQM) in das QMS integrieren. Denn ein solches Managementsystem ist entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung der Digitalen Transformation.
 

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Datenqualität sichert die Wettbewerbsfähigkeit

Erfolgreich bleiben im digitalen Zeitalter

Warum bringt ein Wechsel der strategischen Ausrichtung auf ein prozessorientiertes Datenqualitätsmanagement einen größeren Nutzen für die gesamte Organisation? Er schafft die überlebenswichtige Verknüpfung unterschiedlicher Management-Systeme in Organisationen.

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Prozessorientiertes Datenqualitätsmanagement

Prozessgedanke entscheidend für Erfolg

Je mehr Daten ein Unternehmen erzeugt, desto wichtiger ist es, dass es sich auf diese auch verlassen kann. Eine Entscheidung, die auf fehlerhaften Daten basiert, kann fatale Folgen haben. Verhindern lassen sich diese Probleme, wenn die Datenqualität direkt an die Geschäftsprozesse gekoppelt wird.

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Datenqualitätsmanagement und DIN EN ISO 9001: Ist die Revision schon jetzt überholt?

Die Veröffentlichung der DIN EN ISO 9001:2015 steht unmittelbar bevor. Trotz fortschreitender Digitalisierung nimmt die neue Norm keinen Bezug darauf, wie Unternehmen mit Daten umgehen sollen. Das ist eine gravierende Lücke.

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Datenqualität sichert den Erfolg

Daten- und Informationsqualität war jahrelang nur ein Thema für IT-Spezialisten. Doch je größer die Datenbestände durch elektronische Datenverarbeitung werden, umso wichtiger wird für jedes Unternehmen eine gute Daten- und Informationsqualität.

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Datenqualität eines der wichtigsten Zukunftsaufgaben im BIG-DATA-Management

Ergebnisse zum Thema Datenqualität aus der Studie „BIG DATA Future – Chancen und Herausforderungen für die deutsche Industrie“, 02/2015 v. MHP, a Porsche Company.

Die Studie beantwortet die Frage, wo genau die Industrieunternehmen in Deutschland bei der Umsetzung von Big Data stehen. Hierzu wurden online und anonym 254 Entscheider aus deutschen Industrieunternehmen zwischen August und Oktober 2014 befragt.

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Omni Channel & Datenqualität

Gute Datenqualität sichert den Erfolg von Omni-Channel-Strategien

Omni-Channel, das nächste große Ding im Retailing. Im Gegensatz zum Multi-Channel, wo Kunden die verschiedenen Vertriebskanäle hintereinander nutzen, bietet Omni-Channel die Möglichkeit die Vertriebskanäle parallel zu nutzen.

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Was macht Datenqualitätsmanagement jetzt und in Zukunft unumgänglich?

Seit Jahren investieren Unternehmen in Qualitätsmanagementsysteme, um ihre Prozesse an den Kundenwünschen auszurichten. Trotz aller Erfahrungen und Weiterentwicklungen auf diesem Gebiet wurde die Qualität der Daten bisher nahezu vernachlässigt. Das soll sich mit einer überarbeiteten Version der Norm DIN EN ISO 9001, die 2015 veröffentlicht wird, ändern. Diese berücksichtigt verstärkt den risikobasierten Ansatz. Der Ansatz zielt darauf ab, frühzeitig unternehmensgefährdende Risiken zu berücksichtigen, zu bewerten und zu vermeiden. Dabei gibt es erste Anzeichen in Richtung Daten- und Informationsqualität.

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Data- und Information Governance - Worum geht es?

So regeln Sie die gesamte Daten- und Informationslogistik

Eine Data- und Information Governance (DIG) ist das unternehmensweite Rahmenwerk für ein Compliance-konformes Daten- und Informationsmanagement. Solch ein Rahmenwerk regelt den Umgang und die Steuerung der gesamten Daten- und Informationslogistik, bildet die Qualität-Standards ab und definiert das Informationsdesign.

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Datenqualität und Automatisierungs-Prozesse

Integration des Data-Quality-Managements in eine ganzheitliche Qualitätsmanagement-Strategie schafft erst erfolgreiche Automatisierungsprozesse.

Wenn ich als Kunde für ein Produkt einen hohen Preis bezahle, habe ich auch hohe Erwartungen an  die Qualität. Ein einfacher Sachverhalt – für mich als Käufer. Wie erfülle ich diesen Anspruch als herstellendes Unternehmen? Welche Rolle spielen hier der Faktor Mensch und die sogenannte Industrie 4.0?

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Datenqualität und Compliance

Information- und Datenqualität wird immer mehr zum Compliance-Thema

Die Wichtigkeit eines ganzheitlichen und nachhaltigen Datenqualitätsmanagement liegt nicht mehr alleine in einem wirtschaftlichen Nutzen begründet, sondern wird immer häufiger in Normen und Regelwerken fest verankert. Daher ist es nicht mehr nur eine sinnvolle Option für Untenrehmen, sein Qualitätsmanagementsystem um ein Datenqualitätsmanagement zu ergänzen, sondern wird immer mehr zu einer Pflichtdisziplin.

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