Ich wünsche Ihnen viel Spass und wertvolle Erkenntnisse:
Ich empfehle Ihnen, zu definieren, wann im Unternehmen von guter Daten Qualität gesprochen wird. Machen Sie sich Gedanken, welche Attributen unbedingt gefüllt oder welche Daten wie erfasst sein müssen.
Solange sie die Daten Qualität nicht messen, wissen Sie auch nicht, wie es um sie steht. Damit sie wissen, ob und was sie in Bezug auf die Daten unternehmen müssen, empfiehlt es sich die Daten Qualität regelmässig zu messen. Dies muss ja nicht automatisiert sein. Es kann auch jemand eine Auswertung von Hand auslösen. Wichtig ist nur, dass es regelmässig gemacht wird, um Daten Qualitätsverletzungen frühzeitig entgegenzuwirken.
Um bei den Kundendaten eine möglichst hohe Qualität zu haben, empfiehlt es sich verbindliche Standards zu erfassen die für alle zugänglich sind. Machen Sie sich Gedanken welche Informationen von den Kunden für sie kritisch sind und wie diese erfasst sein sollen.
Über Jahr hinweg entstehen Dubletten in den Systemen. Diese führen zu ineffizienten und fehlerhaften Prozessen. Es empfiehlt sich diese Dubletten regelmässig zu bereinigen. Machen Sie sich Gedanken wer im Unternehmen nach welchen Regeln die Dubletten bearbeiten soll.
Damit die erfassten Kunden eine möglichst hohe Qualität aufweisen, empfiehlt es sich definieren welche Teams diese erfassen. Diese Teams können gezielt geschult oder bei Änderung von der Erfassungsstandards informiert werden.
Beim Import von Daten in produktive Systemen sollte immer geprüft werden, ob beim Import alles richtig gelaufen ist. Wenn möglich empfiehlt es sich die Daten zuerst auf einem Testsystem zu importieren und kontrollieren. Falls Sie kein Testsystem haben, können sie einen einzelnen Datensatz importieren und prüfen, ob dieser richtig im System angelegt worden ist.
Es ist wichtig zu wissen, in welchem System die massgebenden Daten abgelegt sind. Sind die Daten über mehrere Systeme verteilt und es hat sich ein Fehler eingeschlichen, ist es wichtig einen Referenzpunkt zu haben, der die korrekten Informationen enthält. Aus diesem Grund empfiehlt sich ein Master System zu definieren, der den Single Point of Truth darstellt.
In der heutigen stark vernetzten Zeit, empfiehlt es sich regelmässig über Daten Themen auszutauschen. Projekte oder Anpassungen haben manchmal Einfluss auf Bereiche mit denen man nie gerechnet hätte. Darum empfiehlt es sich, dass sich Daten Verantwortliche regelmässig über anstehende Projekte oder Änderungen austauschen.
Gibt es keine Verantwortlichen in Bezug auf die Stammdaten, kann dies zu wildwuchs führen. Verschiedene Teams haben unterschiedliche Ansichten und Ansprüchen an die Daten. Es empfiehlt sich einen übergreifenden Stammdaten Verantwortlichen zu definieren, der alle Bedürfnisse abholt und abgestimmte Lösungen erarbeitet.
Man kann es nicht zu oft wiederholen. Ein zentraler Bestandteil von guter Daten Qualität ist, dass es vom Management und der GL aktiv unterstützt wird. Die GL steuert durch die Strategie und Zielsetzung ob, das Thema Daten Qualität auch bei den Mitarbeitern relevant ist. Es empfiehlt sich, die Wichtigkeit von hoher Daten Qualität immer wieder in den Fokus zu rücken.
Ich hoffe sehr, dass Sie aus dem Mini Daten Health Check wertvolle Empfehlungen mitnehmen, wie sie ihre Daten Qualität nachhaltig steigern können.
Es lohnt sich die Empfehlung umzusetzen, denn qualitativ hochwertige Daten ermöglichen:
Wenn Sie gerne eine Expertin an Ihrer Seite hätten, um das Thema effizient und effektiv anzugehen, schauen Sie bei meinen Angeboten vorbei.
Bei Fragen oder für ein kostenloses Kennenlerngespräch, freue ich mich über ihre Kontaktaufnahme:
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