Datenqualität sichert den Erfolg

• Schlechte Daten mindern Geschäftserfolge
• Robert S. Seiner spricht über erweiterten Data Governance-Begriff
• Zahlreiche Praxisbeispiele zeigen die Bedeutung guter Datenqualität
Schlechte Datenqualität wirkt sich direkt aufs Geschäft aus: So haben 50 Prozent der Vertriebsleiter bereits wirtschaftliche Nachteile durch mangelhafte Datenqualität erfahren. Der Ruf nach einer IT-gestützten crossmedialen Bereitstellung von Produkt- und Kundendaten im Unternehmen wird lauter, aber bislang bieten erst 61 Prozent der Unternehmen ihren Vertriebsmitarbeitern mobilen Zugriff auf Produktdaten an.

Doch schneller Zugriff, medienübergreifende Verfügbarkeit und hohe Datenqualität machen im Wettbewerb den Unterschied, so das Ergebnis einer aktuellen Studie zum Datenmanagement, herausgegeben von e-pro solutions GmbH und dem Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO).

In zahlreichen Praxisberichten erläutern Experten auf der 4. IIR Technology-Konferenz Data-Management 2010 (22.-23.2.2009, Mainz) wie Datenqualität sichergestellt und Data Governance konsequent umgesetzt werden kann. Als internationaler Keynote wird Robert S. Seiner von KIK Consulting & TDAN.com sprechen. Seiner beschäftigt sich seit Jahren mit der Implementierung von Data Governance in Unternehmen und prägte den Begriff „Non-Invasive Data Governance™“, den er kürzlich um den Terminus „Operating Model“ erweiterte: „In the past articles I have labeled the pyramid as a Framework of Roles & Responsibilities. Given recent scenarios at a handful of clients, I have changed my terminology. I now refer to the framework as the “Non-Invasive Data Governance”™ Operating Model. I use the term “Operating Model” because the roles and responsibilities of a “Non-Invasive Data Governance”™ program play such a crucial operational role in the success or failure of this type of endeavor – from best practices, to acceptability, to long-term sustainability”, erläuterte der IT-Experte kürzlich auf seiner Webseite. (www.tdan.com 1.12.2009). Praxisberichte rund um das Datenmanagement kommen von Unternehmen wie Bank Austria, IBM Deutschland, Kabel Baden-Württemberg, Merck, Roche Diagnostics, TUI Deutschland, UBS Deutschland und Verlagsgruppe Weltbild. Das Programm ist im Internet abrufbar unter: www.iir.de/data-management

Datenmanagement ist Chefsache
„Immer mehr Unternehmen und Organisationen erkennen den Stellenwert von Daten- und Informationsqualität als entscheidenden Wettbewerbsvorteil“, erklärt Prof. Dr. Robert Winter vom Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität St. Gallen, wo Informationslogistik und Datenqualitätsmanagement seit vielen Jahren Teil des Forschungsprogramms sind. Um diese Erkenntnis umzusetzen, müssen in den Fach- und IT-Bereichen Positionen geschaffen werden, die Datenqualität definieren, die Einhaltung kontrollieren und entsprechende Prozesse etablieren.

Als Vertreter der Universität St. Gallen wird Dr. Boris Otto auf der IIR-Konferenz sprechen. Er leitet an der renommierten Universität das Kompetenzzentrum Corporate Data Quality (CC CDQ), das sich mit Forschungsfragen zu Data Governance, Datenarchitekturen, Datenqualität und Stammdatenmanagement beschäftigt. Dr. Otto wird Leitlinien und Erfolgsfaktoren vorstellen, um Corporate Data Governance in Unternehmen zu industrialisieren. Am 24.2. leitet Dr. Otto einen Intensiv-Workshop über Corporate-Data-Management.

Harmonisierte Daten für ein besseres Reporting
Nahezu alle Geschäftsaktivitäten basieren auf Daten. Sind diese aber unzuverlässig, unvollständig oder gar falsch, werden Prozesse ineffizient und kosten Zeit und Geld. Die Qualität von Kundendaten muss kontinuierlich gepflegt und verbessert werden. Rund die Hälfte der befragten Teilnehmer an der Datenmanagement-Studie hat erkannt, dass sich der Unternehmenserfolg mit dem Einsatz von steuernden Systemen für das Datenmanagement, wie etwa einem Produkt-Informations-Management-System (PIM) deutlich steigern ließe. Oft würden Produkt- und Kundendaten redundant in zwei und mehr Systemen halten. Nicht selten liegt hier die Ursache für fehlerhafte und widersprüchliche Daten. Harald Gröger, IT-Spezialist bei IBM, erläutert die Erfolgsfaktoren für Datenintegrationsprojekte und geht dabei auf metadatengetriebene Transformation und End-to-End-Toolunterstützung ein. Dass ein agiles Data Warehousing als Motor für Business Intelligence dienen kann, zeigt Matthias Wunderlich (TUI Deutschland) in seinem Praxisbericht.
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