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Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität!

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Die innoscale AG teilt ihr Know-How!
Wie misst man die Stammdatenqualität in seinem Unternehmen? Wir zeigen euch Vorgehensmodelle und Methoden, damit Sie sich einen Überblick verschaffen können!

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Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität!

  1. 1. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 1 Vorgehensmodell und Methoden zur Messung der Stammdatenqualität BARC Data Governance Day 2015, Baden, CH Dr.Tobias Brockmann  Was ist DataRocket®?  Wie DataRocket® Ihre Stammdatenqualität verbessert
  2. 2. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 2Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 2 Sie möchten diese Präsentation herunterladen? Wir haben Ihnen auf unserer Internetseite unter folgendem Link einen Download bereitgestellt! www.innoscale.de/slideshares Viel Spaß beim dazulernen wünscht ihnen Ihr innoscaleAG-Team
  3. 3. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 3 DataRocket unterstützt Sie dabei Ihr Datenqualitätsmanagement (DQM) modern und effizient umzusetzen. Spezialgebiete: Anwendungsgebiete: Datenqualität Datenmigration und -integration Social-Data-Mining Kollaboratives Datenmanagement Kunden- und Personaldaten Produkt- und Materialdaten Geodaten Infrastrukturdaten
  4. 4. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 4 Entwicklung eines Vorgehensmodells zur Verbesserung der Stammdatenqualität Am Beispiel eines realen Kundenproblems
  5. 5. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 5 Das Unternehmen verfügt über 560.000 Adressdatensätze deren Datenqualität verbessert werden soll. Kundendaten sind im CRM-System (Sugar CRM) gespeichert Einbindung des betreuenden IT-Dienstleisters Kontaktdaten werden zurTelefonansprache genutzt Herausforderung:Adressdaten undTelefonnummern sind oft fehlerhaft Lösungsansatz: Nutzung von DataRocket zurVerbesserung der Datenqualität
  6. 6. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 6 Quelle: Experian Data Quality: „Global Research report 2014 : Making your data work for you“ Motivation zur Durchführung von Datenqualitätsverbesserungsmaßnahmen in Unternehmen.
  7. 7. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 7 Die Verbesserung der Datenqualität muss messbar gemacht werden um beurteilen zu können, ob die Oberziele erreicht wurden. Eine bewährte Methode zur Monetarisierung vonVorteilen durch DQ-Maßnahmen: Prozesskostenrechnung: „Ein System der Kostenrechnung in welchem Gemeinkosten durch Auflösung in dahinter liegende Vorgänge (Aktivitäten/Prozesse) über quantitative Bezugsgrößen (Cost Driver) verrechnet werden.“ Quelle: Wilde, H. „Plan- und Prozesskostenrechnung“, 2004.  Grundsätzlich:  qualitative vs. quantitative Messgrößen  unterschiedliche Methoden zur Messung  indirekt vs. direkt
  8. 8. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 8 Beispiel: Der Versand einer Rechnung an eine fehlerhafte Adresse kostet ca. 20 €. Quelle: in Anlehnung an Beermann/Binnewies, HMD 279 Position Kosten Postrückläufer entgegennehmen (Annahme: Arbeitsaufwand Kundenberater 5 Min zu einen Stundenverrechnungssatz von 35€) 2,91 € Recherche der korrekten Adresse (Annahme: Arbeitsaufwand Kundenberater 15 Min zu einen Stundenverrechnungssatz von 35 €) 8,75 € Korrektur der fehlerhaften Adresse im CRM System (Annahme: Arbeitsaufwand Kundenberater 8 Min zu einen Stundenverrechnungssatz von 35 €) 4,67 € Erneuter Druck undVersand der Rechnung (Materialkosten und Porto) 0,64 € Korrektur und Storno der Rechnung (Annahme: 8 Min zu einen Stundenverrechnungssatz von 35 €) 4,67 € Gesamtkosten durch die fehlerhafte Rechnung 21,64 € Annahme: 0,5% Rechnungsretouren (=2.800 Kunden) 60.592,00 €
  9. 9. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 9 Die Kundendatenqualität ist mehrdimensional und zur Messung der Verbesserung müssen Kriterien definiert werden? ID Name PLZ Ort Straße Telefonummer 1 Max Müller 80331 Hamburg Reeperbahn 1 +49 40 325 623 2 Miriam Schulz 10179 Berlin Dresdener Straße 4 0049 30 / 9687432 3 Max Frisch 30159 Hannover Messepark 4 +49 30 / 234 567 4 Angla Merkel 10557 Berlin Willy-Brandt-Straße 1 N/A Die PLZ beim Kunden mit der ID 1 ist nicht korrekt (Korrektheit, Konsistenz). Die Syntaktik derTelefonnummern des Kunden mit der ID 1 und des Kunden mit der ID 2 sind unterschiedlich (Einheitliche Darstellung). Die ONKZ des Kunden mit der ID 3 passt nicht zur Adresse (Relevanz, Aktualität, Konsistenz). DieTelefonnummer des Kunden mit der ID 4 ist nicht vorhanden (Vollständigkeit). Im Namen vom Kunden der ID 4 befindet sich ein Rechtschreibfehler (Genauigkeit).
  10. 10. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 10 Die Qualität von Daten wird von der DGIQ in 15 unterschiedliche Datenqualitätskriterien unterteilt. Quelle: Richard Wang, Diane Strong: Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers. In: Journal of Management Information Systems, Bd. 12, Nr. 4, S. 5-33, 1996. I Q System Nutzung Inhalt Darstellung Aktualität Wertschöpfung Vollständigkeit Angemessener Umfang Relevanz Zugänglichkeit Bearbeitbarkeit Verständ- lichkeit Übersich t-lichkeit Einheitliche Darstellung Eindeutige Anpassbarkeit Hohes Ansehen Fehlerfreiheit Objektivität Glaubwürdig- keit systemgestützt darstellungsbezoge n zweckabhängig inhärent
  11. 11. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 11 DataRocket® analysiert die Qualität von Kundendaten anhand von syntaktischen Anforderungen und Referenzdatenbeständen. Kundendaten Konsolidierte und qualitätsgesicherte Daten in DataRocket Syntaktische Plausibilitätsprüfung (z. B. Format der Telefonnummer) ExterneDatenquellen(Referenzdaten) Verzeichnisse Bankdaten Geodaten Fachliche Überprüfung Ziel: syntaktische und inhaltlicheValidierung der Telefonnummer: €
  12. 12. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 12 Beispiel: Fachliche Überprüfung der korrekten Zuordnung der Ortsnetzkennzahl (ONKZ) einer Telefonnummer zur Adresse eines Kunden im CRM. Schritt 0. Status Quo Vorname: Max Name: Frisch Plz: 30159 Ort: Hannover Straße: Messepark H-Nr: 4 Tel-Nr.: +49 30 / 234 567 Schritt 1. Bestimmung und Validierung und Anreicherung der Adressdaten um die exakte Geoposition (Längen und Breitengerade). Nutzung von OpenStreet Map Daten und No-SQL GeoService von DataRocket. Ergebnis: 52.323240, 9.804669 Schritt 2. Zuordnung der Geokoordinaten in einem ONKZ-Bereich (Polygon) Nutzung der ONKZ-Liste der Bundesnetzagentur als Referenzdatenquelle. Ergebnis: 030 Schritt 3. Abgleich und Korrektur der ONKZ in der Kundendatenbank. Nutzung von DataRocket zur Korrektur (manuell, batch, automatisiert). Ergebnis: + 49 0511 / 234 567
  13. 13. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 13 Eine langfristige Erfolgskontrolle im Zeitverlauf ist entscheidend für eine nachhaltig verbesserte Datenqualität. 100% Zeit Nachhaltiges Stammdatenmanagement Kosten des nachhaltigem Stammdatenmanagaments Unregelmäßige Verbesserung der Datenqualität 0% Datenqualität Ein aktuellerTrend:TQM –Total Quality Management Optimierung der Qualität von Produkten und Dienstleistungen eines Unternehmens in allen Funktionsbereichen und auf allen Ebenen durch Mitwirkung aller Mitarbeiter. Quelle: Gabler Wirtschaftslexikon, 2015
  14. 14. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 14 Zusammenfassung: Das Vorgehen zur Verbesserung der Datenqualität kann vereinfacht in 6 Schritten dargestellt werden. 6 . Nachhaltige Sicherung der Qualität 5. Technische Umsetzung und Verbesserung A. Manuell B. Workflowbasiert C. Automatisch 1. Identifikation des Problems 2. Definition von Oberzielen 3. Definition von Kennzahlen 4. Bildung und Auswertung von Qualitäts- kriterien
  15. 15. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 15 Für Sie zum Download bereitgestellt: Studien, Vorträge und Präsentationen www.innoscale.de/slideshares
  16. 16. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 16 innoscale AG Wir entwickeln mit unserem engagierten und erfahrenenTeam DataRocket, eine einfach zu bedienende, flexible und moderne Softwarelösung, damit Sie die Datenqualität in Ihrem Unternehmen wieder in den Griff bekommen.
  17. 17. Dr. Tobias Brockmann | Vorgehensmodell zur Verbesserung der Stammdatenqualität | www.innoscale.de | © innoscale AG 17 innoscale AG Märkisches Ufer 34 10179 Berlin T +49 30 2280 5133 M +49 177 4030208 E brockmann@innoscale.de W www.innoscale.de Dr. Tobias Brockmann “Data is useful - high-quality, well-understood, auditable data is priceless.” –Ted Friedman, Gartner (2015)

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