TIQStrategy - Strategieberatung für qualitätsorientiertes Datenmanagement
Medienresonanzanalyse Datenqualitätsmanagement
1. Datenqualitätsmanagement
im Dornröschenschlaf
Ergebnisse einer elektronischen Medienresonanzanalyse
Jan Hüfner, TIQ Solutions GmbH
Bad Soden, 13. Oktober 2005
2. Media Meter GmbH Leipzig
Mehr als Medienanalyse:
• Kontinuierliche Beobachtung der Medienberichterstattung (ca. 450 deutsche und
ausgewählte englischsprachige Print-Medien)
• Detaillierte Analysen von Themen und Bewertungen
• Filterung aktueller u. dominanter Argumentationslinien
• Portfolio-Analysen der Image-Position innerhalb der Branche
• Identifikation von Meinungsführern und PR-Kontrolle
• Aktuell am Morgen des Erscheinungstages abrufbar
Technische Umsetzung:
• Webbasierte, elektronische u. benutzerdefinierte Analysen des Media-Impact
• Per Mausklick von der Analyse bis hin zur Artikelquelle
• Automatische Berichterstellung für internes Reporting (PPT- / PDF- oder PNG-
Präsentationen)
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3. TIQ Solutions GmbH Jena
Kundenindividuelle Lösungen für ein nachhaltiges Datenqualitätsmanagement
• DQ-Messung / Bewertung:
Data Profiling, Data Quality Mining, Data Quality Audit, Kosten-Nutzen-Analyse, TIQ-
Scorecard
• DQ-Verbesserung:
Datenbereinigung, Datenanreicherung, Fehlerprävention, Harmonisierung der
IT-Systemlandschaft, Prozessoptimierung, Mitarbeiterschulung
• DQM-gerechte Projektunterstützung:
Toolevaluierung, Datenqualitätsmanagement auf Zeit, Konzeption, Begleitung bei
Datenmigration, Datenintegration u.ä. aus ganzheitlicher Perspektive und in Anlehnung an
ISO-Qualitätsstandards
• Ganzheitliche Strategielösungen:
Erstellung kundenindividueller Rahmenkonzepte und deren Umsetzung zur Etablierung
eines nachhaltig effizienten Datenqualitätsmanagements
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4. Einleitung
• Untersuchung von 42.340 wirtschaftsnahen Artikeln aus 430 ausgewählten
Tageszeitungen, Wirtschafts- und Branchenmagazinen vom 1.1. bis
31.5.2005 zum Thema Datenqualität.
• Gleichzeitig wurden 20 auf dem deutschen Markt agierende SW-Anbieter im
Themenumfeld der Datenqualitätssicherung beobachtet.
• Dem Thema Datenqualität und den damit zusammenhängenden Problemen z.B.
bei der Datenintegration bzw. in Datenbanken für Kunden-, Vertriebs- oder Konto-
verwaltung, für Produktmanagement und zur Prozesssteuerung widmeten sich ganze
84 Artikel.
• Zum Vergleich: im gleichen Zeitraum wurden fast 3.200 Artikel zum Thema
IT- bzw. Datensicherheit verfasst.
4
5. Thema Datenqualität nach Softwareanbietern
35
30 Mindestens die Hälfte der Artikel zum Thema
Datenqualität wurde von der Datenqualitäts-Industrie
25 selbst angeregt.
Anzahl der Artikel
Journalistische Eigeninitiative außerhalb der IT-Branche
20 war kaum zu bemerken; sicherlich auch dem spröden
und noch sehr verwissenschaftlichten Thema
15 geschuldet.
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6. Thema Datenqualität in der Fachpresse
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6 Propagiert werden zwar Supply Chain
Management, CRM-Systeme, Data Warehousing
5 und Business Intelligence.
Anzahl der Artikel
Doch deren Grundstock – qualitativ hochwertige
4 Datensätze – werden kaum oder nur am Rande
berührt.
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7. Querschnittsthema DQM: Beispiel Versicherungen
Kundenwertmanagement zur Nutzung lang- Sechs Felder, auf denen
fristiger Potenziale: identifizieren, bewerten, Versicherungen in Zukunft ihre
prognostizieren Wettbewerbsfähigkeit
nachweisen müssen
Kundenbeziehungen managen: Die Zeit des
Marketings mit der Gießkanne ist vorbei
Datenqualität: Kaum eine andere
Branche ist so sehr auf eine konsis-
Schadenscontrolling: Effiziente Steuerung von
tente und korrekte Datenbasis
Finanz- u. Performance-Management durch
angewiesen wie die Versicherungs-
rechtzeitige und genaue Prognose von Schaden-
wirtschaft
ersatzansprüchen
Fast Close: Zeitnahe Bilanzierung zur Erfüllung
von regulatorischen Vorgaben u. Analysten-
anforderungen
Management der operationellen Risiken Vgl. Diermann, BI-Strategien in der Versicherungspraxis,
in: Versicherungswirtschaft, 1.1.2005
7
8. Querschnittsthema DQM: Beispiel Banken
Externe Geldwäsche Basel II Sarbanes Oxley
Anforderungen
Interne Customer Risk- and Transaction
Anforderungen Relationship Portfolio Management
Management Management and Account
Datenqualitäts-
Management IT- & Datenmanagement
Vgl. Libor 2004
8
9. Thema Datenqualität in der Presse
„Eine Befragung von mehr als 1.700 Banken aus 63 Ländern
7 durch den österreichischen Softwarehersteller Aim und die
Wirtschaftsuniversität Wien ergab, dass die Verbesserung der
6 Datenqualität in fast allen Häusern höchste Priorität hat. 84
Prozent der befragten Institute in Mitteleuropa unternehmen
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Anzahl der Artikel
beträchtliche Anstrengungen, ihr Datenmanagement zu
vertiefen und die Datenqualität zu erhöhen.“ (HB 9.3.2005)
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10. Thema Datenqualität in IT-Zeitschriften
Typisch Techniker? Verkürzte Sicht auf das
DQM-Problem in der Computer Zeitung:
„Die richtige Stelle für die Sicherung der Datenqualität
16 liegt im ETL-Prozess… Dann kann im Data Warehouse
14 mit bereinigten Informationen gearbeitet werden.“
Anzahl der Artikel
12 „Die Ursachen für die Fehler im Datenmaterial sind
vielfältig: Neben mangelhaften Eingaben kommen
10 Probleme durch externe Daten sowie falsche
8 Kodierungen und das Vermischen von korrekten und
falschen Informationen hinzu.“ (CZ 28.2.05)
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11. Thema Datenqualität nach Branchen
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Das Gros findet sich – neben der dominierenden
IT-Presse – in den Branchenblättern derjenigen,
20 die dem Thema aufgrund externen Drucks
besonders aufgeschlossen sein müssen:
Anzahl der Artikel
Handel/Marketing, Banken und
15
Versicherungen.
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12. Medienanalyse: stets aktuelle branchen- bzw.
themenspezifische Informationen und Argumente, z.B.:
Handelsblatt 9.3.05: Banken setzen auf individuelle Angebote
„Eines von zehn Instituten beschäftige noch immer mehr als 50 Mitarbeiter für die Stammdatenverwaltung…“
„Außerdem planen viele Kreditinstitute, individuellen Kundenservice in den nächsten drei Jahren massiv
auszubauen und zu verbessern… Für die Anbieter von Customer Relationship Management-Software (CRM) ist
das eine gute Nachricht.“ Und natürlich auch für DQM-SW-Anbieter und -Dienstleister!
Schweizer Bank 20.1.05: Konsequenzen für die Beförderungskultur
„Ein weiteres Problem ist die Datenqualität zum Beispiel im Risk Management. Die Prioritäten in Richtung
Datenqualität hätten sich in der letzten Zeit geradezu dramatisch verändert, bestätigt Buytendijk von Gartner.
Bisher sei die Bedeutung der Datenqualität unterschätzt worden.“
Computerwelt 10.5.05: Stammdatenverwaltung wird für viele zum Mega-Projekt der
nächsten Jahre
„Berlecon Research, dass von 400 deutschen Unternehmen weniger als die Hälfte regelmäßig die Konsistenz
ihrer Stammdaten überprüfen.“
„Andere Untersuchungen haben gezeigt, dass selbst in Branchen wie der Nahrungsmittel- und Finanzindustrie,
deren Geschäftsmodelle besonders stark von verlässlichen Artikel- beziehungsweise Transaktionsstammdaten
abhängen, noch ein großer Nachbesserungsbedarf existiert.“
„So offenbarte eine Umfrage von Capgemini und der Global Commerce Initiative im Mai 2004, dass 51 Prozent
aller Artikelstammdaten von Verbrauchereinheiten (Verpackungen und Paletten) Fehler aufwiesen und dadurch
den Handel behinderten.“
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13. Zusammenfassung
• 2005 noch nicht das „Jahr der Datenqualität“ in der Presselandschaft: Konsequenzen für das
unternehmerische Bewusstsein in 2006 ff.?
• CRM-Bereich klarer Vorreiter, allerdings auch hier noch hoher Bedarf.
• Vor allem Banken im Vormarsch: DQM mit höchster Priorität, konzernweite Vereinheitlichung der
internen Systeme inzwischen Branchentrend.
• Stammdaten als Herzstück aller Geschäftsprozesse mit Kerninformationen über Artikel, Produkte,
Tarife, Konten, Partner und Kunden. Daher wird inzwischen DQM nicht nur bzgl. Vertriebsseite,
sondern auch bzgl. Beschaffungsprozessen sowie sonstiger interner u. übergreifender Unternehmens-
aktivitäten verstärkt diskutiert.
• Selbst für effizienten Einsatz unternehmensinterner E-Learning-Systeme wird DQM als erforderlich
betrachtet!
• Bei der öffentlichen Hand als einer der großen Datensammler spielt DQM noch gar keine Rolle.
• Datenqualität wird als Querschnittsthema über Anwendungen wie CRM, BI, SCM und EAI sowie
effizientes Datenmanagement und Real-time-Enterprise getrieben.
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14. Schlussfolgerung
• Bei den Autoren oft höchstens allgemeines Verständnis, aus nachhaltiger Perspektive unzureichend.
Vor allem fehlt meist Verständnis für Datenqualität als Prozessproblem.
• Meist nur Wiedergabe der Verkaufsstrategie der SW-Anbieter: Propagierung der Software selbst als
spielend einfache „Lösung“.
• Eine kritische Sicht ist aufgrund fehlender Kenntnisse zumeist nicht möglich, was aber eigentlich eine
wichtige journalistische Herangehensweise wäre.
• Aufgaben für die Pressearbeit der DGIQ e.V.: verstärkte, kontinuierliche Zusammenarbeit mit
Journalisten sowie deren fachliche, also konkret inhaltliche und methodische Unterstützung.
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