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Ein
Self-Assessment Stammdaten-Qualität
Die aktuelle Datenqualität einfach, pragmatisch und mit geringstem Aufwand ermittelt und bewertet!
Welche Messkriterien geben schnell Auskunft über die Ist-Situation, was soll gemessen werden?
Self-Assessment: Analyse, Bewertung, Handlungsfelder. Christoph Kohler
Senior Consultant SAP NetWeaver MDM
Qualitätsmanagement für Produkte ist Standard
Qualität ist kein Zufall
• Produktqualität ist planbar
• Produktqualität ist messbar
• Produktqualität ist herstellbar
• Produktqualität spart Kosten
• Produktqualität bietet Rechtssicherheit
No. 2
1. Definieren
2. Messen
3. Analysieren4. Verbessern
5. KontrollierenGrundprozess
Qualitätsmanagement
Qualitativ hochwertige Daten sind Wunsch und Notwendigkeit
Sowohl
• Es klappt doch auch mit unserem aktuellen Daten…
• Die Datenqualität nimmt nach einer Bereinigung sowieso wieder ab…
• Niemand ist für die Daten wirklich verantwortlich…
• Wir wollen arbeiten, nicht Daten verwalten...
• Das Thema ist schon wichtig, aber wir müssen das dringende Tagesgeschäft erledigen…
No. 3
Als auch
• Ich arbeite jeden Tag an und mit Produktdaten….
• Mir liegen die Daten am Herzen und ich setze mich dafür ein, dass sie hochwertig sind…
• Es ist eine Sisyphos-Arbeit, man kommt nie ans Ziel…
• Man erkennt gar nicht, wie weit man schon gekommen ist…
=> Datenqualitäts-Management leben
Wie mit Datenqualitäts-Management starten?
• Ausgangspunkt bildet eine Ist-Analyse
• Dazu werden Messkriterien und ein Messvorgehen benötigt
• Einheitliches Verständnis im Unternehmen für die vorhandene Datenqualität schaffen
• Die Auswirkungen der aktuellen Datenqualität darstellen können
No. 4
1. Definieren
2. Messen
3. Analysieren4. Verbessern
5. KontrollierenGrundprozess
Qualitätsmanagement
MenschlicheKontrollewird benötigt
Vollständigautomatischmessbar
Messkriterien
No. 5
VollständigkeitSind alle geforderten Daten vorhanden?
KorrektheitBilden die Daten dasStammdatenobjekt korrekt ab?
AktualitätSind aktuelle Daten verfügbar,wenn diese benötigt werden?
KonsistenzSind die Daten über alle Systeme hinwegwiederspruchs- und dublettenfrei?
KonformitätSind alle Werte innerhalbdefinierter Bereiche?
Steigende Datenqualität
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Self-Assessment Datenqualität – Beispiel Produktstammdaten
• Beteiligte Systeme und Umfang an Daten ermitteln
No. 6
Self-Assessment Datenqualität – Beispiel Produktstammdaten
• Messkriterien und Einstufung prüfen
No. 7
Self-Assessment Datenqualität – Beispiel Produktstammdaten
• Messung durchführen
No. 8
Self-Assessment Datenqualität – Beispiel Produktstammdaten
• Auswertung vornehmen
No. 9
Wie mit Datenqualitäts-Management weiter machen?
• Nun können die Fehlerursachen analysiert und ein Verbesserungs-prozess gestartet werden:
– Prozesse optimieren
– Schnittstellen verbessern
– Systeme anpassen oder einführen
– Qualitäts-Kennzahlen für Datenqualität einführen
• Dies ist die Grundlage für eine ständig wachsende Datenqualität
No. 10
1. Definieren
2. Messen
3. Analysieren4. Verbessern
5. KontrollierenGrundprozess
Qualitätsmanagement
No. 1110 April 2023 Guidelines & Samples
www.logica.com/de
