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Mit einer guten Datenqualität ist man dem Wettbewerb einen Schritt voraus
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Die Datenqualität wird in der heutigen Zeit zum Wettbewerbsfaktor für Vertrieb und Marketing, denn welcher Geschäftsprozess in der Kundenbeziehung kommt heute noch ohne Daten aus? Deren Qualität ist also Voraussetzung für eine effiziente Umsetzung solcher Prozesse.
Um eine optimale Umsetzung zu erreichen, ist es notwendig einen ganzheitlichen und ursachenorientierten Ansatz zum Datenqualitätsmanagement zu verfolgen. Daten werden dabei als „Informationsprodukte“ aufgefasst, die einen Produktionsprozess durchlaufen und mit bestimmten Qualitätsanforderungen hinsichtlich Vollständigkeit, Relevanz, Aktualität und Gesetzeskonformität verbunden werden. Die Erfüllung dieser Qualitätsanforderungen ist über den gesamten Lebenszyklus der Informationsprodukte von den verschiedenen Akteuren im Unternehmen wie Informationslieferanten, Informationsverwaltern und Informationsnutzern sicherzustellen.
Nützliche Informationen durch intelligente Veredelung der Daten erzeugen
Damit aus den Informationsprodukten nützliche Informationen werden, ist einige Arbeit der Veredelung notwendig. Doch mit der reinen Aufbereitung von Informationen ist es allein beim Datenqualitätsmanagement nicht getan. Fehlende Werte, unterschiedliche Schreibweisen und Abkürzungen führen zu falschen Entscheidungen bei Analysen und Auswertungen. Folgende Vorteile ergeben sich durch ein ganzheitliches und professionelles Datenqualitätsmanagement:
- Reduzierung von Kosten und Risiken im Unternehmen
- Optimierung der Kunden und Lieferantenbeziehungen
- Verbesserung von Entscheidungsgrundlagen für das Management
- Erfüllung von gesetzlichen Vorgaben und standardisierte Unternehmensnormen
- Optimale Transparenz von Informationen für im Prozess beteiligte Personen
Der Einfluss der Qualität von Informationen und Daten wird nicht nur im EDV Bereich sichtbar, sondern ist darüber hinaus in den Prozessen sowie in der Organisationsstruktur und Kultur eines Unternehmens zu finden. Deshalb empfiehlt es sich ein gemeinsames Vorgehen der verschiedenen Geschäftsbereiche in Zusammenarbeit mit der IT im Rahmen eines unternehmensweiten Ansatz mit künstlicher Intelligenz durchzuführen. Bereits existierende Initiativen in Bezug auf Datenqualität sind produktiv in dieses Vorgehen mit einzubeziehen. Wichtig ist dabei sich den unternehmensspezifischen Gegebenheiten und Bedingungen anzupassen und auf der Basis auf Basis der ersten Lösungserfolge die Strukturen und Aktivitäten im Qualitätsmanagement sukzessive auszubauen.
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