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Bei vielen Organisationen steht die Datenqualität ganz oben auf der Tagesordnung. Das ist verständlich, denn eine geringe oder unbekannte Datenqualität kann immerhin schwere Folgen nach sich ziehen. Denken Sie beispielsweise an Reputationsschäden, an Entscheidungen, die auf einer schlechten Grundlage basieren oder an Meldungen, die unzuverlässig sind. Viele Geschäftsprozesse hängen von der Qualität der Daten ab. Grund genug, um die Datenqualität ernst zu nehmen!
Die Datenqualität stellt einen wichtigen Erfolgsfaktor innerhalb der Datenmigration dar. Deshalb ist bei einer Datenmigration die Qualität der Datenqualität immer ein zentrales Thema, das besprochen und untersucht werden muss. Das Kennen der Datenqualität ist essenziell, damit die Migrationsstrategie bestimmt werden kann. Darüber hinaus ist die Datenmigration ein perfekter Moment, um die Daten zu bereinigen, ergänzen, isolieren und vereinheitlichen. DX empfiehlt, eine Datenmigration auch für die Verbesserung der Datenqualität zu verwenden.
Warum Kunden DX wählen
Erfahrung
Mehr als 150 Projekte erfolgreich ausgeführt
Tools
Spezialtools für das Bereinigen, Ergänzen, Isolieren und Vereinheitlichen
Fachwissen
Wir wissen alles über Finanz, Versorger, Telekommunikation, Staat, Pflege und Bildung
Fünf-Schritte-Ansatz
- Datenaufnahme & -strategie. Eine Datenaufnahme gibt Aufschluss über die wichtigsten, technischen Eigenschaften der Metadaten. Die Ergebnisse der Datenaufnahme bilden den Input für die folgenden Schritte.
- Feststellung der Norm. Datenqualität kann nur gemessen werden, wenn die Norm bekannt ist. Was sind Ihre Erwartungen bezüglich des Inhalts - sind 100 Prozent notwendig oder reichen 80 Prozent auch aus? Mit einer Reihe strukturierter Workshops legen wir die Business Rules und die gewünschten Standards fest.
- Messung der Datenqualität. Wir veranschaulichen das Ausmaß der Datenabweichung. Mit intelligenten Tools werden die Qualitätsmerkmale der Daten analysiert. Die Signale bestimmen den Umfang des folgenden Schrittes: das Verbessern.
- Verbesserung der Datenqualität: Daten, die nicht der Norm entsprechen, werden bereinigt, ergänzt, isoliert oder vereinheitlicht. Diese Probleme werden teils mithilfe automatisierter Konvertierungsregeln und teils manuell gelöst.
- Monitoring. Durch kontinuierlich durchgeführte Messungen erhalten Sie Aufschluss über die Entwicklungen und Trends der Qualität Ihrer Daten. Mögliche strukturelle Probleme können direkt an der Quelle behoben werden.
