Datenqualität, Big Data, Datenqualitätsmanagement, ISO9001, Digitalisierung, Industrie 4.0
Daten- und Informationsqualität war jahrelang nur ein Thema für IT-Spezialisten. Doch je größer die Datenbestände durch elektronische Datenverarbeitung werden, umso wichtiger wird für jedes Unternehmen eine gute Daten- und Informationsqualität.
Datenqualität, Datenqualitätsmanagement, Data Quality Management, ISO9001:2015
Die Studie beantwortet die Frage, wo genau die Industrieunternehmen in Deutschland bei der Umsetzung von Big Data stehen. Hierzu wurden online und anonym 254 Entscheider aus deutschen Industrieunternehmen zwischen August und Oktober 2014 befragt.
Datenqualität, Business Analytics, Big Data, Datenqualitätsmanagement, Data Quality Management
Omni-Channel, das nächste große Ding im Retailing. Im Gegensatz zum Multi-Channel, wo Kunden die verschiedenen Vertriebskanäle hintereinander nutzen, bietet Omni-Channel die Möglichkeit die Vertriebskanäle parallel zu nutzen.
Datenqualität, Datenqualitätsmanagement, Master Data Management, Omni Channel, Multi Channel
Seit Jahren investieren Unternehmen in Qualitätsmanagementsysteme, um ihre Prozesse an den Kundenwünschen auszurichten. Trotz aller Erfahrungen und Weiterentwicklungen auf diesem Gebiet wurde die Qualität der Daten bisher nahezu vernachlässigt. Das soll sich mit einer überarbeiteten Version der Norm DIN EN ISO 9001, die 2015 veröffentlicht wird, ändern. Diese berücksichtigt verstärkt den risikobasierten Ansatz. Der Ansatz zielt darauf ab, frühzeitig unternehmensgefährdende Risiken zu berücksichtigen, zu bewerten und zu vermeiden. Dabei gibt es erste Anzeichen in Richtung Daten- und Informationsqualität.
Datenqualität, Datenqualitätsmanagement, ISO9001, Management Systeme
Eine Data- und Information Governance (DIG) ist das unternehmensweite Rahmenwerk für ein Compliance-konformes Daten- und Informationsmanagement. Solch ein Rahmenwerk regelt den Umgang und die Steuerung der gesamten Daten- und Informationslogistik, bildet die Qualität-Standards ab und definiert das Informationsdesign.
Governance, Datenqualität, Prozessmanagement, Datenlogistik, Informationslogistik
Wenn ich als Kunde für ein Produkt einen hohen Preis bezahle, habe ich auch hohe Erwartungen an die Qualität. Ein einfacher Sachverhalt – für mich als Käufer. Wie erfülle ich diesen Anspruch als herstellendes Unternehmen? Welche Rolle spielen hier der Faktor Mensch und die sogenannte Industrie 4.0?
Datenqualität, Prozessmanagement, ISO9001
Die Wichtigkeit eines ganzheitlichen und nachhaltigen Datenqualitätsmanagement liegt nicht mehr alleine in einem wirtschaftlichen Nutzen begründet, sondern wird immer häufiger in Normen und Regelwerken fest verankert. Daher ist es nicht mehr nur eine sinnvolle Option für Untenrehmen, sein Qualitätsmanagementsystem um ein Datenqualitätsmanagement zu ergänzen, sondern wird immer mehr zu einer Pflichtdisziplin.
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Business Analytics definiere ich als Gesamtheit aller Methoden und Werkzeuge zur Analyse von polystrukturierten Daten für eine nachhaltig gewinnorientierte Unternehmenssteuerung.
Was hinsichtlich dem Thema gute Datenqualität bereits für Business Intelligence sowie störungsfreier Unternehmensabläufe und Kundenservices gilt, ist für Business Analytics und Big Data erst recht eine erfolgskritische Notwendigkeit!
Datenqualität, Business Intelligence, Business Analytics, Big Data, Business Information Excellence, Datenqualitätsmanagement
Seit dem 09. Juli 2012 ist es möglich bestehende Lastschriften in eine SEPA Lastschrift umzudeuten.
Für eine SEPA-konforme Umdeutung müssen folgende Voraussetzungen erfüllt werden.
Datenqualität, Migration, SEPA, Zahlungsverkehr
Überweisungen und Lastschriften müssen lt. der europäischen SEPA-Verordnung ab dem 1. Februar 2014 einheitlichen rechtlichen und technischen Anforderungen im EU-Zahlungsraum genügen. Die nationalen Verfahren sind in der bekannten Form so nicht mehr gültig und werden entsprechend ersetzt.
Datenqualität, Migration, SEPA, Zahlungsverkehr
Jedes Migrationsprojekt, bei dem bestehende Daten in neue Systeme übertragen werden, hat Hürden zu überwinden. Das gilt für den Adressimport genauso wie für den Artikelimport. Dabei sind häufig Stammdaten-Plausibilisierungen für die Folgearbeiten sehr wichtig. Sind erst Doubletten oder falsche Daten im System, kommen Fehler und Probleme nach und nach zum Vorschein. Aber wie kann ich tausende Datensätze auf einmal prüfen? Wie bringe ich einen Kunden dazu, in vorgelagerte Bereinigungen zu investieren? Intelligente Tools zeigen Lösungen auf.
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Insbesondere große Unternehmen setzen für ihre unternehmerischen Entscheidungen auf die Anfang bis Mitte der 1990er-Jahre populär gewordene Business Intelligence (BI). Ins Deutsche übersetzt, kann man von „Geschäftsanalytik“ reden.
Datenqualität, Business Intelligence, Geschäftsanalytik
Kurz vor der Bundestagswahl 2009 veröffentlichte die OECD in Ihrem Bericht „Doing Better for Families“, das die Kinderarmut in Deutschland bei 16,3 Prozent im Jahr 2005 lag und damit weit über dem OECD Durchschnitt. Diese Zahl hatte die OECD wie üblich vom Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung (DIW) erhalten. Aufgrund dieser Zahl entbrannte eine heftigen Diskussion in der Politik und führte nach der Bundestagswahl zu der Entscheidung, das Kindergeld um 20 Euro zu erhöhen. Die Anhebung kostet den Staat jährlich 4 Mrd. Euro.
Doch was war der Auslöser?
Die Bedeutung von elektronischen Archivsystemen hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen und somit der Stellenwert der Datenqualität!
Anfänglich wurden elektronische Archivsysteme eher wiederwillig aus gesetzlichen Gründen hinsichtlich der Aufbewahrungspflichten betrieben. "Denn das, was ich elektronisch erzeuge, sollte auch möglichst elektronisch Archiviert werden." So sah es der Gesetzgeber mit der ab 1995 in Kraft getretenen GoBS (Grundsätze ordnungsmäßiger DV-gestützter Buchführungssysteme) vor. Außerdem war es einfach der technologische Fortschritt dem man folgte.
Trotz der massiven Einführung von ERP-Lösungen der letzen 10 – 20 Jahre in den Unternehmen, stellen wir in unseren Projekten immer wieder fest, dass in Datenbanken / Systemen „Felder und Feldeinträge“ immer wieder zweckentfremdet werden, um Prozesse mit erweiterten Informationen besser zu steuern. Hierbei geschieht dies nicht beschränkt auf einzelne Lokalitäten, sondern Themen, Abteilungs-, Bereichs oder gar Unternehmensweit, so wie es erforderlich ist entsprechende Prozesse steuerbar zu machen.