The Data Economist | Establishing sustainable "Data Inspired & Digital Culture"
Datenqualität und Automatisierungs-Prozesse
Integration des Data-Quality-Managements in eine ganzheitliche Qualitätsmanagement-Strategie schafft erst erfolgreiche Automatisierungsprozesse.
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?
Datenqualitätsmanagement und DIN EN ISO 9001: Ist die Revision schon jetzt überholt?
Prozessorientierter Data Quality Index erfolgreich einführen
Wer Datenqualität und Prozessqualität als eine Einheit betrachtet, hat gute Zukunftsaussichten
Das Forschungsprojekt „World Management Survey“ beschäftigt sich mit der Einführung und Anwendung von Managementpraktiken in über 12.000 Unternehmen aus 34 Ländern. Es wurde gemessen, wie gut eine Organisation die wesentlichen Führungsmethoden in vier Bereichen beherrscht: Produktionsmanagement, Performance-Monitoring, Zielvorgaben und Talentmanagement.
Die Auswertung der Daten zeigt zwei wesentliche Erkenntnisse.
Was macht Datenqualitätsmanagement jetzt und in Zukunft unumgänglich?
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.