Datenqualität: Erfolgsfaktor für Compliance

Daten müssen jederzeit den betrieblichen und gesetzlichen Anforderungen hinsichtlich vergleichbarer und reproduzierbarer Ergebnisse, Aktualität und Vollständigkeit standhalten
Datenqualitätsmanagement: Erfolgskritischen Faktoren für Unternehmen und öffentliche Organisationen ist die Datenqualität

(24.07.08) – Unternehmen müssen einerseits verschiedenste Interessengruppen (Eigentümer, Aktionäre, Banken, Mitarbeiter, Behörden, etc.) über eine ordnungsgemäße Geschäftstätigkeit berichten und andererseits intern verschiedenste Personen und Gruppen mit einer Fülle an Informationen zur Entscheidungsfindung versorgen. Eine der großen Herausforderungen der Unternehmen ist es, neben der zeitgerechten Lieferung von Informationen eine hohe Qualität der Unternehmensdaten zu gewährleisten und eine bedarfsgerechte Informationsversorgung für eine möglichst objektive Entscheidungsfindung sicherzustellen.

Verschärfend dabei wirkt, dass das Thema Datenqualität bzw. Informationsqualität besonders in den letzten Jahren durch den Gesetzgeber in den unterschiedlichsten Regelungen (z.B. GoBS, GDPdU, KonTraG, Basel II, Solvency II, SOX, usw.) verankert wurden.

Die Anforderungen an das Datenqualitätsmanagement müssen durch die Unternehmensführung vorgegeben, getragen und überwacht werden. Die operative Durchführung kann nicht allein im IT-Bereich angesiedelt werden, sondern erfordert die konsequente Einbindung der Fachbereiche.

Die deducto GmbH entwickelte aus ihrer langjährigen praktischen Erfahrung aus unterschiedlichsten komplexen Datenanalyseprojekten ein Lösungskonzept, das ein ganzheitliches strategisches und operatives Datenqualitätsmanagement ermöglichen soll.

Hierzu gehört nicht nur die regelmäßige Analyse, Bewertung und Anpassung der Datenqualität sondern auch die Steuerung und Überwachung der damit verbundenen Abläufe.

Einer der erfolgskritischen Faktoren für Unternehmen und öffentliche Organisationen ist die Datenqualität. Es ist absolut notwendig für die Auswertung, Bewertung und den strukturierten Dialog, qualitativ hochwertige Daten bereitzustellen. Die Daten müssen jederzeit den betrieblichen und gesetzlichen Anforderungen hinsichtlich vergleichbarer und reproduzierbarer Ergebnisse, Aktualität und Vollständigkeit standhalten.

Dies ist aber nur möglich, wenn dies von der punktuellen Datenqualitätsmessung und aufwändigen Datennachbereitung in einen kontinuierlichen und übergreifenden Datenqualitätsmanagementprozess mündet.

Die Umsetzung zu einem ganzheitlichen Datenqualitätsmanagement erfolgt über die standardisierte Vorgehensweise in sieben Schritten:

1. Ist-Analyse der bereits vorhandenen Maßnahmen zur Sicherung der Datenqualität sowie der Systeme, Abläufe und Daten.
2. Ermittlung weiterer erforderlicher Maßnahmen hinsichtlich der gesetzlichen, innerbetrieblichen und evtl. allgemein gültigen / kulturellen Anforderungen an die Datenqualität.
3. Erstellung der Handlungsempfehlungen und Konzeption eines einheitlichen Datenqualitätsmanagements.
4. Abstimmung der erforderlichen Maßnahmen zur Umsetzung des operativen Datenqualitätsmanagements.
5. Implementierung der Analysewerkzeuge und Analyseszenarien (z.B. mit "InfoZoom").
6. Einbindung und Coaching der Fachbereiche.
7. Implementierung der Ablauforganisation sowie der Ablaufsteuerung und deren Kontrollen (z.B. mit Process Enterprise).
(deducto: ra)