Dienstleistungen zur Datenqualität

Verlässliche und verwertbare Daten sind Grundvoraussetzung für gute Entscheidungen

Sorgen Sie ohne großen Aufwand für bessere Datenqualität

Probleme mit der Datenqualität treten in der Regel unbemerkt auf und behindern Ihre Geschäftsziele. Eine schlechte Datenqualität macht es schwierig, Berichten und Analysen zu vertrauen, was letztlich zu verpassten Chancen und entgangenen Einnahmen führt. 

Wir decken proaktiv Ursachen auf und gehen sie an, indem wir Ihre Datenumgebung gründlich analysieren und die wichtigsten Bereiche für Verbesserungen identifizieren. Durch die Implementierung einer Datenqualitätsmanagement (DQM)-Strategie mit Adastra erhalten Sie die zuverlässigen Daten, die Sie benötigen, um fundierte, zielführende Entscheidungen zu treffen, die Ihre Geschäftsziele unterstützen.

Vertraut von

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“Wir wussten, dass unsere Daten Qualitätsprobleme aufwiesen und für unsere Marketing- und Vertriebsbemühungen nicht gut geeignet waren, aber das Ausmaß dieser Probleme war uns nicht klar. Die D365-Datenqualitätslösung von Adastra öffnete uns die Augen, und wir konnten zum ersten Mal sehen, wo die Herausforderungen lagen und sie leicht beheben. Seit der Implementierung sind unsere Kundendaten stabiler geworden, und wir haben deutlich bessere Ergebnisse bei unseren Marketingkampagnen erzielt. Wir können jetzt mit gutem Gewissen sagen, dass unsere strategischen Entscheidungen auf qualitativ hochwertigen Daten beruhen.”

EVP Marketing und Vertrieb des Kunden

Wir haben festgestellt, dass unsere Kollegen 40-50% ihrer Zeit, die sie für die eigentliche Analyse und Interpretation aufwenden könnten, mit der Beschaffung und Bereinigung von Daten verbringen. Es kam häufig vor, dass Daten aus einem System nicht mit einem anderen abgeglichen werden konnten. Oder ein und dieselbe Anfrage führte zu zwei unterschiedlichen Antworten von zwei verschiedenen Personen.

Eva Netusilova

Senior Manager, Strategisches Asset Management, GasNet

Vorteile des Datenqualitätsmanagements

Verbesserte Genauigkeit

Vollständige, verlässliche und aktuelle Daten ermöglichen es Ihnen, Ihre Berichte und Prognosen genauer zu gestalten.

Zuverlässige Analysen

Qualitativ hochwertige Daten verringern die Varianz in Ihren Analysemodellen, so dass diese genauer werden und Ihr Data Science-Aufwand minimiert wird.

Kundeneinblicke

Ein genauer Echtzeit-Überblick über Ihre Kunden hilft Ihnen, die Beziehungen zu vertiefen, das Engagement zu erhöhen und die Abwanderung zu verringern.

Kosteneinsparungen

Die Standardisierung und Konsolidierung Ihrer Daten hilft Ihnen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, ohne kostspielige finanzielle Fehlentscheidungen zu riskieren.

PDCA-Anschlussfähig

Richten Sie sich nach dem PDCA (Plan-Do-Check-Act)Zyklus und ermöglichen Sie kontinuierliche Qualitätsverbesserungen.

Proaktive Datenqualität

Beugen Sie Datenqualitätsproblemen vor und verhindern Sie, dass schlechte Daten in Ihre Systeme gelangen. Erkennen Sie automatisch fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer und Inkonsistenzen.

Maßgeschneiderte Lösungen für unterschiedliche Anforderungen an die Datenqualität

Datenqualität ist subjektiv und variiert von Kontext zu Kontext. Unsere Datenexperten sind auf die Anpassung von Lösungen an die spezifischen Datenanforderungen Ihres Unternehmens spezialisiert. Unser Fachwissen erstreckt sich über eine Vielzahl von Bereichen:

Datenqualität

  • Datenprofilierung

  • Datenbereinigung und umwandlung

  • Automatisierte Datenqualitätsregeln

  • Messung und Überwachung der Datenqualität

Beratung zur Datenqualität

  • Datenqualitäts-Coaching – Beratung bei Herausforderungen der Datenqualität

  • Definition einer Datenqualitätsvision und eines Fahrplans

  • Bewertung und Empfehlung von Datenqualitätstools – fachkundige Beratung bei der Auswahl der richtigen DQ-Tools

Datenbereinigung

  • Datenmigrationen

  • Datenkonsolidierungen

  • Andere ähnliche Fälle

Qualität und Aktualität der Daten

  • Einheitliche Berichterstattung

  • Erkennung von betrügerischen Aktivitäten und Anomalien

  • DS-GVO-Konformität

Zusammenarbeit zwischen IT und Unternehmen

  • Definition eines Geschäftsglossars

  • Austausch von Wissen über Daten

  • Zusammenarbeit bei der Definition eines Netzwerks von Codebooks

Methodik der Datenqualität

Adastra bietet Ihnen eine maßgeschneiderte Lösung zum Schutz Ihrer Daten unter Verwendung eines iterativen Frameworks, das auf Ihre Data Governance-Initiativen abgestimmt ist.

1

Verstehen Sie Ihre Daten

Durch Aktivitäten wie Datenklassifizierung, Metadatenerfassung und Datenprofilierung erhalten wir Einblick in Ihre Geschäftsziele, um eine Grundlage für Ihre Data Quality Managment-Strategie zu schaffen.

2

Datenqualität messen

Wir erstellen Regeln zur Bestimmung der Zuverlässigkeit und Validität Ihrer Datenbestände. Außerdem legen wir Schwellenwerte fest, um das Qualitätsniveau der Daten zu ermitteln und den Benutzern eine einheitliche Bewertung der Informationen zu ermöglichen.

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Datenqualität überwachen

Die Datenqualitätsexperten von Adastra erstellen einen formalen Prozess, der die Konformität Ihrer Daten im Laufe der Zeit verfolgt und sicherstellt, dass sie den definierten Regeln und Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen.

4

Verbessern Sie die Datenqualität

Wir erstellen automatisierte Regeln und Prozesse, um Ihre technischen und geschäftlichen Anforderungen zu erfüllen. Wir tun dies mit Workflow-Prozessen wie Filtern, Parsen, Bereinigen, Deduplizieren und Anreichern von Daten.

5

Nutzung von KI

Eliminieren Sie die manuelle Arbeit in der Datenpflege, indem Sie KI und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) nutzen, um zu bestimmen, ob Datenqualitätsprobleme automatisch bereinigt, die Regeln angepasst, oder Empfehlungen für eine effizientere Integration ausgesprochen werden sollen.

Success Story

10x schnellere Datenverarbeitung mit einer MDM-Lösung

Ein Kunde aus der Musikindustrie wollte eine zuverlässige Plattform implementieren, die saubere Daten und Analysen liefert. Adastra entwickelte eine End-to-End Master Data Management (MDM) Lösung auf Basis von Ataccama-Software. Heute verfügt der Kunde über genaue, abrufbare Daten über die Tausenden von Songwritern, Komponisten und Musikverlagen, die er vertritt.

50%

genauere Daten

10x

schnellere Datenverarbeitung

3x

schnellere Kundenbetreuung

Success Story

Datenplattform in der Cloud mit verbesserter Data Governance

Ein führendes Unternehmen im Versorgungssektor in Tschechien hat durch eine neu eingerichtete Datenplattform in der Cloud, die auf AWS-Technologie basiert, eine einheitliche Berichts- und Analysequelle geschaffen. Adastra spielte eine entscheidende Rolle bei der Implementierung von Data-Governance-Prozessen und der Einrichtung eines Datenkompetenzzentrums. In der Folge geht das Unternehmen nun konzeptionell an das Datenqualitätsmanagement heran. 

  • Zentralisiertes Daten-Repository: Alle Daten werden an einem zentralen Ort zusammengeführt.
  • Rationalisierte Datenaufbereitung: Der Bedarf an manueller Datenverarbeitung wird erheblich reduziert.
  • Kontrollierter Datenaustausch: Verhindert den ungeregelten Datenaustausch zwischen Mitarbeitern.
  • Robuste Datenverwaltung: Erfolgreiche Etablierung eines funktionierenden Data-Governance-Systems. 

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Business Intelligence Kompetenzzentrum (BICC)

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zentrale Datenplattform

Success Story

Kunde 360: Vollständige Kundenperspektive für führenden Energiesektor

Wir lieferten dem führenden Unternehmen auf dem tschechischen Energiemarkt eine ganzheitliche Sicht auf die Kundendaten. Dies umfasste wichtige Details wie Kundenadressen, Standorte von Verbrauchsstellen und Kommunikationshistorien, angereichert durch eine einheitliche Validierungskomponente für neue Kundendateneinträge. Im Ergebnis konnten wir die Datenqualität durch Vereinheitlichung und Konsolidierung deutlich verbessern, was sich positiv auf die Berichtsmöglichkeiten des Unternehmens auswirkte. 

Ursprünglich hatte das Unternehmen erwogen, eine eigene Datenqualitätslösung zu entwickeln. Interne Analysen zur Finanzierung ergaben jedoch, dass die Anpassung einer bestehenden Lösung kostengünstiger wäre als die Entwicklung einer neuen Lösung von Grund auf. Daher entschied man sich für die Implementierung von Ataccama, dass bereits die meisten der gewünschten Funktionalitäten, einschließlich vorgefertigter Datenqualitätsregeln und -prozesse, bot. Außerdem nutzten wir die Flexibilität von Microservices, die eine wiederholte Integration in die komplexe IT-Architektur des Unternehmens ermöglichen. 

Der Kunde erhielt so eine umfassende Lösung für die laufende Datenbereinigung, -anreicherung und -deduplizierung, die sich nahtlos in seine bestehende IT-Infrastruktur einfügt.

  • Wiederverwendung von Microservices
  • Kontinuierliche und Batch-Verbesserung der Datenqualität

Datenqualität verbessern, um bessere Entscheidungen zu treffen

Wenn Ihre Datenqualität schlecht ist, können Sie sich bei wichtigen Geschäftsentscheidungen nicht auf Ihre Berichte und Analysen verlassen. Mit der Zeit kann dies zu verpassten Chancen und entgangenen Einnahmen führen. Die Implementierung einer Datenqualitätsmanagement-Strategie (DQM), die KI und maschinelles Lernen einschließt, liefert Ihnen die zuverlässigen Daten, die Sie für Ihre strategische Ausrichtung benötigen. 

Die Datenqualitätsservices (DQM) von Adastra, gepaart mit maschinellem Lernen, legen den Grundstein für eine Datenstrategie, die alle Ihre Entscheidungen unterstützt. Mit Adastra DQM können Sie Ihre Daten kontinuierlich überwachen und deren Qualität – und damit Ihre Planung – im Laufe der Zeit verbessern.   

Außerdem ermöglichen Sie Ihren datenabhängigen Prozessen und Anwendungen, genaue Erkenntnisse zu liefern, die Ihre Initiativen zur digitalen Transformation vorantreiben.

Entdecken Sie weitere Data Governance-Lösungen

Adastra verfügt über umfangreiche Kenntnisse und Erfahrungen bei der Umsetzung von Data-Governance-Strategien. Wir nutzen unser Fachwissen, um Führung und Anleitung zu bieten und Ihre Daten zum Leben zu erwecken.

Daten-Governance

Data-Governance-Prozesse, -Richtlinien und -Standards stellen sicher, dass die Daten im gesamten System eines Unternehmens vertrauenswürdig, zugänglich und verständlich sind. Durch die Implementierung einer effektiven Data Governance können Unternehmen die Datenqualität verbessern, Risiken mindern und gesetzliche Vorschriften einhalten.

Verwaltung von Stammdaten

Das Stammdatenmanagement konzentriert sich auf die Erstellung einer einzigen, maßgeblichen Version der wichtigsten Geschäftsdaten. Es stellt sicher, dass zentrale Datenelemente wie Kundeninformationen oder Produktdetails über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg konsistent und genau sind. Durch die Zentralisierung von Schlüsseldaten können Unternehmen die Datenqualität verbessern, Geschäftsprozesse optimieren und eine einheitliche Sicht auf wichtige Informationen erhalten. 

Verwaltung von Referenzdaten

Die Verwaltung von Referenzdaten umfasst die Pflege und Synchronisierung von Referenzdaten. Dadurch werden Kontext und Standardisierung für andere Daten innerhalb eines Unternehmens geschaffen. Außerdem wird so die Datenkonsistenz im gesamten Unternehmen sichergestellt und den Benutzern ein klarer Entscheidungskontext geboten.

Data Mesh

Data Mesh ist ein architektonischer Ansatz, der darauf abzielt, Geschäftsanalysen und -ergebnisse durch Dezentralisierung von Datenbesitz und -zugriff zu verbessern. Dabei werden monolithische Datenarchitekturen in kleinere, domain-spezifische Datenprodukte aufgeteilt, die sich leicht skalieren und unabhängig verwalten lassen. Data Mesh fördert die Agilität, Zusammenarbeit und Skalierbarkeit bei der Handhabung komplexer und unterschiedlicher Datensätze innerhalb eines Unternehmens.

Metadaten-Verwaltung

Dieser Prozess umfasst die Organisation und Verwaltung von Metadaten, um die Datenkompetenz zu erhöhen, den Sinn Ihrer Daten zu verstehen und die Effizienz Ihres Unternehmens insgesamt zu maximieren. Ein effektives Metadatenmanagement unterstützt die Datenerkennung, verbessert die Datenverwaltung und erleichtert das Verständnis der Datenlandschaft.

Datenreihenfolge

Die Datenabfolge umfasst die Visualisierung und Dokumentation des Datenflusses vom Ursprung über verschiedene Prozesse und Transformationen bis hin zum Ziel. Durch Datenvisualisierung und -dokumentation können Unternehmen Vertrauen in ihre Daten gewinnen und so ihre Entscheidungsfindung sicherer gestalten.

Verbessern Sie die Qualität Ihrer Daten mit Adastra