Analyse der Datenqualität

nach folgenden Qualitätskriterien

  • Vollständigkeit
  • Eindeutigkeit
  • Korrektheit
  • Aktualität
  • Genauigkeit
  • Konsistenz
  • Redundanzfreiheit
  • Einheitlichkeit

Zusätzlich lassen sich KPI definieren, also „Schwellen“, ab wann Datensätze als gut, ausreichend oder mangelhaft gelten. Dies erlaubt eine grafische Auswertung über alle geprüften Objekte, die zeigt, wie hoch der Anteil der Objekte mit mangelhafter, ausreichender und guter Datenqualität ist. Die Regelsätze werden turnusgemäß angewandt, so dass Trends über einen längeren Zeitraum dargestellt werden können.


IHR EINSTIEGSPUNKT

AUF DEM WEG ZUR MASTER DATA EXCELLENCE

Der SPoT Data Quality Analyzer, der zur vollständigen Stammdatenmanagement-Lösung zetVisions SPoT ausgebaut werden kann, ist der Einstiegspunkt, um die Datenqualität in den Griff zu bekommen. Das Endziel heißt Master Data Excellence. Dabei handelt es sich nicht allein um eine Softwarelösung, sondern um ein erweitertes Dienstleistungsangebot rund um das Management von Stammdaten.


Sechs Gründe für SPoT DQA

Wie Unternehmen von höherer Datenqualität profitieren

  • VERLÄSSLICHKEIT
    Erhöhtes Vertrauen in die Daten und damit bessere Entscheidungsfindung.
  • KUNDEN-/LIEFERANTENZUFRIEDENHEIT
    Erhöhte Akzeptanz stärkt die Bindung zu Kunden und Lieferanten.

  • KOSTENERSPARNIS
    Frühzeitige Fehlerreduzierung führt zu geringeren Folgekosten durch Transaktionen auf fehlerhaften Daten.

  • COMPLIANCE
    Einhaltung regulatorischer Auflagen durch Validierungen verbessern die Compliance.

  • EFFIZIENTE KOLLABORATION INTERN / EXTERN
    Konsistenz und Kohärenz der Daten sind die Grundlage für effiziente Zusammenarbeit.

  • WETTBEWERBSVORTEIL
    Datenqualität ist Voraussetzung für den Weg zur Data Driven Company.