Die Qualität der Daten ist eine entscheidende Grundlage für effiziente und erfolgreiche Entscheidungsprozesse. Qualitativ hochwertige Daten ermöglichen präzise Analysen und fundierte Entscheidungen, während ungenaue oder fehlerhafte Daten zu kostspieligen Fehlentscheidungen führen können. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die spezifischen Technologien der „Smart Validation Engine (SVD)“ und der „Smart Data Engine (SDE)“ von zetVisions, die zur Verbesserung der Datenqualität eingesetzt werden.
Validierungsregeln zur Verbesserung der Datenqualität
Standard Validierungsregeln bilden das Kernstück der Datenintegrität in jeder Beteiligungsmanagement-Software. Diese Regeln, wie beispielsweise die Überprüfung der Vollständigkeit von Datensätzen oder die Sicherstellung, dass keine Verteilungsprozentsätze über 100 % liegen, sind essenziell, um Eingabefehler zu vermeiden. Die Implementierung solcher Validierungsmechanismen garantiert, dass nur korrekte und plausible Daten in das System eingegeben werden. Dies ist entscheidend, um sicherzustellen, dass alle darauf basierenden Analysen und Berichte zuverlässig und aussagekräftig sind. Diese Form der Fehlervermeidung stellt eine wesentliche Säule in der Wahrung der Datenqualität dar.
Neben den grundlegenden Validierungsregeln ist die Möglichkeit, zusätzliche, maßgeschneiderte Validierungsregeln zu implementieren, ein entscheidender Vorteil einer Beteiligungsmanagement-Software. Diese individuellen Regeln ermöglichen es Unternehmen, spezifische Anforderungen und Besonderheiten ihres Geschäftsmodells oder ihrer Branche zu berücksichtigen. Beispielsweise können Regeln erstellt werden, die spezifische Risikofaktoren überwachen oder Compliance-Anforderungen abbilden. Durch diese Flexibilität können Unternehmen die Software an ihre einzigartigen Bedürfnisse anpassen, was zu einer weiteren Steigerung der Datenqualität und der Aussagekraft der gewonnenen Erkenntnisse führt.
Datenqualität verbessern durch automatische Befüllung von Feldern
Die automatische Befüllung von Feldern in der Beteiligungsmanagementsoftware auf Basis vordefinierter Geschäftsregeln ist eine weitere wichtige Funktion zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität. Diese Funktion reduziert nicht nur den manuellen Aufwand bei der Dateneingabe, sondern minimiert auch menschliche Fehler. Durch die Implementierung von Regeln, die beispielsweise bestimmte Berechnungen automatisch durchführen oder Daten aus angeschlossenen Systemen übernehmen, wird die Genauigkeit der Daten deutlich erhöht. Diese Automatisierung führt zu einer effizienteren Datenverwaltung und ermöglicht es den Nutzern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren.
Beispiele für Smart Data Engine:
- Wenn eine Gesellschaft der EWWU angehört, dann wird die Währung automatisch auf Euro gesetzt.
- Wenn die Information „Handelsregister“ für eine Gesellschaft im System nicht gepflegt ist, dann wird der rechtliche Status automatisch in „in Gründung“ gesetzt.
- Für deutsche Gesellschaften soll das Anlegen von Standorten standardisiert werden. Hier wird automatisch der Standorttyp „Zweigniederlassung“ und die Währung „Euro“ gesetzt.
Datenqualität als strategische Ressource
Die Qualität der Daten in Beteiligungsmanagement-Software stellt weit mehr als eine technische Notwendigkeit dar – sie ist eine strategische Ressource. Die in diesem Beitrag vorgestellten Praktiken Standard- und zusätzliche Validierungsregeln sowie die automatische Befüllung von Feldern – bilden die Grundlage für verlässliche, präzise und nutzbare Daten. Diese Qualität ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken effektiv zu managen und letztendlich ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. In einer zunehmend datengetriebenen Welt ist es entscheidend, dass Organisationen in die Qualität ihrer Daten investieren, um eine robuste, zuverlässige und effiziente Beteiligungsverwaltung zu gewährleisten. Eine effektive Datenqualitätsstrategie in Beteiligungsmanagement-Software ist eine Kombination aus technologischen Tools, klaren Prozessen und einem starken Bewusstsein für die Bedeutung von Daten. Mit den richtigen Praktiken und Technologien können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen und sich einen entscheidenden Vorteil in der komplexen Welt des Beteiligungsmanagements sichern.
Beispiele Smart Validation Engine:
- Adressvalidierung
- Inaktive Gesellschaften dürfen kein Kapital haben
- Bilanzstichtagsfelder müssen für die Gesellschaften gepflegt sein
- Dublettenprüfung
Durch das Setzen von Standardwerten bei der Anlage und automatisierte Prüfung sowie Anreicherung von Daten verringern Sie Ihr Risiko und beschleunigen die Datenpflege. Die SAP-basierte Beteiligungsmanagement-Lösung von zetVisions bietet Ihnen diese Werkzeuge, um Ihre Beteiligungen effizient und in hoher Qualität zu managen.
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