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IT: Qualitätsmanagement für Daten

Sieben Kriterien zur Beurteilung der Datenqualität.

Eine schlechte Datenqualität kann dem ERP-Systeme-Hersteller Proalpha zufolge Auswirkungen auf die Effizienz eines Unternehmens haben. (Foto: Fotolia/ Nmedia)
Eine schlechte Datenqualität kann dem ERP-Systeme-Hersteller Proalpha zufolge Auswirkungen auf die Effizienz eines Unternehmens haben. (Foto: Fotolia/ Nmedia)
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Melanie Endres

Im Zuge von Digitalisierung und Industrie 4.0 sind sie kaum mehr wegzudenken: Daten. Das Qualitätsmanagement für Stamm- und Bewegungsdaten gehört zum Alltag - auch in der Logistik. Um die Datenqualität einschätzen zu können, hat der Hersteller von ERP-Systemen Proalpha aus Weilerbach sieben Kriterien zur Beurteilung veröffentlicht.

Schlechte Datenqualität

In der Vergangenheit haben viele Unternehmen ihre Datenqualität vernachlässigt, so das IT-Unternehmen. Für diese Vernachlässigung gibt es unterschiedliche Gründe, nun ist die Folge jedoch, dass die ERP-Systeme nur noch suboptimal funktionieren, lautet die Mitteilung. Denn eine schlechte Datenqualität beeinflusst Effizienz und Ergebnis, auch bei KI-Systemen wie selbstlernenden Maschinen, so die Aussage von Proalpha. Damit die Datenqualität der eigenen Bestände und auch die Informationen von Drittanbietern geprüft werden, sollen diese sieben Performanceparameter unter die Lupe genommen werden.

  • Vollständigkeit: Je digitalisierter die Abläufe, desto wichtiger ist es laut Proalpha, dass sämtliche benötigten Daten vorliegen. Es kann dem Unternehmen zufolge helfen, Pflichtfelder zu definieren und automatisierte Prüfungen an ausgewählten Prozesspunkten einzuführen. Im Allgemeinen gilt aber das Gebot der Sparsamkeit, so der ERP-Hersteller.
  • Aktualität: Nicht jeder Status muss in Echtzeit vorliegen. Prozesse, die für mehr Produktivität sorgen können, sollten Proalpha zufolge aber regelmäßig gecheckt werden.
  • Konsistenz: In verschiedenen Systemen dürfen sich Datensätze nicht widersprechen. Moderne Integrationstechniken sollen laut dem ERP-Hersteller Inkonsistenzen aus manuellen Übertragungen in den Griff bekommen.
  • Konformität: Daten müssen den Anforderungen der Systeme und Prozesse entsprechen, lautet das nächste Kriterium. Ein wichtiger Punkt sei beispielsweise die Zeitzone bei Zeitstempeln nicht zu vergessen.
  • Genauigkeit: Wie exakt müssen Messwerte und andere Daten sein? Proalpha zufolge sollte die benötigte Genauigkeit systemseitig und durch entsprechende Regeln eingehalten werden.
  • Einzigartigkeit: Dubletten blähen laut dem IT-Unternehmen den Datenbestand nicht nur unnötig auf, sondern können auch zu Fehlinterpretationen führen.
  • Richtigkeit: Nachvollziehbar und glaubwürdig sollten die Quellen sein, von denen Unternehmen ihre Informationen beziehen. Nur so kann eine Verlässlichkeit der Daten gewährleistet werden, so Proalpha.
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