Datenqualitäts- management
Ob als Standalone Projekt oder Teil der Datenmigration. Es gibt nie einen falschen Zeitpunkt für Datenqualitätsmanagement.
Datenqualität
Eine inkonsistente Systemlandschaft, die Ansammlung fehlerhafter Daten über Jahre oder die Vorbereitung auf zukunftsfähige Prozessoptimierungen – Datenqualität ist ein wichtiger Erfolgsfaktor für Ihre Zukunft. Schlechte Daten kosten bereits Millionen und werden zukünftig einen noch größeren Einfluss haben. Für die Verbesserung Ihrer Datenqualität gibt es unzählige Gründe. Ob zur Prozessoptimierung, zur Vorbereitung auf zukünftige Automatisierungen, eine bessere Geschäftspartnerbeziehung oder um präzisere Planungsprognosen aufstellen zu können. Auch eine Datenmigration und die Zusammenführung verschiedener Systeme führt dazu, dass Duplikate entstehen. Ein professionelles Matching und eine anschließende DeDuplizierung vermeidet zukünftige Probleme nach einer Datenmigration. Die OnStream hilft Ihnen dabei Ihre Daten zu analysieren, zu bereinigen und der Ursache auf den Grund zu gehen. Eine kontinuierliche und langfristig einwandfreie Datenqualität ist der Schlüssel zum Erfolg.
Initiales Data Assessment & Vorbereitung
Bei dem initialen Data Assessment handelt es sich um eine der ersten Auswertungen, um unbekannte und redundante Daten zu erfassen. Dabei können die DQM-Experten zunächst autark mit den Daten arbeiten und durch Algorithmen und Unterstützung von DQ-Tools Unregelmäßigkeiten erkennen. Diese dienen als erste Grundlage und zu ersten Einschätzung der Datenqualität. Das initiale Data Assessment schafft damit die Grundlage für das weitere Data Profiling und anschließendes Cleansing. Zusätzlich wird im Zusammenhang der Vorbereitung alle wichtigen Schnittstellen und Berechtigungen aufgesetzt, sodass später eine automatisierte Extraktion aktuelle Daten für weitere Auswertungen bereitstellen kann.
Data Profiling
Datenqualität Verbesserung beginnt immer mit einem Data Profiling, dass Ihre Organisation dabei unterstützt mögliche Mängel zu identifizieren.
Die Ermittlung von Datenqualitätsmängeln kann durch unsere DQ-Berater Tool unterschützend erfolgen. Unsere Entwickler können dabei auf eine große Menge von Best Practice Profiling Regeln zurückgreifen, welche durch Ihre spezifischen Regeln erweitert werden und insgesamt einen tiefen Einblick in die Datenqualität des Systems geben. Ziel ist es alle redundanten, fehlerhaften und doppelten Daten zu ermitteln, um diese anschließend bereinigen zu können.
Insbesondere Konsolidierung (die Ermittlung von Duplikaten und die anschließende Zusammenführung) bringt besondere Herausforderungen. Unser Konsolidierungskonzept beinhaltet neben der Ermittlung (Matching) auch die Erstellung eines Golden / Best Records und dessen Anreicherung von abhängigen Daten. So muss beispielsweise bei der Zusammenführung mehrerer Lieferanten oder Kunden darauf geachtet werden, dass auch die transaktionalen Daten wie offene Posten korrekt übertragen werden.
Datenbereinigung
Nachdem Data Profilling folgt die Datenbereinigung. Ein guter Zeitpunkt für eine Datenbereinigung bietet dabei eine Datenmigration, welche mittels Datenqualitätsmanagement (DQM) sicherstellt, dass nur bereinigte Daten ins neue System migriert werden. Doch auch laufende System können über ein Standalone DQM Projekt nachhaltig bereinigt werden.
Gerade bei größeren zu bereinigenden Datenmengen sind die Kapazitäten für ein manuelles Cleansing schnell erschöpft. Daher ist es sinnvoll die Bereinigung durch Unterstützung eines ETL oder reinen DQ-Tools durchzuführen. Unsere DQ-Berater und Entwickler können dafür gezielt SAP Data Services und SAP Information Steward einsetzen, um die Bereinigung direkt im Quellsystem oder in der Migration-Staging Area durchzuführen. Da sich nicht alle Fehler reinautomatisiert beheben lassen, kann der Fachbereich durch Anreicherungstabellen entlastet werden. Indem Fall dient eine Liste als Grundlage für das Cleansing, statt jeden Stammsatz einzeln im System aufzurufen.
Kontinuität
Ein gutes Datenqualitätskonzept zeichnet sich dadurch aus, dass auch nach dem Profiling und der anschließenden Bereinigung, sichergestellt wird, dass eine hohe Datenqualität aufrechterhalten wird.
Die im Profiling entwickelten Reports können daher auch nach Abschluss ihres DQM Projekts verwendet und kontinuierlich ausgebaut werden.
Es besteht weiterhin die Möglichkeit die einzelnen Reporting Schritte zu automatisieren. Die Extraktion neuer Inhalte, Durchführung des Profiling, Veröffentlichung der Reports, kann somit ohne manuelles eingreifen erfolgen.
Unsere Experten sind auch geschult darin, diese Praxis an ihre Fachabteilung weiterzugeben, sodass Sie selbständig in der Lage sind, die Reports regelmäßig abzurufen.
Erfahren Sie, was OnStream Consulting für Sie tun kann
