Saubere Daten für klare Entscheidungen
Stammdatenmanagement und verlässliche Daten minimieren Risiken und ermöglichen fundierte Geschäftsentscheidungen.
Warum saubere Daten geschäftskritisch sind
Transparenz schaffen
Erkenne Datenlücken und Unsicherheiten frühzeitig
Risiken minimieren
Vermeide Fehlentscheidungen durch mangelhafte Daten
Fundierte Entscheidungen ermöglichen
Zuverlässige Analysen durch konsistente Datengrundlagen.
Wie wir Deine Datenqualität nachhaltig verbessern
Data Quality Audit
Analyse der bestehenden Datenqualität und Identifikation von Schwachstellen.
Qualitätsrichtlinien & Metriken
Einführung praktikabler Abläufe und verbindlicher Standards – Fokus auf Vollständigkeit, Konsistenz, Genauigkeit.
Deduplizierung & Bereinigung
Unterstützung bei der Beseitigung von Dubletten und inkonsistenten Datensätzen.
Aufbau einer MDM-Struktur
Aufbau einer zentralen Datenbasis für Deine Kunden-, Produkt- oder Lieferantendaten.
Visualisierung mit Datenlandkarte
Darstellung von Datenflüssen und Verantwortlichkeiten für volle Transparenz.
Um eine hohe Datenqualität und damit eine hohe Validität datenbasierter Entscheidungen zu gewährleisten, starten wir mit der Durchführung eines Data Quality Audits zur Identifikation vorhandener Schwachstellen in den strukturierten Daten. Um eine immer gleich hohe Qualität der Daten zu gewährleisten, führen wir transparente Datenqualitätsrichtlinien und verbindliche Datenqualitätsmetriken ein – dabei achten wir besonders auf die Vollständigkeit, Konsistenz und Genauigkeit der Daten.
In weiterer Folge führt lightmydata eine Deduplizierung und Bereinigung von inkonsistenten und doppelten Datensätzen, sog. Dubletten, durch. Durch die Implementierung von Data Quality Management (DWM)-Lösungen können wir auch in Zukunft die Qualität gewährleisten und mittels Aufbaus der Master Data Management (MDM)-Struktur für zentrale Kunden- oder Produktdaten einen einheitlichen Aufbau der Datenstruktur sicherstellen.
Aus der Praxis
Ein Versicherungsunternehmen stand vor der Herausforderung, inkonsistente und doppelt gepflegte Stammdaten aus verschiedenen Systemen zusammenzuführen.
Nach einem Data Quality Audit wurden Schwachstellen identifiziert und daraufhin klare Datenqualitätsmetriken sowie ein dediziertes Regelwerk eingeführt.
In einem weiteren Schritt erfolgte die Deduplizierung und Bereinigung der Daten sowie der Aufbau eines zentralen Master-Data-Management-Systems für Kunden- und Vertragsdaten.
Das Ergebnis: Deutlich verbesserte Datenqualität, weniger Rückfragen im Fachbereich und ein stabiler Datenkern als Grundlage für zuverlässige Geschäftsentscheidungen.