Lesetipp: Datenqualität

Passend zu meinem letzten Post über Datenübernahme habe ich zwei Artikel gefunden, die sich des Themas Datenvalidierung und Datenqualität annehmen. Es geht darin zwar vornehmlich um Masterdaten in MDM Systemen, jedoch lassen sich die Aussagen auch auf Produkdaten und PIM herunterbrechen.

Good master data management needs a focus on data

We found that most of the engineers were spending 50 to 80 per cent of their time sourcing, cleaning, confirming data, basically taking away from doing valuable engineering work, Dolha said, referring to specific analysis tasks they perform.

Some engineers at Nexen were losing faith in the available data pools, given the number of sources they had to weed through, said Dolha. As a result, they would create their own personal data sources they knew they could trust, further adding to the jungle of data silos.

Data Validation: What It Means to MDM

Why are validation and quality control so vital? Because information is generated from many sources. There is application data, which is maintained in various back-end business systems, as well as the metadata that describes its attributes. There is transaction data, which is created in the course of live events or automated messages, and the reference data that provides detail about it. Then finally, there is master data, which links these together to facilitate the creation and centralization of a single, consistent set of values across all sources.

Take, for example, a client’s location. While a customer relationship management (CRM) system may display one address, an accounting package may show another. Yet a third address may be included in an electronic document, such as a purchase order, transferred during the course of a business-to-business transaction. These types of inconsistencies, if not detected and corrected in a timely manner, can cause major setbacks in MDM projects. In other words, bad data will ultimately lead to bad master data.

Egal um welche Art von Daten es sich handelt, die Probleme sind bei den meisten Unternehmen diesselben: Es gibt viele verschiedene Datenquellen, die Daten sind doppelt vorhanden, Mitarbeiter verbringen wertvolle Zeit mit Datensuche und -Bereinigung, es fehlt eine zentrale Übersicht über den gesamten Datenbestand.

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