In 4 Schritten zum idealen Stammdatenmanagement - Ihr MDM-Projekt
Die Implementierung und Entwicklung einer optimalen Master Data Management (MDM)-Lösung ist ein Projekt, das eine enge Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und IT erfordert. Basierend auf unserer Erfahrung haben wir vier Projektschritte identifiziert, um die beste Datenqualität und einen hohen MDM-Reifegrad in Ihrem Unternehmen sicherzustellen.
1. Screening der Datenlandschaft
Situation
Sie möchten die Datenqualität in Ihrem Unternehmen verbessern? Es ist ihnen nicht möglich, ein konkretes Problem/Anwendungsfälle darzustellen oder gar Mehrwerte einer hohen Datenqualität messbar zu machen?
Vorgehen
In einem Workshop analysieren wir mit Ihnen Ihre Datenlandschaft, identifizieren Qualitätsprobleme und bewerten die Mehrwerte, die durch ein vollumfängliches Master Data Management in Ihrem Unternehmen erzielt werden können.
Ergebnis
Zur Auswertung des Workshops erhalten Sie einen Kurzbericht mit Handlungsempfehlungen. Dieser unterstützt Sie dabei, das Projekt Master Data Management erfolgreich anzugehen. Sie gewinnen zudem ein besseres unternehmensweites Verständnis der Aktivitäten im Stammdatenmanagement.
2. Prüfung der Datenbestände
Situation
Ihnen sind Datenqualitätsprobleme in Ihrem Unternehmen bekannt, aber Ihnen ist unklar wie das Qualitätslevel ausgeprägt ist?
Procedure
Wir evaluieren die Qualitätskriterien einer Datenquelle mit DATAROCKET Core (syntaktische Prüfung (Zeichensatz) + semantische Prüfung) in einem 2-3 tägigen Einführungsprojekt.
Ergebnis
Sie erhalten einen Datenprofilbericht über Ihre Datenlandschaft (z.B. Dubletten, Golden Records, Fehler- und Plausibilitätsverletzungen, Füllgrade, Min-Max-Werte, deskriptive Statistiken).
3. Projekte zur Bereinigung
Situation
Sie wissen „wo der Schuh drückt“ und möchten Ihre Datenqualität verbessern?
Vorgehen
Gemeinsam mit Ihnen legen wir fest, welche individuellen Qualitätskriterien und Kennzahlen (zur Messung der Wertschöpfung) berechnet werden sollen. Diese bilden wir in DATAROCKET Core in Form einer Datapipeline ab, mit der auch die Bereinigung workflowgestützt erfolgt.
Ergebnis
Das Ergebnis sind Daten in optimaler Qualität, ein kontinuierliches Reporting und ein strukturiertes Regelwerk für die Qualität der
4. Qualitätssicherung in Echtzeit
Situation
Sie möchten Datenqualitätsverluste, z.B. durch Fehler bei der Eingabe oder Änderung von Datensätzen oder durch Datenmigrationen, frühzeitig vermeiden? Sie suchen nach Möglichkeiten, die Qualitätssicherung als Service für Ihre Fachabteilungen zu automatisieren?
Vorgehen
DATAROCKET Core fungiert als zentraler Hub, an den Ihre relevanten Systeme angebunden sind. Das hinterlegte Qualitätsregelwerk prüft automatisch, z.B. bereits während der Eingabe, ob die Werte gültig sind oder ob gerade eine Dublette erzeugt wird.
Ergebnis
In Ihrem umfassenden Master Data Management System haben Sie eine zentrale Datenquelle mit gesicherten Daten (Single-Point-of-Truth) und eine 360°-Sicht auf Ihre Daten. Sie haben die Kontrolle über Ihre Stammdaten - und damit über Ihr Geschäft. Dies ist der wichtigste Schritt im MDM-Projektablauf zur langfristigen Sicherung der Datenqualität.
Gern unterstützen wir auch Sie mit unserer langjährigen Expertise im Datenmanagement und optimieren Ihren MDM-Projekt Ablauf!
