Unternehmen, die korrekte, eindeutige, konsistente, vollständige, verständliche und aktuelle Produktdaten bereitstellen, können sich damit erheblich vom Wettbewerb hervorheben. Doch wie lässt sich Datenqualität auswerten? Hierbei handelt es sich nicht um ein einfaches messbares Kriterium, sondern setzt sich aus vielen verschiedenen Faktoren zusammen und benötigt somit eine detaillierte Analyse.
„Eine gesicherte Datenqualität und intelligente Datenstruktur sorgt für hohe Kundenzufriedenheit“, so Teilnehmer der ProDa#2-Studie, die in Kooperation der SDZeCOM mit der Hochschule Aalen entstanden ist.
360° Blick auf das Datenmodell
Als einer der führenden Systemarchitekten und Systemintegratoren für Product Information Management (PIM)- und Master Data Management (MDM)-Systemen, hat SDZeCOM aus der langjährigen Praxis heraus eine aussagekräftige Datenanalyse konzipiert. Durch die detaillierte Aufschlüsselung in verschiedene Analyse-Ansätze, können hochwertige Qualitätsaussagen getroffen und in einem Data Quality Wheel dargestellt werden.
Als Grundlage für effiziente Geschäftsprozesse, sollte das Datenmodell als Basis für eine erfolgreiche Implementierung eines PIM-Systems qualitativ aufbereitet werden. Um im Nutzungsverlauf die Zuverlässigkeit der Prozesse zu garantieren, empfiehlt es sich, regelmäßig das Qualitätslevel der Daten zu überprüfen.
Weitere Schritte
Der abschließende Audit-Bericht gibt konkrete Handlungsempfehlungen an die Hand und zeigt die Schritte zur gezielten Einleitung der Optimierungsmaßnahmen auf. Durch die aussagekräftige und detaillierte Dokumentation, lassen sich die einzelnen Ergebnisse nachvollziehen.
Mehr zur Datenanalyse für nachhaltige Datenqualität gibt es hier.
„Eine gesicherte Datenqualität und intelligente Datenstruktur sorgt für hohe Kundenzufriedenheit“, so Teilnehmer der ProDa#2-Studie, die in Kooperation der SDZeCOM mit der Hochschule Aalen entstanden ist.
360° Blick auf das Datenmodell
Als einer der führenden Systemarchitekten und Systemintegratoren für Product Information Management (PIM)- und Master Data Management (MDM)-Systemen, hat SDZeCOM aus der langjährigen Praxis heraus eine aussagekräftige Datenanalyse konzipiert. Durch die detaillierte Aufschlüsselung in verschiedene Analyse-Ansätze, können hochwertige Qualitätsaussagen getroffen und in einem Data Quality Wheel dargestellt werden.
Als Grundlage für effiziente Geschäftsprozesse, sollte das Datenmodell als Basis für eine erfolgreiche Implementierung eines PIM-Systems qualitativ aufbereitet werden. Um im Nutzungsverlauf die Zuverlässigkeit der Prozesse zu garantieren, empfiehlt es sich, regelmäßig das Qualitätslevel der Daten zu überprüfen.
Weitere Schritte
Der abschließende Audit-Bericht gibt konkrete Handlungsempfehlungen an die Hand und zeigt die Schritte zur gezielten Einleitung der Optimierungsmaßnahmen auf. Durch die aussagekräftige und detaillierte Dokumentation, lassen sich die einzelnen Ergebnisse nachvollziehen.
Mehr zur Datenanalyse für nachhaltige Datenqualität gibt es hier.
