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Erfolgreiche Digitalisierung beruht auf hochwertigen Daten

Whitepaper: Gute Daten, gutes Geschäft

Schlechte Datenqualität schwächt den Geschäftserfolg und birgt Compliance-Risiken. Unser Whitepaper stellt ein wirksames Datenqualitätsmanagement vor.

Oleg Brodski

Partner, Chief Sales Officer, Consulting

KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

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Ob digitale Marketingkampagnen, E-Procurement oder digitalisierte Produktion: Sie alle basieren auf der Nutzung von Daten. Ihr Erfolg hängt aber maßgeblich von der Qualität der Daten und von den Prozessen zur Sicherung der Datenqualität ab. 

Hier setzt unser neues Whitepaper „Datenqualität – das A und O der Digitalisierung“ an. Es zeigt auf, welche negativen Folgen fehlerhafte, veraltete oder fehlende Daten für Unternehmen haben können:

  • Prozesse drohen zeit- und personalaufwendiger zu werden;
  • es besteht die Gefahr, auf Basis unzureichender Daten schlechte      Geschäftsentscheidungen zu treffen, die die eigene Position im Markt schwächen;
  • mangelhafte Daten können zu schwerwiegenden Compliance-Risiken führen.

Diese Risiken belegen die große Bedeutung, die die Datenqualität für Unternehmen hat. Sie muss daher als zentrale Aufgabe im Betrieb betrachtet werden, zumal Daten vielfach bereichsübergreifenden Charakter haben. Dies gilt erst recht im Zusammenhang mit der SAP-Transformation, vor der viele Unternehmen jetzt stehen.

Im Whitepaper beschreiben wir, wie Unternehmen ein effektives Data-Quality-Management installieren können.

Daten- und Prozessqualität messbar machen

Doch was macht Datenqualität überhaupt aus? Weit mehr als nur Genauigkeit, Aktualität und Vollständigkeit. Unser Whitepaper erklärt, anhand welcher Kriterien sich die Qualität von Daten messen lässt. KPMG hat hierfür den Data Quality Efficiency Index (DAQEI) entwickelt, der neben der Datenqualität auch den Aufwand zum Erhalt hochwertiger Daten berücksichtigt.

Herstellung und Erhaltung von Datenqualität ist also ein komplexer Prozess, der sich nicht kurzfristig realisieren lässt. Er erfordert die langfristige Implementierung eines aktiven Qualitätsmanagements. Dabei unterscheiden wir im Whitepaper zwischen Data Governance und Data Management.

Mit den richtigen Strukturen zum effizienten Datenqualitätsmanagement

Data Governance hat eine organisatorische Funktion: Sie definiert und überwacht die Datenstrategie, die Richtlinien und Standards, die unternehmensweiten Datenmodelle und die damit verbundenen Prozesse und Systeme. Dadurch sind transparente Strukturen, klare Entscheidungsbefugnisse und eindeutige Zuständigkeiten gesichert. Data Management dagegen ist operativ verantwortlich für die Datenqualität, von der Erstellung eines Datensatzes über seine Kontrolle bis hin zu Archivierung und Löschung.

Wie Data Governance und Data Management im Unternehmen konkret verankert und ausgestaltet werden können, beschreibt das Whitepaper anhand eines Referenzbeispiels: Gemeinsam mit einem DAX-30-Mandanten haben wir dessen Stammdatenmanagement optimiert und so die Effizienz des Datenmanagements um 50 Prozent gesteigert. Das Whitepaper können Sie hier herunterladen:

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