Die Datenqualitätsstrategie in den Informationssystemen

Die Unternehmen, in der Praxis, sie stellen ein großes Qualitätsproblem dar, das sich vom Inneren der Organisation nach außen erstreckt, sich in Aspekten wie der Kundenbindung widerspiegelt, die Entscheidungsfindung und die Produktivität beeinflusst. In einer solchen Umgebung, ist es schwer, den Daten zu vertrauen, und genau das ist das Ziel der Datenqualitätsstrategie.

• Wann sollten die Datenqualitätsregeln angewendet werden?

  In vielen Phasen kann die Qualität des Datenverwaltungsprozesses angewendet werden, da sie direkt mit der Integration zusammenhängt, ein notwendiger Aspekt in einer komplexen Umgebung wie der der heutigen Unternehmensinformationssysteme.

  Deswegen, notwendig die allgemeine Datenqualitätsstrategie des Unternehmens Kombinieren Sie die folgenden drei Aspekte:

  • Dienstleistungen
  • Methodik
  • Instrumente

  Die Suche nach Datenqualität auf verschiedenen Ebenen wird eine kohärentere Unternehmenssicht gewährleisten, bei der alle Attribute, die verlässliche Daten stützen, sichergestellt werden.: Präzision, aktualisieren, Integrität, Integrität und Zuverlässigkeit.

  Warum Ihr Unternehmen eine Datenqualitätsstrategie benötigt?

  Es gibt immer mehr Daten aus immer mehr Quellen in immer mehr Systemen: ERPs, externe Quellen, Netz, Callcenter oder Data Warehouses, unter anderen. Alle Prozesse sind digitalisiert, Die Volumina steigen, Die Anwendungen werden migriert und die Systeme kommunizieren miteinander. Diese Realität stellt neue Herausforderungen für die Datenqualitätsstrategie dar, die drei wichtige Aspekte in Bezug auf:

  1. Ziele beachten muss. Die Daten, die für einen bestimmten Zweck eingegeben wurden, werden jetzt für andere Zwecke verwendet. EIN) Und, Es kann vorkommen, dass die Datenqualität für Transaktionssysteme relativ gut ist, aber nicht für BI- oder CRM-Systeme. Eine falsche Rechnung auf Transaktionsebene betrifft nur einen Kunden, Außerdem, Wenn sie in einem BI-System erscheint, kann diese Rechnung große Auswirkungen auf das Geschäft haben, was zu unangemessenen Entscheidungen in verschiedenen Bereichen der Organisation führt.
  2. Prozesse Sie sollten implementiert werden Strategien, um höhere Datenqualitätsniveaus für automatisierte Prozesse zu erreichen, da Probleme mit der Datenqualität zu Schwierigkeiten in verschiedenen Systemen führen, mit ihren Konsequenzen. Auch wenn Automatisierung etwas Gutes ist, puesto que reduce el error humano, además puede traer nuevas complicaciones. Und ist das?, cuando todos los procesos están automatizados y cada vez hay menos intervención humana, pueden aparecer nuevos tipos de errores. Als Beispiel, el caso de enviar correspondencia a la dirección incorrecta, que una persona podría detectar y cancelar a tiempo, por sentido común, en un entorno automatizado sería un procedimiento incorrecto, puesto que un sistema de envío Tiene muchas ventajas, pero carece de la perspectiva humana que solo puede aportar un empleado que conoce la organización y sus clientes.
  3. Service. Schließlich, hay que prestar atención que los clientes esperan un mejor servicio cada vez. Los estándares del mercado han aumentado a medida que aumenta la sofisticación del consumidor.. Heutzutage, Unternehmen können es sich nicht leisten, in Fragen, die damit zusammenhängen, nachlässig zu werden Datenqualität, da fehlerhafte Informationen eine schlechte Kundenverwaltung implizieren, Wer, indem sie anspruchsvoller sind und ihre Rechte besser kennen, übersehen bestimmte Fehler nicht.

  Die Datenqualität ist ein vorrangiges Thema für Ihr Unternehmen. Haben Sie bereits eine Strategie, um sicherzustellen, dass alle Ihre Bedürfnisse in diesem Bereich abgedeckt sind??