Nächster Schritt
Möchten Sie das Thema auf Ihre Situation übertragen?
Beschreiben Sie kurz Ihre Ausgangslage. Evolution Data ordnet ein, ob Datenarbeit, Automatisierung, Systementwicklung oder KI der nächste sinnvolle Schritt ist.
Kurzfassung
Ein Datenqualitäts-Check zeigt, ob Daten für Reporting, Migration, Automatisierung oder KI belastbar genug sind.
Was geprüft wird
Ein Datenqualitäts-Check betrachtet Quellen, Datenfelder, Dubletten, Normalisierung, Vollständigkeit, Aktualität und fachliche Bedeutung.
Ebenso wichtig ist die Frage, wie Daten entstehen und in welchen Prozessen sie genutzt werden.
Wann ein Check sinnvoll ist
Vor Dashboards, Systemmigrationen, Automatisierung oder KI-Projekten reduziert ein Check spätere Projektrisiken.
Er ist besonders sinnvoll, wenn Fachbereiche unterschiedliche Wahrheiten über dieselben Daten haben.
Was am Ende vorliegt
Das Ergebnis ist keine theoretische Studie, sondern eine Datenqualitätsbewertung mit konkreten Maßnahmen.
Je nach Lage folgen Bereinigung, Datenmodell, Dashboard, Pipeline oder Vorbereitung eines KI-/Automatisierungsprojekts.
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01
Case 1
SAP- und DatenmigrationAnonymisierte Projektdarstellung
Datenbereinigung und Harmonisierung für SAP S/4HANA
- Kundenprofil
- Großunternehmen mit mehreren CRM-Systemen, unterschiedlichen SAP-Versionen und einer geplanten Migration auf SAP S/4HANA
- Projektstandort
- Europa
- Ansprechpartnerrolle
- IT-, Daten- und Migrationsverantwortung
- Ausgangssituation
- Daten aus mehreren CRM-Systemen und SAP-Versionen sollten für eine gemeinsame S/4HANA-Zielstruktur bereinigt, abgeglichen und zusammengeführt werden.
- Umgesetzte Lösung
- Analyse, Strategieentwicklung und Umsetzung eines Datenbereinigungs- und Harmonisierungsprojekts für die Migration auf SAP S/4HANA.
- Qualitative Veränderung
- Quellunterschiede, Datenrisiken und notwendige Bereinigungsschritte wurden in eine kontrollierbare Migrationslogik und ein gemeinsames Zielbild überführt.
SAP S/4HANASAPCRM
Typische Projektanforderung
Typische Anforderung: Datenprobleme müssen vor der Migration sichtbar werden, statt erst nach dem Go-live im Zielsystem aufzufallen.
02
Case 2
DatenanalyseAnonymisierte Projektdarstellung
Datenbereinigung und Datenaufbereitung für operative Steuerung
- Kundenprofil
- Industrieunternehmen mit gewachsenen Stammdaten, Reporting- und Migrationsanforderungen
- Projektstandort
- Wien / Bayern
- Ansprechpartnerrolle
- Operations / Datenverantwortung
- Ausgangssituation
- Daten waren verteilt, uneinheitlich, doppelt oder unvollständig.
- Umgesetzte Lösung
- Datenqualitätsanalyse, Dublettenbereinigung, Normalisierung, Anreicherung und Dashboarding.
- Qualitative Veränderung
- Datenqualität, Quellen, Dubletten und Nutzbarkeit wurden transparent gemacht und in konkrete Bereinigungs- und Strukturierungsmaßnahmen übersetzt.
DatenmodellBereinigungslogikDashboards
Typische Projektanforderung
Typische Erwartung: Datenprobleme sollen nicht abstrakt beschrieben, sondern in priorisierte Bereinigungsmaßnahmen und belastbare Datenflüsse übersetzt werden.
Passender nächster Einstieg
Daten- und Migrations-Check
Ein belastbares Bild der strukturellen Unterschiede, Datenqualitätsrisiken und notwendigen Migrationsschritte – als Grundlage für eine kontrollierte Harmonisierung und Zusammenführung.
Migrations-Check anfragen