Lösung
Datenqualität verbessern
Datenquellen, Dubletten, Lücken und Definitionen sichtbar machen, damit Reporting, Migration, Automatisierung und KI auf einer belastbaren Grundlage starten.
Typische Ausgangslage
- Reports widersprechen sich
- Stammdaten sind uneinheitlich
- Datenfelder werden unterschiedlich gepflegt
- KI oder Migration scheitert an Datenreife
EDBC-Ansatz
- Datenquellen und Verantwortlichkeiten bewerten
- Dubletten, Lücken und Definitionskonflikte sichtbar machen
- Datenmodell, Bereinigungslogik und Maßnahmenplan definieren
Konkreter Output
- Datenqualitätsbewertung
- Bereinigungsplan
- Datenfluss von Quelle bis Dashboard
- Priorisierte Korrekturen nach Wirkung
Betroffene Rollen
Geschäftsführung, IT, Operations und Digitalisierung
Warum das Thema kritisch wird
Schlechte Datenqualität führt zu widersprüchlichen Entscheidungen, Migrationsproblemen, Nacharbeit und KI- oder Reporting-Projekten ohne belastbare Grundlage.
Proof-Element
Illustratives Artefakt für diese Ausgangslage.
Das Beispiel enthält keine Kundendaten. Es zeigt, welche Art von Ergebnis Orientierung für Entscheidung, Umsetzung und Betrieb schafft.
Beispiel-Artefakt
Datenqualitätsbewertung
Illustratives Beispiel ohne Kundendaten: Welche Datenrisiken verhindern Reporting, Migration, Automatisierung oder KI?
Quelle
Bereinigung
Anreicherung
Analyse
Dashboard / KI
Entscheidung
Sinnvoller nächster Schritt
Mit einem Datenqualitäts-Sprint starten und die kritischsten Datenfelder, Quellen und Definitionen priorisieren.
Nächster Schritt
Soll EDBC diese Ausgangslage bei Ihnen einordnen?
Eine grobe Beschreibung reicht. Wir prüfen, welcher Hebel realistisch und wirtschaftlich sinnvoll ist.