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
Evolution Data-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
IT-LeitungOperationsDigitalisierungGeschäftsführung
Warum das Thema kritisch wird
Schlechte Datenqualität führt zu widersprüchlichen Entscheidungen, Migrationsproblemen, Nacharbeit und KI- oder Reporting-Projekten ohne belastbare Grundlage.
Mögliches Arbeitsergebnis
So kann die Entscheidungsgrundlage konkret aussehen.
Das illustrative Beispiel zeigt, wie Daten, Abläufe oder Handlungsoptionen strukturiert werden können, bevor die Umsetzung beginnt.
Beispielhafte Auswertung
Datenqualitätsbewertung
Illustratives Beispiel ohne Kundendaten: Welche Datenrisiken verhindern Reporting, Migration, Automatisierung oder KI?
PrüffeldStatusNächster Schritt
DublettenhochStammdaten zusammenführen
PflichtfeldermittelErfassungsregeln definieren
QuellenlogikunklarDatenfluss dokumentieren
Reporting-FähigkeiteingeschränktKennzahlenmodell aufbauen
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
Kommt Ihnen diese Ausgangslage bekannt vor?
Eine kurze Beschreibung genügt. Gemeinsam klären wir, was zuerst untersucht werden sollte und welcher nächste Schritt realistisch ist.