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Data Quality

Eine hohe Datenqualität und damit die Einführung von Data Quality Management trägt dazu bei, dass Unternehmen verlässliche und konsistente Daten zur Verfügung haben. transcide bietet professionelle Dienstleistungen im Bereich Data Quality Management an. 

Angebot

Mit unserer Expertise in Fragen rund um Data Quality unterstützen wir Unternehmen bei:

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Identifizierung unternehmensrelevanter Daten

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Messung verschiedener Datenqualitäts-Indikatoren

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Verbesserung von Datenqualität durch Prozessoptimierungen und Bereinigung

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Monitoring der Entwicklung der Datenqualitäts-Indikatoren

Wir helfen unseren Kunden, Datenprobleme zu identifizieren und zu beheben, um genaue und verlässliche Daten für Geschäftsentscheidungen bereitzustellen. Für die Ableitung korrekter Insights und damit das Fällen guter Entscheidungen ist es essenziell, eine hohe Datenqualität sicherzustellen.

Nutzen

Gutes Data Quality Management stellt sicher, dass Daten, die Sie nutzen, genau, vollständig und konsistent sind. Durch die Verbesserung der Datenqualität können Sie fundiertere Entscheidungen treffen und die Effizienz und Effektivität Ihrer Geschäftsprozesse verbessern. Die Verwendung qualitativ hochwertiger Daten erhöht das Vertrauen in die Daten und reduziert das Risiko von Fehlentscheidungen.

Laptop typing
Nutzen eines Data Quality Managements:
Risikominderung

10% - 50% Verminderung des Risikos von Fehlentscheidungen durch die Anwendung von Datenvalidierungs- und Datenbereinigungsprozessen.

Verbesserte Datenintegrität

Bis zu 50% Steigerung der Datenintegrität durch Optimierung der Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit von Daten.

Qualitätsverbesserung

20-25% Verbesserung der Datenqualität durch konsistentes Data Quality Assessment und Integration von Prozessen, die die Datenqualität kontinuierlich messen und bewerten.

Fallbeispiel Comic

Fallbeispiel  

Gutes Data Quality Management kann beispielsweise wie folgt aussehen:

  • Wiederkehrende Analysen essenzieller Informationen, um Fehlerbilder darzustellen und Ursachen schlechter Datenqualität belastbar zu identifizieren
  • Automatisierte Validierungen, um sicherzustellen, dass essenzielle Kontaktdaten, wie z.B. Post- und Mailadressen sowie Rufnummern, korrekt sind
  • Automatisierte Prozesse die auf Basis der erhobenen Daten, Erkenntnisse und Validierungen wiederkehrend Bereinigungen der Daten durchführen, um eine sukzessive Steigerung der Datenqualität zu gewährleisten

Expertise

Wir sind Experten für die neuesten Technologien und Plattformen, einschließlich Datenintegrations-Tools, Datenqualitäts-Tools und Datenbereinigungs-Tools. Wir unterstützen unsere Kunden bei der Implementierung von Datenqualitäts-Checks und -Tests, um sicherzustellen, dass Daten fehlerfrei und konsistent sind. Wir überwachen kontinuierlich die Datenqualität und stellen sicher, dass die Datenqualität den Anforderungen entspricht.

Expertise Comic

Kontakt aufnehmen

Wenn Sie mehr über das Thema erfahren oder konkrete Fragestellungen beleuchten möchten, zögern Sie nicht uns zu kontaktieren. Gerne beraten wir Sie individuell und erstellen Ihnen ein Angebot, das auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt ist.

Rene

Renke Dinklage

E-Mail: renke@transcide.de

 

Data Quality Management bezieht sich auf den Prozess der Sicherstellung einer hohen Datenqualität in einem Unternehmen. Zuverlässige und konsistente Daten sind entscheidend für fundierte Geschäftsentscheidungen und weiterführende Modelle.

Wir unterstützen Sie bei der Identifizierung unternehmensrelevanter Daten, indem wir ein umfassendes Datenaudit durchführen. Basierend unserer Expertise und Erfahrung im Bereich Data Quality Management bewerten wir die vorhandenen Daten und identifizieren die unternehmensrelevanten Daten.

Wir setzen verschiedenste Messverfahren ein, die auf die spezifischen Datenqualitäts-Indikatoren abgestimmt sind. Mit dem Einsatz von professionellen Methoden und Tools, können wir Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz für Sie messen.

Eine hohe Datenqualität ist wichtig, um genaue und verlässliche Informationen für Geschäftsentscheidungen zu haben. Sie ermöglicht fundierte Analysen, verbessert die Effizienz und Effektivität von Geschäftsprozessen und reduziert das Risiko von Fehlentscheidungen.