Datenqualität: Erfolgsfaktor für die smarte Fabrik

Juli 2021 | Wirtschaftswoche | Innovation 4.0

Datenqualität: Erfolgsfaktor für die smarte Fabrik

Beitrag von ProALPHA

Stefan Dornseifer Head of Advanced Analytics, proALPHA
ProALPHA / Beitrag

Welchen Einfluss hat Datenqualität heute auf den Unternehmenserfolg?
Wie bei einem Hausbau auch, muss das Fundament stimmen. So ist es letztlich auch beim Thema der Datenanalysen und des Datenmanagements. Die meisten Unternehmen haben erkannt, dass die Qualität ihrer Daten den Geschäftserfolg maßgeblich beeinflusst: Clean Data bildet die Grundlage für korrekte Auswertungen des Datenbestands und damit auch die Voraussetzung für erfolgreiche Entscheidungen. Umgekehrt verursachen unvollständige, redundante oder fehlerhafte Datensätze mehr Kosten als auf den ersten Blick anzunehmen ist. Wer mit einem unternehmensweiten Datenqualitätsmanagement dafür sorgt, dass etwa Stamm- und Bewegungsdaten durchgängig korrekt generiert und fehlerfrei verwaltet werden, sichert seine Wettbewerbsfähigkeit und ebnet zugleich den Weg für Big Data.

 

Wie steigen Sie in datengetriebene Projekte ein?
Eine Maschine, ein Fahrzeug, ein Gebäude. In all diese Assets, die teilweise über Jahrzehnte genutzt werden, investieren Unternehmen, um die Qualität und Funktionalität zu gewährleisten. Warum dann nicht auch in das Wichtigste im Unternehmen: die Daten. Auch diese werden über Jahrzehnte genutzt und verbinden alle Prozesse im Unternehmen. Werden die Daten nicht „gewartet“, unterliegen diese dem Verfall und sind nicht mehr verwendbar. Daten sind die DNA eines Unternehmens. Ohne Datenqualität keine validen Aussagen und Entscheidungen.

 

Und wie schaffen Sie einen vertrauensvollen Start?
Hier ist es zunächst unerlässlich, dass ein Bewusstsein für dieses Thema auf allen Ebenen geschaffen wird. Erst, wenn das Management sich darüber bewusst ist, dass Business Intelligence ohne Clean Data nicht funktioniert, kann das strategische Ziel der sauberen Datenhaltung erfolgreich ins Unternehmen getragen werden.

 

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