Ohne Datenqualität kein Digitalisierungserfolg
Digitale Geschäftsmodelle sowie Kosteneinsparungen durch Digitalisierung geraten ins Stocken, weil die Datenqualität, das Fundament auf dem sie stehen, die aktuellen Anforderungen nicht erfüllen kann.
Schlechte Datenqualität führt zu höherem Arbeitszeitverbrauch, Materialien werden verschwendet, die falschen Produkte werden erzeugt, Produkte haben nicht die erforderliche Qualität. Die Wertschöpfung wird verlangsamt.
Je wichtiger Daten für Entscheidungen, Produktion und Dienstleistungen in den jeweiligen Industriefeldern werden, desto negativer wirken sich qualitativ schlechte Daten auf die Erfolgschancen von Unternehmen aus. Umso früher Unternehmen beginnen Ihren Status der Datenqualität zu messen und aktiv zu steuern, desto erfolgreicher werden diese die Zukunft gestalten.
Die University of applied Science in Krefeld entwickelt daher mit Industriepartnern einen Data Quality Accelerator, der in einem ersten Schritt relevante Datenfelder aus den betrieblichen Informationssystemen in der Softwarelandschaft selektiert, diese Daten hinsichtlich ihrer Datenqualität kategorisiert und damit Transparenz bzgl. der Datenqualität im Unternehmen bringt.
Die Integration von Datenqualitätskennzahlen in die Controllingstrukturen ist überfällig, wenn die Ressource Daten als die wichtigste Ressource der digitalen Zukunft gehandelt wird. Auf der Basis der „Data Quality Cockpits“ setzt das Forschungskonsortium um Prof. Kampker als zweiten Schritt der Methode den Baustein „Data Quality Accelerator“ ein, der mittels KI die Datenqualität in intelligenten Regelwerkschleifen automatisiert oder teilautomatisiert verbessert.
- Lehrperson: Ralf Kampker