(openPR) Führende Analysten weisen Datenqualität zentrale Bedeutung für Unternehmenserfolg zu – Data Quality Cycle sichert Datenqualität als Basis optimierter Geschäftsentscheidungen – Customer- und Non-Customer-Data im Fokus
Pforzheim, Juli 2008. Der Erfolg jedes Unternehmens steht und fällt insbesondere mit der Qualität der vorgehaltenen Daten. Das bestätigen immer wieder die Untersuchungen renommierter Analysten wie Forrester, Gartner oder META Group. Denn fehlerfreie, vollständige, konsistente, aktuelle und relevante Informationen wie beispielsweise Kunden-, Interessenten-, Auftrags-, Produkt-, Finanz-, Statistik- oder Transaktionsdaten bilden die entscheidende Grundlage für bessere strategische und operative Geschäftsentscheidungen. Laut einer 2007 durchgeführten Erhebung der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität (DGIQ) haben zwei Drittel der befragten Unternehmen bereits erkannt, diese Zusammenhänge nicht ausreichend berücksichtigt zu haben, und sehen daher entsprechenden Handlungsbedarf.
Vor diesem Hintergrund präsentiert die Pforzheimer Uniserv GmbH für Data Quality Solutions im Zuge ihrer strategischen Neuausrichtung jetzt ein komplett neu strukturiertes und deutlich erweitertes Portfolio international einsetzbarer Software und Services der neuesten Generation zur Qualitätssicherung von Customer- und Non-Customer-Data. Einher geht die Neupositionierung mit einem umfassenden Rebranding. Das Pforzheimer Softwarehaus stärkt mit diesen Maßnahmen sein Standing im Markt als führender Solutions-Provider für Data Quality-Lösungen im europäischen Raum. Der Clou des neuen Produktfolios: Im Zusammenspiel bilden die Produkte einen in sich geschlossenen Data Quality Cycle, der lückenlos sämtliche Datenqualitätsprozesse in Unternehmen abdeckt. Hierzu gehören die Bestandsaufnahme und Analyse des aktuellen Datenzustandes, die Datenbereinigung zur Herstellung eines einheitlichen und verbesserten Datenqualitätsstandards, der konsequente Ausschluss neuer Datenverunreinigungen (Data Quality Firewall) sowie Maßnahmen zur Qualitätsoptimierung und die laufende Überwachung und Kontrolle der Datenqualität. Im Ergebnis verbessern Anwender beispielsweise im Rahmen von Business Intelligence (BI)-, Data Warehouse- oder Customer Relationship Management (CRM)-Projekten oder auch in E-Business-, Direkt- und Database-Marketing-Systemen ihre Datenqualität in nachvollziehbaren Schritten und erzielen damit einen enormen Leistungsschub für ihr Unternehmen. Darüber hinaus lassen sich dauerhaft Kosten reduzieren, Kundenbeziehungen intensivieren und das Risiko scheiternder Projekte wie auch langfristiger Imageschäden oder die Gefahr falscher Geschäftsentscheidungen minimieren.
„Als führender europäischer Anbieter von Data Quality Solutions unterstützen wir unsere Kunden dabei, optimale und fundierte strategische und operative Geschäftsentscheidungen zu treffen. Daten sind hierfür einer der wertvollsten Rohstoffe. Denn aus Daten entstehen Informationen, Informationen bedeuten Wissen. Und genau dieses Wissen bildet die so dringend notwendige, solide Entscheidungsgrundlage“, kommentiert Roland Pfeiffer, CEO der Uniserv GmbH für Data Quality Solutions, weitere Hintergründe für die strategische Neuausrichtung des Unternehmens und für die Entwicklung des Data Quality Cycles. „Vielfach wird unter Datenqualität nur die Datenbereinigung verstanden. Die ganzheitliche Sicht, wie wir sie verfolgen, schließt hingegen Aktionsfelder wie Datenanalyse und Data Profiling, Standardisierung, Matching und Datenanreicherung sowie das kontinuierliche Daten-Monitoring mit ein. Und genau das ist der Königsweg der Wertschöpfung!“
Zuverlässige Datenqualität zu jeder Zeit
Das jetzt noch breitere Angebot an Uniserv-Lösungen zur Sicherung der Datenqualität umfasst sämtliche Funktionen zur Abbildung aller relevanten Schritte innerhalb des Data Quality Cycles:
- Über den Data Quality Explorer lassen sich Data Profiling-Analysen zur Erkundung beispielsweise von Produkt-, Finanz-, Transaktions-, Statistik- und Auftragsdaten durchführen.
- Die Data Quality Batch Suite dient als Drehscheibe aller Cleansing-Projekte und sorgt für die Überprüfung sowie Bereinigung der Daten.
- Die Data Quality Real-Time Services übernehmen die Funktion einer „Firewall“, indem sie die Datenqualität bereits bei der Eingabe sicherstellen. Damit werden negative Beeinträchtigungen eines bereits gewonnenen Qualitätsniveaus vermieden.
- Der Data Quality Monitor überwacht die Datenqualität nach festgelegten Regeln, die genau auf die jeweiligen Geschäftsprozesse bzw. Anwendungen abgestimmt werden. Er tritt bei der Überschreitung bestimmter Grenzwerte in Aktion.
