Datenqualität schafft echten Mehrwert für Data Science

Im Zeitalter der Digitalisierung entstehen Tag für Tag gewaltige Datenmengen. Finanzdienstleister können die ihnen vorliegenden Informationen für viele unterschiedliche Anwendungsfelder nutzen, eine hohe Datenqualität vorausgesetzt. Diese ist gegeben, wenn die Daten die Anforderungen des jeweiligen Geschäftsmodells erfüllen. Deren individuelle Definition sowie das kontinuierliche Messen der Datenqualität bilden die Grundvoraussetzungen für ein aktives Management. Denn nur was gemessen werden kann, lässt sich auch steuern. Die Spezialisten von PPI haben ein Framework entwickelt, das mit wenig Aufwand den aktuellen Stand und mögliche Handlungsfelder in puncto Datenqualität aufzeigt.

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Herausforderung Datenqualität

Wollen Finanzdienstleister die Chancen aus der digitalen Transformation nutzen, kommen sie nicht umhin, Datenqualität weit oben auf ihre Prioritätenliste zu setzen. Denn moderne Softwarelösungen verlangen in der Regel ein möglichst akkurates Datenkorsett. Um dies zu gewährleisten, ist ein aktives Management der digital vorliegenden Informationen unter Berücksichtigung von Wirtschaftlichkeits- und Qualitätsaspekten unabdingbar.

Oberstes Gebot ist hier die systematische Beseitigung der Ursachen mangelnder Datenqualität, etwa durch Prozessverbesserungen, IT-Änderungen, Plausibilitätsprüfungen oder automatisierte Datenbereinigung. Ein in die Unternehmensstruktur eingebettetes Datenqualitätsmanagement erfüllt diese Aufgabe.

Gute Daten von Anfang an rechnen sich

Prozessmodell des PPI-Frameworks zur Datenqualität
Prozessmodell des PPI-Frameworks zur Datenqualität
PPI-Framework zur Kontrolle und Optimierung der Datenqualität

Aktuellen Studien zufolge ist eine nachträgliche Datenbereinigung im Vergleich zu qualitätssichernden Maßnahmen bei der Datenerhebung um den Faktor 5 bis 10 teurer. Gefragt ist daher eine hohe Datenqualität von Beginn an. Dies bringt weit über die reine Kostenersparnis hinaus weitere Vorteile:

  • Das Potenzial der Digitalisierung kann sich komplett entfalten.
  • Die Zeitersparnis ist enorm.
  • Die Fokussierung auf die Kerngeschäftsfelder bleibt erhalten.
  • Es entsteht ein größeres Vertrauen in analytische Systeme.
  • Kundenerlebnis und -zufriedenheit steigen deutlich.

Datenqualität von PPI

Wir haben einen mehrphasigen Ansatz entwickelt, um die Datenqualität in Finanzdienstleistungsunternehmen nachhaltig zu verbessern. Transparenz und Messbarkeit der Güte vorhandener Daten zählen hierbei zu unseren primären Zielen. Unser Framework lässt sich exakt an die individuellen Bedürfnisse Ihres Instituts anpassen. Eventuell notwendige Datenbereinigungen laufen möglichst automatisiert und systemunterstützt ab. Dank eines strukturierten Dashboards behalten Sie zudem jederzeit den Überblick über die Datenqualität in Ihrem Unternehmen.

Screenshot des Dashboards zur Data Quality
Screenshot des Dashboards zur Data Quality
Screenshot des PPI-Dashboards zur Datenqualität

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Björn Bick

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