Inhalt: In diesem Webinar ordnen wir zunächst Data Quality Management (DQM) ins Data Governance ein, wo sichergestellt wird, dass Daten einheitlich und diszipliniert verwaltet und gepflegt werden. Des Weiteren erläutern wir, was DQM grundsätzlich ist und welchen Mehrwert dies Ihrem Unternehmen bringen kann. Zum Schluss zeigen wir Ihnen erste Ansätze auf, wir Sie in Ihrem Unternehmen DQM umsetzen können. Zielgruppe: - IT-Führungskräfte - Data Quality Manager - Stammdaten-Verantwortliche - Prozessverantwortliche der Fachbereiche Agenda: - Was ist Data Quality Management? - Einordnung ins Data Governance - Erste Ansätze zur Umsetzung in Ihrem Unternehmen Mehr über uns: Website: https://www.ibsolution.com/ Karriereportal: https://ibsolution.de/karriere/ Webinare: https://www.ibsolution.com/academy/webinare YouTube: https://www.youtube.com/user/IBSolution LinkedIn: https://de.linkedin.com/company/ibsolution-gmbh Xing: https://www.xing.com/companies/ibsolutiongmbh Facebook: https://de-de.facebook.com/IBsolutionGmbH/ Instagram: https://www.instagram.com/ibsolution/?hl=de Das könnte Sie auch interessieren: https://www.ibsolution.com/academy/webinar-aufzeichnungen/management-consulting-studie-welchen-stellenwert-nimmt-data-governance-im-jahr-2023-ein

1. Data Quality Management
Erfolgsfaktor für Ihr Unternehmen

2. Ihr heutiger Moderator
Michael Golomb
Data Quality Management Expert
michael.golomb@ibsolution.com
© 2023 - IBsolution GmbH 2

3. Agenda
1. Data Quality Management als
wegweisender Faktor der Data
Governance
2. DQM – Ganzheitlicher Approach der
IBsolution
3. Erste Ansätze zur Umsetzung im
Unternehmen

4. # Data Governance &
Data Quality
Management?!

5. © 2023 - IBsolution GmbH 5
Data Governance Overview und Einordnung des DQM
Wegweisender Faktor der Data Governance
Strategie Data Governance Organization Definition von Rollen
Definition von Prozessen Definition von Aufgaben Verantwortlichkeiten
▪ “Best practice” Rollenkonzept
▪ Verschiedene Rollen haben
verschiedene
Verantwortlichkeiten in der
MDM Organisation
▪ Standards
▪ Know-How
▪ Data Quality
▪ Master Data Maintenance
▪ Prozesse werden innerhalb
der DG Organisation bestimmt
▪ Material, BP, Finanz
▪ Anlegen, Ändern, Löschen
▪ Definition von Verantwortlichkeiten
▪ RACI / ARPA
▪ Best-Practice Konzepte
▪ Field Ownership
▪ Strategie and Ziele
▪ Reifegrad-Bestimmung
▪ Road Map
▪ Change Management
Data Governance
Framework
▪ Struktur
▪ Verankerung von MDM
in Ihrer Organisation
Governance Rollout & Operationalization
▪ People Nomination
▪ Governance Rollout
▪ Change Management
▪ Master Data Maintenance

6. © 2023 - IBsolution GmbH 6
Data Quality Management
„More than Peanuts“
Data Quality
Management
Standardisierung
Harmonisierung
Stabile Governance
Strukturen
Integrierte
Plattformen
Ownership/
Verantwortlichkeiten
Hohe
Datenqualität
Identifizierung
von Datenquellen
Datenintegrität Datenzugriff
kontrollieren
Datenstrategie
Advanced
Analytics
Data
Science
Zielgerichtetes
Marketing
Machine Learning
Customer
Experience
Mehr Umsatz
Predictive
Analytics
Optimierung
vorhandener
Prozesse
Entwicklung neuer
Geschäftsmodelle
Kostensenkung
Künstliche
Intelligenz
(Daten-)
Fundament
Neue
Möglichkeiten
▪Data Quality Management …
„… ist ein Managementprozess zur kontinuierlichen Sicherung und
Überwachung der Qualität geschäftskritischer Daten“

7. ISO 9000: Prinzipien des Qualitätsmanagements
ISO 9001: Internationale Norm für Qualitätsmanagement
ISO 8000: Datenqualität
© 2023 - IBsolution GmbH 7
▪ International anerkannte Norm zur
Festlegung von Mindestanforderungen an ein
Qualitätsmanagementsystem.
Der Fokus liegt auf dabei auf eine
kontinuierliche Optimierung von Prozessen
zur Steigerung der Unternehmensleistung
kontinuierlich zu optimieren und zu erfüllen.
Prozessorientierter Ansatz || Management ||
Beziehungsmanagement & Beteiligung von
Personen || Verbesserung/Optimierung ||
Evidenzbasierte Entscheidungsfindung
Qualitätsmanagement & Datenqualität
Internationale Standards & Definitionen
▪ International anerkannte Norm und Standard
zur Definition von Datenqualität und
Datenqualitätsmanagement.
▪ Bestandteile sind u.a.:
➢Qualitätsmessung und Referenzmodelle
➢Qualitätsmanagement Framework
➢Einheitlicher Austausch von Stammdaten
➢Etc.

8. © 2023 - IBsolution GmbH 8
Data Quality Management – Wofür genau?
„Von Daten zu hochqualitativen Daten mit Mehrwert“
Ziele von Data Quality
Management
Prozesse
» Unterstützung regulatorischer/gesetzlicher Anforderungen
» Prävention von physischen Unfällen
» Vermeidung von Prozessstörungen & Fehlentscheidungen
» Ineffiziente Prozesse identifizieren & optimieren
Umsatzsteigerung & Kostenreduktion
» Erschließen neuer Marktsegmente
» Kundenspezifische Vertriebsstrategien und -
angebote
» Entwicklung von neuen nachgefragten Produkten
und Dienstleistungen
» Optimierungspotenziale identifizieren
Kundenbindung
» Kundenspezifische Customer Experience zur
Erhöhung der Kundenzufriedenheit
» Verbesserte Kundenidentifizierung
» Personalisiertes Marketing
» Optimierung der Customer Journey
» Nutzung von Dashboards mit aktuellen und
korrekten Daten als Grundlage für fundierte
Entscheidungen
» Ermöglichung von sinnvollen und
wertschöpfenden Datenanalysen und
Nutzung von Daten
» Erschließung neuer Erkenntnisse zur
wertschöpfenden Datennutzung
Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit
» Verringerung der Arbeitslast
» Vereinfachung der Prozesse im Daily Business
» Schaffung erhöhter Transparenz

9. © 2023 - IBsolution GmbH 9
Datenmenge Datenqualität Datennutzung
Wert der
Daten
Data Quality Management?!
Bestimmen des Werts von Daten
Das Ziel ist den Wert der Daten zu erhöhen.
*CDQ AG, HEC Lausanne (the Faculty of Business and Economics of the University of Lausanne), and SAP SE

10. © 2023 - IBsolution GmbH 10
DQM – Top 6 Dimensionen
Eindeutigkeit
» Eindeutigkeit bewertet, ob alle
vorhanden Datensätze
eindeutig interpretierbar sind
Einheitlichkeit
» Einheitlichkeit bewertet, ob
alle vorhandenen Datensätze
in einem einheitlichen Format
angegeben werden
Vollständigkeit
» Vollständigkeit bewertet, ob
alle vorhanden Daten mit allen
relevanten Attributen gepflegt
sind
Konsistenz
» Konsistenz bewertet, ob sich
vorhandene Datensätze
gegenseitig widersprechen
Genauigkeit
» Genauigkeit bewertet, ob alle
vorhandene Datensätze in der
jeweils geforderten Exaktheit
vorliegen
Aktualität
» Aktualität bewertet, ob alle
vorhandene Datensätze die
Realität widerspiegeln
DQM
Dimensionen
Kategorisierung zur Datenbewertung

11. # IBsolution DQM
Approach

12. DQM – Ganzheitlicher Approach der IBsolution
3 Step-Approach zur Steigerung der Datenqualität mit Mehrwert
Data Quality Management
DQ Increasing DQ Sustainability
DQ Preparing
Change Management, Stakeholder Management, Dokumentation
Arbeitspakete und Themenschwerpunkte
© 2023 - IBsolution GmbH 12

13. DQM – Ganzheitlicher Approach der IBsolution
3 Step-Approach zur Steigerung der Datenqualität mit Mehrwert
▪ DQM Zieldefinition
▪ Abgleich & Einordnung in
Data Governance Strategie
▪ Evaluierung vorhandene
DQ-Maßnahmen (bspw.
Pflegeanweisungen,
Richtlinien, etc.)
▪ Bestimmung eines DQ
Reifegrades
▪ Identifizierung von Fehler-
/Störquellen
Data Quality Management
▪ Ableitung von Maßnahmen
zur Erhöhung der
Datenqualität
▪ Einführung von
nachhaltigen Prozessen zum
Erhalt/Erhöhung der
Datenqualität
(„Housekeeping Prozess“)
▪ Anpassung bestehender
Geschäftsprozesse um den
Faktor Datenqualität
▪ Durchführung eines
etablierten und gelebten
Datenqualität Management
Systems
▪ Einbindung des DQM in
zukünftige
Vorhaben/Projekte
▪ Regelmäßiges Monitoring
und Reporting der
Datenqualität
▪ Wille zur stetigen Erhöhung
des aktuellen DQ-Levels
DQ Increasing DQ Sustainability
DQ Preparing
© 2023 - IBsolution GmbH 13

14. Use-Case
Definition
Rule
Framework
Strategie-
ausrichtung
Reifegrad
Modell
Data Analysis
Housekeeping
Prozess
DQM
Quick Check
…
DQM – Portfolio
Modul Übersicht
Monitoring &
Reporting
Data
Cleansing
System
Solutions &
Support
Unser Ansatz für eine
erfolgreiche hohe Datenqualität:
▪ Kundenindividuelle Analyse
der Anforderungen an die
Datenqualität
▪ Angebot der besten
Lösungspakete / Module, um
DQM-Ziele der Kunden zu
erreichen
© 2023 - IBsolution GmbH 14

15. # Erste Ansätze zur
Umsetzung

16. Datenqualität
© 2023 - IBsolution GmbH
Housekeeping Prozess
Stay Clean Prozess
(mit Data Quality Management)
Nur mit einem klar definierten
DQM wird hohe Datenqualität
zum langfristigen Erfolg führen!
Zeit
Daten-
qualität
Kein langfristiger Erfolg ohne
kontinuierlichen DQM-Ansatz
Initiales
DQ Projekt
Clean-Up
Projekt
Clean-Up
Projekt
16

17. © 2023 - IBsolution GmbH 17
Datenqualität
Ein kontinuierlicher Prozesszyklus
Datenqualität
/ DQ-Level
Qualität
definieren
Qualität
pflegen
Qualität
prüfen
Qualität
verbessern
▪ Datenqualität nimmt kein Ende
▪ Erreichung des Zieles bedeutet ...
… Beginn zur Erreichung neuer Zielen
▪ Beeinflussung durch äußere Faktoren, z.B.
▪ Migrationen
▪ M&A Abschlüsse
▪ Kontinuierlicher Prozess
▪ Definition - Dimensionen, Regeln, etc .
▪ Pflege - Regelbasierte Validierungen
▪ Prüfen - Monitoring, Dashboards
▪ Verbessern - Anpassungen, Änderungen

18. © 2023 - IBsolution GmbH 18
# Regel Dimension Betriebswirtschaftlicher
Hintergrund
Test-Zyklus Daten-Objekt Ownership
1 Material Konsistenz Materialien mit
geschlossenem Status ohne
Löschkennzeichen
monatlich Material Global
2 NEW BP Eindeutigkeit,
Korrektheit,
Vollständigkeit
Prüfen Sie beim Erstellen
von BP, ob sie vollständig,
korrekt und/oder eindeutig
sind
täglich BP Vertrieb
3 … 1x im Quartal
4 …
5 …
Datenqualität
Rule Framework Übersicht & Reihenfolgeplanung

19. © 2023 - IBsolution GmbH 19
Datenqualität Profil & Rule Framework – One Pager
Check: Valide MRP-Controller
Dimension Konsistenz
Category Customizing
System(s) S/4 Local-ERP
Interface(s) N/A
Data-Object(s) Material
Data-Field(s) MARC-DISPO, T024D
Scope und Reichweite der DQM Maßnahme
Überprüfung aller Materialien die einen nicht mehr gültigen Disponenten gepflegt
haben
72%
28%
KPI
valid value do not use
Analysis-Target 95% Korrektheit
Test-Cycle Monatlich
Division Beschaffung/ Einkauf
Object Owner Master Yoda
Data Owner Obi-Wan Kenobi
Check/Rule Beschreibung [techn.]
• Check der Einträge in der Customizing Tabelle T024D mit
Einträgen in der Beschreibung „Do not use“ und deren
Vergleich mit gepflegten Disponenten in den Werkssichten
der Materialien.
• MARC-DISPO <> „no valid values T024D entries“
Fragestellung & Notwendigkeit einer DQM-Maßnahme / Regel
Es sollen nur aktuelle und valide Customizing Werte in den Datensätzen genutzt
werden. (Bsp.: Namentliche Disponenten sind aus dem Unternehmen ausgeschieden
und nicht mehr als Ansprechpartner verfügbar → Zeitverlust durch Recherche eines MA

20. © 2023 - IBsolution GmbH 20
Ausblick: SAP MDG-DQM
Messbare Qualität im System
▪ Rule Management
▪ Definition von Dimensionen und Typen
▪ Erstellung von Regeln
▪ Individuelle Gestaltungsmöglichkeiten
▪ Data Evaluation
▪ Dashboards zur Visualisierung/Reporting
▪ Status-Quo/Trends
▪ Data Quality Rule Mining
▪ Automatisierte Regelerkennung durch ML
▪ Data Quality Remediation
▪ Start von Änderungs-WF
▪ Massenänderungen/Einzelsatzänderungen
▪ Microservices
▪ Feld Ausfüllhilfen durch „On-the-Fly“ Vorschläge
Datenqualität
/ DQ-Level
Qualität
definieren
Qualität
pflegen
Qualität
prüfen
Qualität
verbessern

21. Weitere Informationen
finden Sie auf www.ibsolution.com/academy
© 2023 - IBsolution GmbH 21
Unser Service für Sie:
Ab morgen finden Sie dieses Webinar und die Folien unter:
ibsolution.com/academy/webinar-aufzeichnungen
Warum nicht auch Ihren Kollegen zeigen?
Nächstes Webinar:
30. Mai 2023:
Technische Umsetzung von
Datenqualitätsmaßnahmen mittels
SAP MDG-DQM
Anmeldung unter
ibsolution.com/academy/webinare
Subscribe to our Channel

22. Kontakt
Michael Golomb
Data Quality Management Expert
michael.golomb@ibsolution.com
+49 151 298 059 24
IBsolution GmbH
Im Zukunftspark 8
74076 Heilbronn
© 2023 - IBsolution GmbH 22