Wie läuft Data-Quality-Consulting bei MaibornWolff ab?

Unsere Datenqualitätsberatung startet mit einem Kickoff-Workshop, in dem wir gemeinsam mit Fachbereich und IT Ihre wichtigsten Datendomänen und Handlungsfelder festlegen. Anschließend arbeiten wir in kurzen Zyklen und liefern früh sichtbare Ergebnisse, etwa einen ersten Profiling-Report. So können Sie frühzeitig nachsteuern, statt Monate auf ein fertiges Konzept zu warten. Am Ende steht nicht nur eine bereinigte Datenbasis, sondern auch dokumentierte Regeln, Prozesse und geschultes Personal, damit Sie den erreichten Stand eigenständig halten können.

Was sind die wichtigsten Dimensionen der Datenqualität?

Zu den zentralen Dimensionen zählen Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Aktualität, Gültigkeit, Genauigkeit und Konsistenz. Je nach Branche und Anwendungsfall kommen weitere Kriterien hinzu, etwa Nachvollziehbarkeit oder Verfügbarkeit. Wir bewerten Ihre Datenbestände entlang dieser Kriterien und benennen Schwachstellen präzise.

Wie können Datenschutz und Datenqualität miteinander vereinbart werden?

Beide Themen widersprechen sich nicht, sie ziehen in dieselbe Richtung. Die DSGVO schreibt in Artikel 5 beispielsweise vor, dass personenbezogene Daten richtig und aktuell sein müssen. Das ist im Grunde eine gesetzliche Pflicht zu guter Datenqualität. Außerdem haben Betroffene das Recht, ihre Daten einzusehen, korrigieren oder löschen zu lassen. Das funktioniert nur, wenn Ihre Daten gut gepflegt und eindeutig zuordenbar sind.

Was ist der Unterschied zwischen Data-Ownership und Data-Stewardship?

Der Data-Owner trägt die fachliche und meist auch disziplinarische Verantwortung für eine Datendomäne, etwa Kundendaten oder Produktstammdaten. Er entscheidet über Qualitätsstandards, Zugriffsrechte und Freigaben. Der Data-Steward setzt diese Standards im Tagesgeschäft um: Er überwacht die Datenqualität operativ, meldet Auffälligkeiten und sorgt dafür, dass Regeln in der Praxis auch eingehalten werden. Beide Rollen ergänzen sich, die strategische Verantwortung liegt beim Owner, die operative Umsetzung beim Steward.

Blaues Puzzle mit Bauplan-Motiv, fehlenden Teilen und einem unpassenden rot geblümten Puzzleteil

Data-Quality-Consulting

Saubere Daten als Fundament für Analytics, KI und Ihr Tagesgeschäft.

Datenqualität: Beratung für verlässliche Daten

Ob Dashboard, Machine-Learning-Modell oder Jahresabschluss: Jede Auswertung übernimmt die Fehler ihrer Quelldaten. Dubletten, veraltete Stammdaten und uneinheitliche Formate sorgen dafür, dass Zahlen aus verschiedenen Systemen nicht zusammenpassen. Die Folgen schlechter Datenqualität reichen von falschen Entscheidungen über zusätzlichen manuellen und finanziellen Aufwand bis hin zu Compliance-Risiken.

Mit unserem Data-Quality-Consulting schaffen wir Daten, auf die sich Dashboards, KI-Modelle und Ihr Tagesgeschäft gleichermaßen verlassen können. Unser Credo: Less Technology. Better Business. Wir setzen nicht auf das nächste Tool. Wir kombinieren Prozesse, klare Verantwortlichkeiten und gezielte Technik. So wird Datenqualität zu einem festen Bestandteil Ihrer Prozesse, statt zu einer einmaligen Aufräumaktion.

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Ursachen- statt Symptombekämpfung

Wir bereinigen nicht nur den aktuellen Datenbestand, sondern identifizieren die eigentlichen Fehlerquellen. Durch die Etablierung von Monitoring, Kennzahlen und Quality Gates stellen wir die erreichte Qualität dauerhaft sicher.

Messbarer Nutzen für Ihr Geschäft

Bessere Datenqualität zeigt sich nicht nur in Kennzahlen zu Vollständigkeit oder Konsistenz. Sie zeigt sich im Alltag: weniger manuelle Nacharbeit, schnellere Entscheidungen und geringere Kosten durch fehlerhafte Daten.

Fachbereich und IT im Gleichklang

Datenqualität ist kein reines IT-Thema. Wir moderieren zwischen Fachbereichen, die wissen, wie Daten genutzt werden, und der IT, die weiß, wie sie entstehen. Gemeinsam entwickeln wir Qualitätsstandards, die beide Seiten mittragen.

Umsetzungsstärke statt Foliensatz

Wir liefern nicht nur Handlungsempfehlungen, sondern setzen sie auf Wunsch auch um. Mit über 900 Experten aus IT-Beratung, Software-Engineering und Data Science begleiten wir Sie von der ersten Analyse bis zum stabilen Betrieb Ihrer Datenqualitätsprozesse.

Auch Ihre bestehende Systemlandschaft steht und fällt mit der Qualität Ihrer Daten. Ob Business-Intelligence, CRM, SCM oder ERP: Jede dieser Anwendungen liefert nur dann wertschöpfende Ergebnisse, wenn die Daten dahinter stimmen.

Das Gleiche gilt für neue datengetriebene Geschäftsmodelle: Wenn Sie neue Produkte, Services oder automatisierte Entscheidungsprozesse auf Daten aufbauen, brauchen Sie Datensätze, die vollständig, aktuell und konsistent sind. Nur so lassen sich Kundendaten sinnvoll nutzen und neue digitale Services zuverlässig anbieten.

Data-Quality-Assessment & -Analyse

Bevor Daten verbessert werden können, muss klar sein, wo die Probleme liegen und woher sie kommen. Wir analysieren bestehende Datenbestände systematisch auf Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität und identifizieren Dubletten, Formatfehler und Lücken. Außerdem zeichnen wir mittels Data Lineage nach, wie Daten durch Systeme und Prozesse fließen. So lässt sich nicht nur feststellen, dass ein Problem besteht, sondern auch, wo es entsteht und welche nachgelagerten Reports, Analysen oder Prozesse betroffen sind.

Datenbereinigung

Fehlerhafte, doppelte oder veraltete Datensätze bringen jede Analyse ins Wanken. Ziel des Data-Cleansings ist es, Fehlerquellen dauerhaft zu beseitigen und eine Datenbasis zu schaffen, auf die sich Fachbereiche und Systeme verlassen können. Dabei kommen verschiedene Verfahren zum Einsatz:

Deduplizierung (Data-Matching): Erkennung und Zusammenführung doppelter Datensätze über Abgleichsalgorithmen.
Validierung: Prüfung von Daten gegen definierte Regeln, Formate und Wertebereiche.
Ausreißer- und Plausibilitätsprüfung: Identifikation von Werten, die statistisch oder fachlich unplausibel sind.
Standardisierung & Normalisierung: Vereinheitlichung von Formaten, Schreibweisen und Einheiten sowie Zerlegung unstrukturierter Felder in einheitliche, auswertbare Datenstrukturen.
Vervollständigung & Anreicherung: Ergänzung fehlender Werte und zusätzlicher Attribute durch Ableitung, Plausibilisierung oder verlässliche interne und externe Quellen.

Data-Quality-Governance

Monitoring & Qualitätssicherung

Strategie für datengetriebene Vorhaben

Verlässliche Datenbasis: Vollständige, konsistente und aktuelle Daten, auf die sich Fachbereiche, Systeme und KI-Modelle gleichermaßen verlassen können.
Schnellere Entscheidungen: Weniger Zeit für das Prüfen und Abgleichen widersprüchlicher Zahlen, mehr Zeit für die eigentliche Analyse.
Weniger manueller Aufwand: Automatisierte Prüfungen und Bereinigungsregeln ersetzen wiederkehrende Handarbeit in Reporting, Vertrieb und Disposition.
Klare Verantwortlichkeiten: Data-Ownership und Data-Stewardship sitzen dort, wo die fachliche Kompetenz vorhanden ist, statt zwischen Abteilungen verloren zu gehen.
KI- und Analytics-Readiness: Eine Datenbasis, die die Voraussetzungen für belastbare Dashboards, Machine-Learning-Modelle und neue datengetriebene Geschäftsmodelle erfüllt.

FAQ: Häufige Fragen zum Data-Quality-Consulting

Wie läuft Data-Quality-Consulting bei MaibornWolff ab?

Unsere Datenqualitätsberatung startet mit einem Kickoff-Workshop, in dem wir gemeinsam mit Fachbereich und IT Ihre wichtigsten Datendomänen und Handlungsfelder festlegen. Anschließend arbeiten wir in kurzen Zyklen und liefern früh sichtbare Ergebnisse, etwa einen ersten Profiling-Report. So können Sie frühzeitig nachsteuern, statt Monate auf ein fertiges Konzept zu warten. Am Ende steht nicht nur eine bereinigte Datenbasis, sondern auch dokumentierte Regeln, Prozesse und geschultes Personal, damit Sie den erreichten Stand eigenständig halten können.
Was sind die wichtigsten Dimensionen der Datenqualität?

Zu den zentralen Dimensionen zählen Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Aktualität, Gültigkeit, Genauigkeit und Konsistenz. Je nach Branche und Anwendungsfall kommen weitere Kriterien hinzu, etwa Nachvollziehbarkeit oder Verfügbarkeit. Wir bewerten Ihre Datenbestände entlang dieser Kriterien und benennen Schwachstellen präzise.
Wie können Datenschutz und Datenqualität miteinander vereinbart werden?

Beide Themen widersprechen sich nicht, sie ziehen in dieselbe Richtung. Die DSGVO schreibt in Artikel 5 beispielsweise vor, dass personenbezogene Daten richtig und aktuell sein müssen. Das ist im Grunde eine gesetzliche Pflicht zu guter Datenqualität. Außerdem haben Betroffene das Recht, ihre Daten einzusehen, korrigieren oder löschen zu lassen. Das funktioniert nur, wenn Ihre Daten gut gepflegt und eindeutig zuordenbar sind.
Was ist der Unterschied zwischen Data-Ownership und Data-Stewardship?

Der Data-Owner trägt die fachliche und meist auch disziplinarische Verantwortung für eine Datendomäne, etwa Kundendaten oder Produktstammdaten. Er entscheidet über Qualitätsstandards, Zugriffsrechte und Freigaben. Der Data-Steward setzt diese Standards im Tagesgeschäft um: Er überwacht die Datenqualität operativ, meldet Auffälligkeiten und sorgt dafür, dass Regeln in der Praxis auch eingehalten werden. Beide Rollen ergänzen sich, die strategische Verantwortung liegt beim Owner, die operative Umsetzung beim Steward.

Data-Quality-Consulting

Datenqualität: Beratung für verlässliche Daten

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