(ots) - Europäische Unternehmen investieren zu wenig in
Datenqualitätsmanagement (DQM), um eine belastbare Datenbasis
sicherzustellen. Dies ist ein Ergebnis der biMA® (Business
Intelligence Maturity Audit) Studie 2012/13 von Steria Mummert
Consulting, für die Teilnehmer aus zwanzig europäischen Ländern
befragt wurden. So geben 38 Prozent der Befragten an, Datenqualität
sei die zentrale Herausforderung im BI-Umfeld. Ein weiteres Viertel
beklagt die bestehende Intransparenz hinsichtlich des vorhandenen
Datenqualitätsniveaus. Die Folgen sind nicht zu unterschätzen. Denn
eine gute Datenqualität ist Grundvoraussetzung für stichhaltige
Analysen und beständige Managemententscheidungen.
Unzureichende Datenqualität ist das am häufigsten genannte
Problemfeld der Business Intelligence (BI). Europas Unternehmen haben
diese Fehlentwicklung erkannt, aber noch nicht gelöst. Ein Drittel
der Befragten gibt an, dass Mängel im Bereich Datenqualität eher
zufällig identifiziert werden. Dabei können diese ernsthafte
wirtschaftliche Schäden verursachen. Ein prominentes Beispiel sind
mehrfach abgelegte Kundendaten, bei denen die Schreibweise des Namens
variiert. Ein Mitarbeiter, der auf diese Daten zugreift, muss Zeit
und Mühe investieren, um die richtige Schreibweise zu ermitteln.
Vertrauensverlust und Mehraufwand bei den Nutzern sind die Folge.
Bleibt der Fehler unentdeckt, kann der Schaden von falsch
zugestellten Rechnungen bis hin zum Kundenverlust reichen.
Um solche Defizite zu vermeiden, muss den Ursachen schlechter
Datenqualität auf den Grund gegangen werden. Häufig besteht ein
Zusammenhang zum Fehlen standardisierter Prozesse. So zeigt die
Analyse, dass 40 Prozent der Firmen, die keinen geregelten Prozess
für Datenqualitätsmanagement besitzen, mangelnde Datenqualität als
Herausforderung nennen. Bei den Unternehmen, die bereits verbindliche
Standards für die Erfassung und Pflege der Daten haben, sind es nur
24 Prozent. "Ohne verbindliche Standards schieben sich die
Beteiligten gegenseitig den schwarzen Peter zu", sagt Studienleiter
Volker Oßendoth von Steria Mummert Consulting. "Jeder berechnet
Kennzahlen nach seinen persönlichen Vorstellungen. Das Ergebnis ist
eine inkonsistente Datenbasis, deren Instandsetzung Zeit und Geld
kostet."
Im Ländervergleich lassen sich weitere Faktoren für schlechtes und
gutes Datenmanagement identifizieren. Teilnehmer aus der Region
Deutschland, Österreich und der Schweiz (DACH) bewerten ihre
Datenqualität deutlich besser als Unternehmen aus den übrigen
Ländern. Im Vergleich zu ihren europäischen Nachbarn liegen sie in
fast allen Bereichen eine Schulnote vor der Konkurrenz. Knapp ein
Drittel der Befragten aus der DACH-Region gibt an, ein
Data-Ownership-Konzept mit verbindlichen Zuständigkeiten zu besitzen
und verbindlich zu nutzen. Damit führen sie in diesem Punkt das Feld
an. In Unternehmen aus anderen Regionen existiert zwar auch eine Form
von Data-Ownership, meist aber fehlen fachliche Prozesse und
verbindliche Regelungen.
"Es zeigt sich, dass Unternehmen zu allererst eine zuverlässige
Datenbasis schaffen müssen, um ihre Business Intelligence
voranzutreiben", sagt Dr. Carsten Dittmar, Senior Manager und
BI-Experte bei Steria Mummert Consulting. Dies erfolgt im Idealfall
auf verschiedenen Ebenen. Technische Hilfsmittel sind dabei nur der
erste Schritt. Es bedarf vielmehr einer BI-spezifischen Data
Governance, welche Verantwortlichkeiten wie zum Beispiel gemäß einer
Data Ownership Konzeption oder Prozesse beispielsweise für das
Stammdaten-, Datenqualitäts- und Metadatenmanagement verbindlich
festlegt. Unterstützung der Anwender und klare Vorgaben zum
angestrebten Datenqualitätsniveau vereinfachen es, das Ziel im Blick
zu behalten. "Die Unternehmen sollten Datenqualität ganz oben auf
ihre Agenda setzen und zum Beispiel gemäß definierter DQ-Metriken
regelmäßig überprüfen", rät Dr. Dittmar. "Nur dann können sie die
Potentiale analytischer Informationen tatsächlich nutzen und sich
einen wirtschaftlichen Vorteil verschaffen."
Hintergrund
Die Studie "biMA®2012/13" (Business Intelligence Maturity Audit)
wurde nach den Jahren 2004, 2006 und 2009 zum vierten Mal
durchgeführt. Dabei kommen die Teilnehmer erstmals nicht nur aus dem
deutschsprachigen Raum, sondern aus 20 europäischen Ländern. Mit mehr
als 650 Teilnehmern gehört die Studie zu einer der größten Analysen
zum Thema Business Intelligence in Europa. Die methodische Basis
bilden das von Steria Mummert Consulting entwickelte BI-spezifische
Reifegradmodell Business Intelligence Maturity Model (biMM®) sowie
die darauf aufbauende Analysemethode Business Intelligence Maturity
Audit (biMA®).
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