Datenqualität
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Datenqualität
Q-THOR hilft Ihnen dabei Ihre Datenqualität nachhaltig zu verbessern und sicherzustellen. Business-Anwender (z.B. Data Owner und Data Stewards) messen die Qualität „ihrer“ Daten im Self-Service bereits bei deren Entstehung und Anlieferung. Dafür stehen Standard-Prozesse und -Funktionen bereit, wie das Anlegen von Data Quality-Checks und die Überprüfung von KPIs in Dashboards. Anschließend entscheiden sie selbst, ob die Datenqualität hoch genug ist um die Daten im Unternehmen zu verteilen.
Wichtigkeit der Datenqualität
Wichtigkeit der Datenqualität
Datenqualität ist in Zeiten steigender Datenmengen eine wichtige Kennzahl, denn immer mehr Geschäftsmodelle und wichtige unternehmerische Entscheidungen basieren auf Daten. Damit hat die Qualität dieser Daten direkten Einfluss auf den Unternehmenserfolg.
Durch den Data-Driven-Ansatz verteilen Unternehmen entstehende und angelieferte Daten über die Verarbeitungsprozesse schnell im gesamten Datenhaushalt. Wenn diese Daten ohne vorherige Prüfung verteilt werden und falsch sind, dann ist es später fast unmöglich sie wieder zu bereinigen.
Gefördert durch
Anwendungsfälle & Use-Cases
So verbessern Anwender/innen mit Q-THOR bereits heute ihre Datenqualität.
Externe Datenlieferungen
Mit Q-THOR sind Ihre Datenlieferungen noch sicherer! Durch Plausibilisierung externer Datenlieferungen (z.B. von Konzernunternehmen) direkt bei der Anlieferung stellen Sie sicher, dass nur Daten in den Datenhaushalt weitergegeben und in die Verarbeitungsprozesse integriert werden, die erfolgreich geprüft wurden.
Fast Close
Mit Q-THOR geht Ihr Fast Close noch schneller! Beim Fast Close führen fehlerhafte Daten zu aufwendigen Analysen und hohen Behebungsaufwänden. Durch eine Validierung der Daten beim Abholen und Zusammenführen werden Probleme in der Datenqualität direkt und nicht erst am Ende der Verarbeitungskette (z.B. in Berichten) erkannt.
Regulatorische Anforderungen
Mit Q-THOR halten Sie regulatorischen Anforderungen noch leichter ein! Regelwerke wie Basel, Solvency, BCBS 239 beinhalten Anforderungen an Aufbau, Organisation und Prozesse des Daten-/Datenqualitätsmanagements. Q-THOR unterstützt bei der Einhaltung und liefert zudem alle Informationen für Ihr Data Dictionary und Ihr Data Governance Framework mit.
Stammdatenmanagement
Mit Q-THOR haben Sie Ihre Stammdaten noch besser im Griff! Die hohe Benutzerfreundlichkeit lädt Data-Owner dazu ein, selbst für eine hohe Qualität in "ihren" Daten zu sorgen. Sie legen eigenständig Quality-Checks an und erhalten bei der Neuanlage/Pflege von Daten direkt eine Information, wenn Fehler oder Inkonsistenzen vorliegen.
Migrationsunterstützung
Mit Q-THOR migrieren Sie Ihre Daten noch einfacher! Eine große Herausforderung in Migrationsprojekten ist die unzureichende Qualität der zu migrierenden Daten. Durch die Kontrolle der Datenqualität zu jedem Zeitpunkt der Migration sowie der Generierung von Datenbereinigungsaufträgen haben Sie die Datenqualität auch in Migrationen im Griff.
(zum Drehen der Kacheln bitte mit der Maus berühren)
Anwendungsfälle & Use-Cases
So verbessern Anwender/innen mit Q-THOR bereits heute ihre Datenqualität:
Externe Datenlieferungen
Mit Q-THOR sind Ihre Datenlieferungen noch sicherer! Durch Plausibilisierung externer Datenlieferungen (z.B. von Konzernunternehmen) direkt bei der Anlieferung stellen Sie sicher, dass nur Daten in den Datenhaushalt weitergegeben und in die Verarbeitungsprozesse integriert werden, die erfolgreich geprüft wurden.
Fast Close
Mit Q-THOR geht Ihr Fast Close noch schneller! Beim Fast Close führen fehlerhafte Daten zu aufwendigen Analysen und hohen Behebungsaufwänden. Durch eine Validierung der Daten beim Abholen und Zusammenführen werden Probleme in der Datenqualität direkt und nicht erst am Ende der Verarbeitungskette (z.B. in Berichten) erkannt.
Regulatorische Anforderungen
Mit Q-THOR halten Sie regulatorische Anforderungen noch leichter ein! Regelwerke wie Basel, Solvency, BCBS 239 beinhalten Anforderungen an Aufbau, Organisation und Prozesse des Daten-/Datenqualitätsmanagements. Q-THOR unterstützt bei der Einhaltung und liefert zudem alle Informationen für Ihr Data Dictionary und Ihr Data Governance Framework mit.
Stammtatenmanagement
Mit Q-THOR haben Sie Ihre Stammdaten noch besser im Griff! Die hohe Benutzerfreundlichkeit lädt Data-Owner dazu ein, selbst für eine hohe Qualität in "ihren" Daten zu sorgen. Sie legen eigenständig Quality-Checks an und erhalten bei der Neuanlage/Pflege von Daten direkt eine Information, wenn Fehler oder Inkonsistenzen vorliegen.
Migrationsunterstützung
Mit Q-THOR migrieren Sie Ihre Daten noch einfacher! Eine große Herausforderung in Migrationsprojekten ist die unzureichende Qualität der zu migrierenden Daten. Durch die Kontrolle der Datenqualität zu jedem Zeitpunkt der Migration sowie der Generierung von Datenbereinigungsaufträgen haben Sie die Datenqualität auch in Migrationen im Griff.
Datenqualität verbessern im gesamten Unternehmen
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Datenqualität verbessern in 4 einfachen Schritten
Damit Business Anwender ganz ohne Programmierkenntnisse ihre Daten messen und Ihre Datenqualität verbessern können, ist Q-THOR mit einer einfachen Bedienung und vielen Self-Service-Funktionen ausgestattet. So können etwa Dashboards, Prüfungen und Analysen direkt vom Fachbereich ausgeführt werden und die IT spart sich im laufenden Betrieb den Aufbau von Daten-Plausibilisierungen.
Schritt 1: Self-Service Daten-Plausibilisierung
Die moderne und benutzerfreundliche Web-Oberfläche von Q-THOR ermöglicht die Pflege Ihrer individuellen Quality-Checks. Als Anwender plausibilisieren Sie damit ihre Daten im Self-Service an einer zentralen Stelle in Ihrem Unternehmen – und das ganz ohne Unterstützung Ihrer IT.
Schritt 2: Flexible Einplanung der Quality-Checks
Planen Sie mit Q-THOR eigenständig die Ausführung der Quality-Checks ein. Dafür ermöglichen Ihnen die Scheduling-Optionen „real-time“, „event-gesteuert“ und „zeitpunkt-basiert“ höchste Flexibilität.
Schritt 3: Reporting und Fehleranalyse
Mit Q-THOR analysieren Sie Ihre aufgetretenen Fehler mittels umfangreicher Tabellenfunktionalitäten und Drill-Down Möglichkeiten bis zur Fehlerursache. Dafür ermöglicht Ihnen eine revisionssichere Kommentarfunktion die Kommentierung von Fehlern im Analyseprozess.
Schritt 4: Monitoring der Datenqualität in Real-Time
Das Q-THOR Dashboard enthält alle relevanten Informationen bezüglich der Datenqualität in Ihrem Unternehmen auf einen Blick. Ihre eingeplanten und durchgeführten Quality-Checks werden automatisch aktualisiert und Q-THOR sorgt in Echtzeit für die notwendige Transparenz Ihrer Daten.
Mögliche Architektur Szenarien
Q-THOR überzeugt durch eine vollständig generische Architektur und integriert sich einfach in Ihre System- und Datenlandschaft, ohne diese zu verändern.
Die Landschaft kann sowohl SAP-basiert als auch Non-SAP-basiert sein. Dabei kann die Datenbeladung und -integration für Q-THOR auf verschiedene Arten erfolgen, abhängig beispielsweise von Ihrer Systemlandschaft und Ihren Anforderungen an die Verfügbarkeit. Weitere Infos finden Sie auf unserer Webseite Data Provisioning & Integration >>
Von der Demo bis zum Go-Live
Lernen Sie einen möglichen Weg bis zum Go-Live von Q-THOR kennen. Ihren individuellen Weg besprechen wir gerne mit Ihnen.
1: Demo & Test
Lernen Sie Q-THOR unverbindlich in 60 Minuten Live-Demo (z.B. online über MS Teams) kennen. Während dieser Zeit werden wir genug Zeit haben für Ihre Fragen.
2: 30 Tage kostenfrei testen
Anschließend haben Sie die Möglichkeit, Q-THOR 30 Tage lang kostenfrei mit Beispieldaten lokal auf Ihrem Rechner zu testen.
3: Proof on Concept
Nach Live-Demo und Test bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Q-THOR in Ihrem System und mit Ihren Daten kennenzulernen. So können Ihre Data Owner Q-THOR mit eigenen Daten "auf Herz und Nieren" testen.
4: Implementierung
Q-THOR wird implementiert und die entsprechenden Datenquellen angebunden. Dabei unterstützen Sie unsere Experten gerne auf Wunsch.
5: Erfolgreich Datenqualität verbessern
Ab jetzt nutzen Sie Q-THOR als Erfolgsfaktor für Ihr Data Quality Management. Dafür bauen Sie beispielsweise Ihren eigenen Data Quality Layer (mit Q-THOR im Zentrum) auf und binden schrittweise alle Ihre Datenquellen an. Somit verbessern Sie die Datenqualität im gesamten Unternehmen.
Q-THOR im Video
Neben dem Prozess zur Sicherstellung der Datenqualität werden im Video auch die wichtigsten Funktionen von Q-THOR vorgestellt.
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Wird für die Bedienung von Q-THOR (wie etwa die Anlage von Quality Checks) IT-Know how benötigt?
Nein: Q-THOR ist auf eine Bedienung von Business Anwendern ohne umfangreiches IT-Know how ausgerichetet. Dafür werden Anwender mithilfe von intuitiven Oberflächen durch den Prozess (z.B. Checkanlage) geführt. Neben dem geführten Modus gibt es aber für IT-affine Anwender auch einen Profimodus (z.B. Checkeditor), der alle Freiheiten der Programmierung bietet.
Verfügt Q-THOR über ein Berechtigungskonzept, so dass jeder Anwender nur auf "seine" Daten zugreifen kann?
Ja: Das Berechtigungskonzept ermöglicht die detaillierte Vergabe von Rechten auf Datensichten und auf die Nutzung von Q-THOR Funktionen.
Stellt Q-THOR Schnittstellen zu anderen Systemen zur Verfügung?
Ja: Q-THOR stellt standardisierte Schnittstellen zur Verfügung, um anderen Systemen Daten zur Verfügung zu stellen (z. B. MS-Outlook, MS-DevOps, …..).
Ist in Q-THOR eine Fehleranalyse auf Einzelsatzbasis möglich?
Ja: Durch die umfangreichen Drilldown Möglichkeiten können auf Einzelsatzbasis Fehler analysiert, kommentiert und gespeichert werden. Und zwar revisionssicher.
Können durch Q-THOR gefundene Qualitätsprobleme in den Daten unterschiedlich bewertet werden?
Ja: Q-THOR bietet viele umfangreiche KPIs, um die Ergebnisdaten der Qualitätschecks unterschiedlich zu bewerten. Dabei können Ergebnisse ohne Beschränkungen dargestellt werden. Eine Beliebte Darstellungsform ist beispielsweise die Ampelansicht in rot, orange und grün.
Wie lange dauert die Implementierung von Q-THOR?
Für Installation, Einrichtung und Schulung der Anwender planen wir rund 25 Tage ein (abhängig von der jeweiligen Infrastruktur und Verfügbarkeit). Danach erleben unseren Kunden erfahrungsgemäß schon nach wenigen Tagen einen echten Impact in ihrer Datenqualität.
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