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Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server GmbH Christoph Blessing, Alfred Schlaucher
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So... ...oder so?
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Agenda
09:30 Teurer Datensumpf" oder"Schlechte Daten kosten einfach nur viel Geld"
10:00 Einweisung in das Planspiel „Service GmbH“„Wenn Controlling auf die Buchhaltung schimpft“ Eine simulierte Firma mit (einigen) Problemen.
10:15 Systematische Vorgehensweisen bei Datenqualitätsanalysen mit einem Vorgehensmodell
10:30 Unterstützung durch Werkzeuge in Datenqualitätsprojekten
10:45 Pause
11:00 Datenqualität praktisch und hautnah:Data Profiling Analysen in der Service GmbH
12:15 Proaktives Datenqualitätsmanagement Zusammenfassung und Möglichkeiten
12:30 Ausklang mit Business Lunch
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Agenda
09:30 Teurer Datensumpf" oder"Schlechte Daten kosten einfach nur viel Geld"
10:00 Einweisung in das Planspiel „Service GmbH“„Wenn Controlling auf die Buchhaltung schimpft“ Eine simulierte Firma mit (einigen) Problemen.
10:15 Systematische Vorgehensweisen bei Datenqualitätsanalysen mit einem Vorgehensmodell
10:30 Unterstützung durch Werkzeuge in Datenqualitätsprojekten
10:45 Pause
11:00 Datenqualität praktisch und hautnah:Data Profiling Analysen in der Service GmbH
12:15 Proaktives Datenqualitätsmanagement Zusammenfassung und Möglichkeiten
12:30 Ausklang mit Business Lunch
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Wer glaubt solchen Charts?
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Die Kosten der schlechten Daten
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Ohne Daten kein Business Daten sind der Treibstoff der Prozesse
Operative Prozesse
Information Chain
KundeKunden-betreuer
Logistik- system
Stamm- daten
Marketing
Buch-haltung
Lager Spedition
Kunde
BedarfAdresseKredit-daten
Angebot Bestand
Bestell-daten
KD-Daten
Kredit OK Order
Adresse
Werbung
Verkaufs-daten
Rechnung
Bezahlung Reklamation
Mahnung
Liefer-schein
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InternetzugriffeInternetzugriffe
OperativesOperativesCRMCRM
MIS MIS ControllingControlling
BeschwerdenBeschwerden
AnalytischesAnalytischesCRMCRM
DiversifizierungDiversifizierungMarketing-MaterialMarketing-Material
ProduktProduktManagementManagement
CallCallCenterCenter
Informationsbasis Oracle Data Warehouse
Die Qualität von Data Warehouse Daten wird immer wichtiger
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Fehlende Praxis inDatenmanagement
Gewachsene Bedeutungdes Faktors Informationfür den Erfolg von Unternehmen.
Ausufernde Datenmengen Vermehrtes Inseltum
durch Fertig-Anwendungen
Daten-qualität
Immer häufigereProzessänderungen
Warum wächst die Herausforderung der Qualität der Daten
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Was ist Datenqualität?Aspekte (Dimensionen) der Datenqualität
Brauchbarkeit der Daten!
1. Korrekt2. Stimmig3. Vollständig4. Dokumentiert5. Redundanzfrei6. Aktuell7. Verfügbar (Access)8. Nützlich (TCO)9. Handhabbar10.Vertrauenswürdig11.Harmonisch
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Agenda
09:30 Teurer Datensumpf" oder"Schlechte Daten kosten einfach nur viel Geld"
10:00 Einweisung in das Planspiel „Service GmbH“„Wenn Controlling auf die Buchhaltung schimpft“ Eine simulierte Firma mit (einigen) Problemen.
10:15 Systematische Vorgehensweisen bei Datenqualitätsanalysen mit einem Vorgehensmodell
10:30 Unterstützung durch Werkzeuge in Datenqualitätsprojekten
10:45 Pause
11:00 Datenqualität praktisch und hautnah:Data Profiling Analysen in der Service GmbH
12:15 Proaktives Datenqualitätsmanagement Zusammenfassung und Möglichkeiten
12:30 Ausklang mit Business Lunch
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DieSERVICE GmbH
Fallbeispiel
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• Vermittlung von Dienstleistungen für Endkunden rund um das Handwerk
• Handwerksleistung• Darlehen
• Großhandel für Baumärkte und Einzelhandel
• Haushaltswaren• Heimwerker• Gartenbedarf• KFZ-Zubehoer• Elektroartikel
•Bereich Internet-/Versandhandel• Computerteile
Die SERVICE GmbH – Historisch gewachsene Geschäftsfelder
SERVICE GmbH
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SERVICE GmbH
Die SERVICE GmbHDie Problemfälle
• Unterscheidung• Privatkunden• Firmenkunden
• Kundenkarte wurde eingeführt• Nur Privatkunden dürfen Kundenkarten haben
• Entstand aus Zusammenschluss mehrerer Vertriebsgesellschaften
Integration der Stammdaten „mit Hindernissen“Unterschiedliche Artikel-/ Produktestammdaten
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SERVICE GmbH
Erwartungen aus dem Unternehmen
Vertrieb
ControllingManagement
Marketing Buchhaltung
Vertrieb: wünscht leichtere AuswertungenWas sind wichtige Produkte?Was sind rentable Sparten?Hat sich der Servicebereich gelohnt?
Marketing: Absatzzahlen sind nicht aussagefähigWie viel Kunden gibt es?Lohnt die Kundekarte?Welche Segmentierung gibt es?
Buchhaltung: Es fehlen DatenWarum sind die Spediteursrechnungen so hoch?Sind alle Bestellungen korrekt bezahlt worden?Wie hoch sind die Versandkosten pro Lieferung?Was wurde storniert?
Controlling: Vergleichbarkeit fehltWas sind rentable Sparten?Wie rentabel sind einzelne Produkte? Was kosten Produkte im Einkauf? Wie teuer wurden Produkte verkauft?
Management: Kennzahlen fehlen Wie hoch sind die liquiden Mittel? Wie hoch sind die Außenstände?
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SERVICE GmbH
Erwartungen aus dem Unternehmen
Vertrieb
ControllingManagement
Marketing Buchhaltung
Vertrieb: wünscht leichtere AuswertungenWas sind wichtige Produkte?Was sind rentable Sparten?Hat sich der Servicebereich gelohnt?
Marketing: Absatzzahlen sind nicht aussagefähigWie viel Kunden gibt es?Lohnt die Kundekarte?Welche Segmentierung gibt es?
Buchhaltung: Es fehlen DatenWarum sind die Spediteursrechnungen so hoch?Sind alle Bestellungen korrekt bezahlt worden?Wie hoch sind die Versandkosten pro Lieferung?Was wurde storniert?
Controlling: Vergleichbarkeit fehltWas sind rentable Sparten?Wie rentabel sind einzelne Produkte? Was kosten Produkte im Einkauf? Wie teuer wurden Produkte verkauft?
Management: Kennzahlen fehlen Wie hoch sind die liquiden Mittel? Wie hoch sind die Außenstände?
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Position
Produkte
Gruppen
Sparten
Kunden-Stamm
Bestellung
Korrekte Werte für:Umsatz pro Sparte?Umsatz pro Gruppe?Umsatz pro Produkt?Werden korrekte
Rechnungen gestellt?Umsatz pro Kunde?Macht die Kundenkarte
Sinn?
Bekannte Probleme
• Auswertungen auf Spartenebene stimmen nicht mit den Aufstellungen Umsatz pro Produkt überein
• Die Kundendaten erlauben keine Segmentierung für Marketingzwecke„Es werden Firmenkunden, als Privatkunden angeschrieben“
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Die Controlling-Sicht
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Agenda
09:30 Teurer Datensumpf" oder"Schlechte Daten kosten einfach nur viel Geld"
10:00 Einweisung in das Planspiel „Service GmbH“„Wenn Controlling auf die Buchhaltung schimpft“ Eine simulierte Firma mit (einigen) Problemen.
10:15 Systematische Vorgehensweisen bei Datenqualitätsanalysen mit einem Vorgehensmodell
10:30 Unterstützung durch Werkzeuge in Datenqualitätsprojekten
10:45 Pause
11:00 Datenqualität praktisch und hautnah:Data Profiling Analysen in der Service GmbH
12:15 Proaktives Datenqualitätsmanagement Zusammenfassung und Möglichkeiten
12:30 Ausklang mit Business Lunch
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Methoden und Hilfsmittel
• Datenmodellierung• Attribut-Klassifizierung (Namen)• Kategorisierung von Qualitätsregeln• Data Profiling Tool• ETL-Tool• Datenbank• Vorgehensmodell
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Datenmodellierung
• Schlüssel• Identifizierung von Dingen
• Functional Dependencies• Versteckte Abhängigkeiten
• Beziehungen• Existenzabhängigkeit
• Orphans
• Childless
• Normalisierung• One Fact One Place
Ziel: Aufspüren und Minimierung von Redundanzen als eine derHauptursachen von Datenfehlern
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Attribut-Klassifizierung
• Einordnen von Attributen zu Basistypen• Identifier, Bezeichner, Beschreibungen, Werte, Zeiten.....
• Ableitung von vermuteten Eigenschaften• Eindeutigkeit, Schlüsselkandidat, Muss-Feld....
• Erkennen von Synonymen / Homonymen über gleiche Merkmale und Namensbestandteile
Ziel: Erkennung der Anforderungen an Felder um diese optimalgestalten zu könnenAufspüren von Synonymen und Homonymen
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Data Profiling Tool
• Standardanalysen• Unique Keys• Functional Dependencies• Relationships• Domains• Redundant Columns• Patterns, Types• Statistiken• Six Sigma
• Rules (Business-/ IT-Rules)• Generierung von
Korrekturen• Auditing
• Eingebettet in ein ETL-Tool• hohe Flexibilität beim
Bereitstellen von Daten• Direktes Anwenden erkannter
Regeln für eine spätere Datenaufbereitung und Minitoring
• Ablaufumgebung ist die Datenbank
• Datennähe
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Data Profiling ToolMethoden
Feintuning zu
den Analyse-
methoden
Die
operativen
Daten
Proto-
kollierung
laufende
Analysen
Drill Down zu den operativen Daten
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ETL - Tool
• SQL-basiert• wenig Lernaufwand
• Ablaufumgebung ist die Datenbank• hohe Performance
• Wiederverwendung von DB-Funktionen und Infrastruktur
• Metadaten- / Modell-gesteuert
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Zieldefinition
Bestandsaufnahme
Planen
Strukturanalysen
Regelanalysen
Umsetzung Ergebnisse
Erwartungen Geschäftsregeln
Owner User Ressourcen Kosten Modelle
Felder
Priorisieren Problemkomplexe
Objekte Beziehungen Hierarchien
Daten Werte Fach
Abgleich-Alt Neudefinition Monitoring
To
p D
ow
nB
otto
m U
pVorgehensmodell Datenqualitätsanalyse
6 Phasen, 95 Aktivitäten, 16 Ergebnis-Templates, 1 Metamodell, Klassifizierungen
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Vorgehensmodell für Datenqualitätsprojekte
Erheben der Grunddaten
Beschreibung der Geschäftsprozesse
Datenmodellprüfungen
Detailanalyse
GeschäftsfelderData Owner / Daten-Interessenten / KonsumentenDQ-ErwartungenBekannte SchwachstellenKostenPrioritäten
ObjektmodellDatenflüsse und –schnittstellenBekannte Geschäftsregeln
VollständigkeitsbetrachtungBetrachtung der VerständlichkeitSchlüsselanalysen / BeziehungsanalysenAnalyse von HierarchienSuche nach Redundanzen (z. B. Normalisierung)Mengenanalyse / Stammdatenabgleiche
Überprüfen der GeschäftsregelnAnalyse der erkannten SchwachstellenVerifizieren der DQ Erwartungen
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Vorgehensweisen / Methoden im Data Profiling
Unternehmensdaten
DataProfiling
Metadaten
.. .. ..
Data Quality Assessement
Erwartungen an die Datenqualität
Abgleich
DiscoveryAssertion Testing Metadata Verification
Neue Erkenntnisse(Überraschungen)
Bottom up
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Agenda
09:30 Teurer Datensumpf" oder"Schlechte Daten kosten einfach nur viel Geld"
10:00 Einweisung in das Planspiel „Service GmbH“„Wenn Controlling auf die Buchhaltung schimpft“ Eine simulierte Firma mit (einigen) Problemen.
10:15 Systematische Vorgehensweisen bei Datenqualitätsanalysen mit einem Vorgehensmodell
10:30 Unterstützung durch Werkzeuge in Datenqualitätsprojekten
10:45 Pause
11:00 Datenqualität praktisch und hautnah:Data Profiling Analysen in der Service GmbH
12:15 Proaktives Datenqualitätsmanagement Zusammenfassung und Möglichkeiten
12:30 Ausklang mit Business Lunch
![Page 33: Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022051413/55204d6849795902118bdc65/html5/thumbnails/33.jpg)
Warum ist ein Tooleinsatz bei Datenqualitätsanalysen sinnvoll?
• Das meiste geht auch ohne Tool, allerdings mühsam
Functional Dependencies
![Page 34: Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022051413/55204d6849795902118bdc65/html5/thumbnails/34.jpg)
Auswahl und Ergebnisansicht Methoden
Chart-DarstellungTabellen-Darstellung
Drill-Werte
Operative Datensätze
Die Tabellen,
die zu dem Analyse-
fukus
gehören
Feintuning
zu den
Analyse-
methoden
Analyse-Job-
Protokolle Aktivierbare Business Rules
Starten einesProfiling-Laufs
Starten einer Correction-Mapping-Generierung
Generierung-Rule
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SourceStage
Profiling Stage
SAP R/3
SAPIntegrator
non OracleGateway / ODBC/ FTP
Oracle 9i / 10g / 11gDB2, SQL ServerInformix, Teradata
LDAP
Meta DatenRepository
Direct PathDBLink
TransportableModules
DBMS_LDAP
Siebel CRM
OracleeBusiness
Text / XML
Analyse Datenbank
Analyseumgebung
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Eindeutigkeitsanalysen (Unique Key)
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Wertebereichsanalysen (Domain)
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Funktionale Abhängigkeiten
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Beziehungen (Relational)
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Beziehungen (Orphans / Childless)
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Wertmustererkennung (Pattern)
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Formate (Data Type)
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Statistiken (Aggregation)
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Korrekt, muß 0 sein
Korrekt:Es kann nur einWert gepflegt sein.
Korrekt, muß 0 sein
Korrekt, das sind richtige Werte
Korrekt, muß 0 sein
Korrekt: Zusammen 100%(Alle Fälle erfasst)
Problem:kein Schlüsselfeldist gepflegt
Korrekt, das sind die richtigen Werte
Korrekt, muß 0 sein
Korrekt
Korrekt:Zusammen100%.(Alle Fälle erfasst)
Problem
Korrekt, muß 0 sein
Individuelle Regeln (Data Rules)
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Rule-Varianten
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Agenda
09:30 Teurer Datensumpf" oder"Schlechte Daten kosten einfach nur viel Geld"
10:00 Einweisung in das Planspiel „Service GmbH“„Wenn Controlling auf die Buchhaltung schimpft“ Eine simulierte Firma mit (einigen) Problemen.
10:15 Systematische Vorgehensweisen bei Datenqualitätsanalysen mit einem Vorgehensmodell
10:30 Unterstützung durch Werkzeuge in Datenqualitätsprojekten
10:45 Pause
11:00 Datenqualität praktisch und hautnah:Data Profiling Analysen in der Service GmbH
12:15 Proaktives Datenqualitätsmanagement Zusammenfassung und Möglichkeiten
12:30 Ausklang mit Business Lunch
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Agenda
09:30 Teurer Datensumpf" oder"Schlechte Daten kosten einfach nur viel Geld"
10:00 Einweisung in das Planspiel „Service GmbH“„Wenn Controlling auf die Buchhaltung schimpft“ Eine simulierte Firma mit (einigen) Problemen.
10:15 Systematische Vorgehensweisen bei Datenqualitätsanalysen mit einem Vorgehensmodell
10:30 Unterstützung durch Werkzeuge in Datenqualitätsprojekten
10:45 Pause
11:00 Datenqualität praktisch und hautnah:Data Profiling Analysen in der Service GmbH
12:15 Proaktives Datenqualitätsmanagement Zusammenfassung und Möglichkeiten
12:30 Ausklang mit Business Lunch
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Stammdaten(Produkte / Artikel)
StammdatenHierarchien?
Einkaufspreise(fehlerhaft?)
Stammdaten(Kunden / Identifizierung )
Lieferungen(Bestellungen/Stornierungen)
Wo bleibt die gelieferte Ware?
Wie korrekt wirdgezahlt?
Artikel-,Gruppen-,Spartenberichte
Vergleichbarkeit vonEinkaufs- und Verkaufspreisen
Rabatte?
Wer hat wieviel gekauft?
Kunden-Segmentierung
Welche Produkte lohnen sich
Spediteure?
Nachvollziehbarkeit von Zahlungen für dieBuchhaltung
Korrekte Zahlen zurSteuerung vonMarketingkampagnenund für den Vertrieb
Messbarkeit fürControlling
Auswertbarkeit
Stimmen die Einträge
Problem-komplex
FragestellungenBenannte Probleme
Ergebnis
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Fall 1: Auswertungen über die Artikelgruppen-HierarchieDie Zahlen von Controlling und Buchhaltung passen nicht zusammen.
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Analysemodell: Was wissen wir über den Prozess?
Service GmbH
Produkte
Kunden
verkauft
Lieferanten
Dienst-leistungen
Privat
Firmen
Kunden-karte
Lager
Handwerker
Spediteur
bestellt
beauftragt
liefert aus
holt ab
bietet an
beauftragt bietet an
beliefert
storniert
holtstornierteWare ab
liefert ab
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Geschäftsprozess: Bestellungen
Kundendatenprüfen
Kreditlimitprüfen
Verfüg-barkeitprüfen
Dienstleist-ung be-
auftragen
MAX/MINMenge Spediteur
beauftragen
Liefersatzanlegen
Bestellsatzupdaten
Kunden-stamm
Produkte-stamm
Liefer-schein
Vertrag
Kunden-stamm
Status
Bestellunganlegen
offene Posten
BestellungBest_Pos
BestellungBest_Pos
Lieferung
Beschaffung
Bestellprozess
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Objektmodell: Welche Geschäftsobjekte sind an dem Prozess beteiligt?
Kunde
Lieferanten
Zahlung
Stornierung
Produkte
Privat-Kunde
Firmen-Kunde
Kunden-Karte
Artikel Service
LagerBestellung
Lieferung
Retouren
Dienst-leister
Partner
Spediteur
Beauf-tragung /
Order
Bewegungsdaten
Stamm-daten
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Vollständigkeitsanalyse Wichtige Daten fehlen!
Kunde
Lieferanten
Zahlung
Stornierung
Produkte
Privat-Kunde
Firmen-Kunde
Kunden-Karte
Artikel Service
LagerBestellung
Lieferung
Retouren
Dienst-leister
Partner
Spediteur
Beauf-tragung /
Order
Bewegungsdaten
Stamm-daten
Liefernummer fehlt.Identifizierung nur über BestellnummerIdentifizierung nur
über BestellnummerKeine Untergliederung nach Positionen möglich.
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Kunden_stamm
Lieferant
Zahlung
Stornierung
Lager
Artikel_Sparte
Artikelspartennnr [1, (90%)]
Artikelgruppennr [6, (92%)]
Beziehungsanalyse
Produktnummer [0, (100%)]
Artikelnr [0, (100%)]
Order_ID [0, (100%)]Order_ID
Bestrellnr [0, (100%)]Order_ID
Best_Position
Bestrellnr [213, (90%)]
KD_Nummer[1211, (46%)]Kundennr
KD_Nummer[0, (100%)]Kunden_ID
Bestrellnr [0, (100%)]Bestrellnr
Kundencode[0, (100%)]Kunden_ID
Kundencode[0, (100%)]Kunden_ID
BestellungArtikel_Gruppe
Bestellnr [6, (97%)]Order_ID
Bestellnr [6, (97%)]Bestrellnr
Lieferung
Kundencode[0, (100%)]Kunden_ID
Produkte_stamm
FK-Column[Orphans, (%-korrekte Sätze) ]UK-Column
Legende
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Gezieltes Suchen nach „Waisenkinder“ (Orphans)
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Nachprüfen mit SQL
?
Abfrage über die HierarchieArtikelgruppe -> Produkte_Stamm -> Best_Position
Abfrage über die HierarchieProdukte_Stamm -> Best_Position
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Artikel-Hierarchie
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Analyse von Hierarchien
Produkte_Stamm
Artikel_Gruppe
Artikelsparte ARTIKELSPARTENNR1 , 2 ,3
ARTIKELSPARTENNR1,4,3ARTIKELGRUPPENNR1,2,3,4,5,6,11,10,9,8,7
ARTIKELGRUPPENNR100,1,6,2,5,4,7,3,10
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Position
Produkte
Gruppen
Sparten
Kunden-Stamm
Bestellung
Falsche Statuskennzeichnungvon Finanzprodukten
Orphans
Fehlerhafte Spartenkennzeichnungvon Gruppen
Doppelte Wertebelegung von Statuskennzeichnung für Privat- und Firmenkunden.
Fehlerhafte Verschlüsselungvon Artikel- und Produkten
DoppelteProduktnummern
Fehlerhafte , nicht rechenbareEinzelpreisbezeichnung
Korrekte Werte für:Umsatz pro Sparte?Umsatz pro Gruppe?Umsatz pro Produkt?Werden korrekte
Rechnungen gestellt?Umsatz pro Kunde?Macht die Kundenkarte
Sinn?
Korrekte Business Intelligence Auswertungen?
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Wer hat Recht Controlling oder Buchhaltung?
Zahlen: Controlling Zahlen: Buchhaltung
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Fall 2: Was wissen wir über den Kunden?Sind die Kundendaten ausreichend um Marketing-Kampagnen durchzuführen?
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Domain-Analyse Kundenkarte
?
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Überprufen der Regel:„Nur Privatkunden haben Kundenkarten“
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Überprufen der Regel:„Nur Privatkunden haben Kundenkarten“
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Überprufen der Regel:„Nur Privatkunden haben Kundenkarten“
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Hilft das Feld Branche zur Qualifizierung von Kunden?
Man stellt unterschiedlicheBegriffe für dasselbe fest(Synonyme)
??
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Standardisierung von Feldern
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Erstellen einer Rule mit standardisierten Branchennamen
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Die Rule „BRANCHEN“
![Page 71: Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022051413/55204d6849795902118bdc65/html5/thumbnails/71.jpg)
Ein Korrekturmapping wird erzeugt
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![Page 73: Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022051413/55204d6849795902118bdc65/html5/thumbnails/73.jpg)
![Page 74: Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022051413/55204d6849795902118bdc65/html5/thumbnails/74.jpg)
Generierter Prüflauf
![Page 75: Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022051413/55204d6849795902118bdc65/html5/thumbnails/75.jpg)
Anweisungen in welche Richtung standardisiert werden soll
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Vorher Nachher
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Agenda
09:30 Teurer Datensumpf" oder"Schlechte Daten kosten einfach nur viel Geld"
10:00 Einweisung in das Planspiel „Service GmbH“„Wenn Controlling auf die Buchhaltung schimpft“ Eine simulierte Firma mit (einigen) Problemen.
10:15 Systematische Vorgehensweisen bei Datenqualitätsanalysen mit einem Vorgehensmodell
10:30 Unterstützung durch Werkzeuge in Datenqualitätsprojekten
10:45 Pause
11:00 Datenqualität praktisch und hautnah:Data Profiling Analysen in der Service GmbH
12:15 Proaktives Datenqualitätsmanagement Zusammenfassung und Möglichkeiten
12:30 Ausklang mit Business Lunch
![Page 78: Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022051413/55204d6849795902118bdc65/html5/thumbnails/78.jpg)
Data Quality Management Process
Data Profiling
DatenkorrekturData QualityAuditing
Data QualityReporting
![Page 79: Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022051413/55204d6849795902118bdc65/html5/thumbnails/79.jpg)
Audits in den Datenflüssen
![Page 80: Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022051413/55204d6849795902118bdc65/html5/thumbnails/80.jpg)
DatenqualitätsreportingVerarbeitete Sätze pro Berichtzeitraum(Anzahl Positionen pro Bestellungen)
![Page 81: Datenqualität sichern Wenn sich Controlling und Buchhaltung streiten Praxisseminar zu Datenqualitätsanalysen mit einem Planspiel zur virtuellen Server](https://reader033.vdocuments.net/reader033/viewer/2022051413/55204d6849795902118bdc65/html5/thumbnails/81.jpg)
Füllstandsanzeige einzelner Werte
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Agenda
09:30 Teurer Datensumpf" oder"Schlechte Daten kosten einfach nur viel Geld"
10:00 Einweisung in das Planspiel „Service GmbH“„Wenn Controlling auf die Buchhaltung schimpft“ Eine simulierte Firma mit (einigen) Problemen.
10:15 Systematische Vorgehensweisen bei Datenqualitätsanalysen mit einem Vorgehensmodell
10:30 Unterstützung durch Werkzeuge in Datenqualitätsprojekten
10:45 Pause
11:00 Datenqualität praktisch und hautnah:Data Profiling Analysen in der Service GmbH
12:15 Proaktives Datenqualitätsmanagement Zusammenfassung und Möglichkeiten
12:30 Ausklang mit Business Lunch
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