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Datenqualitätsmanagement heute und morgen

Date post: 25-Jan-2015
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Datenqualitätsmanagement heute und morgen 10 „Hin und Weg“-Thesen und ihre Folgen Prof. Dr.-Ing. Holger Hinrichs [email protected]
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Page 1: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

Datenqualitätsmanagement heute und morgen

10 „Hin und Weg“-Thesen und ihre Folgen

Prof. Dr.-Ing. Holger Hinrichs

[email protected]

Page 2: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Ein paar Worte…

� zu meiner Person:

– Diplom-Informatiker

– Promoviert über „Datenqualitätsmanagement in Data Warehouse-Systemen“, 2002

– Seit 2004 an der Fachhochschule Lübeck

� zur TIQ Solutions GmbH:

– 2004 gegründet

– Bietet kundenindividuelle Lösungen mitganzheitlichem Datenqualitätsmanagement

Page 3: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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� Motivation

� 10 „Hin und Weg“-Thesen

� Hin, aber wie?

� Am Ziel: das DQMS der Zukunft?

� Resümee

Agenda

Page 4: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Motivation

� Heute weitgehend Konsens: Datenqualität ist kritischer Erfolgsfaktor

� DQ-Werkzeuge entstammen meist dem DataWarehousing/BI-Umfeld.

� Diese Vergangenheit spiegelt sich noch heute in der Architektur vieler DQ-Werkzeuge wider.

� Ziel dieses Vortrags

– Defizite bisheriger DQM-Ansätze offenlegen

– Neue Wege aufzeigen

Page 5: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Fokus auf strukturierte Daten(ERP etc.)

SymptombehandlungToolgläubigkeitMonolithische Pauschallösung

Ein typisches DQM-Szenario…

DataWarehouse

Daten-bereitstellung

CRMStrategischesReporting

… ...Daten-auswertung

Operative Systeme. . .

Datenintegrationund -bereinigung

ETL /DQMTool X E

inbahnstraße

Fokus auf Kundendaten

Page 6: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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These 1

� Weg von der ausschließlichen Symptombehandlung!

� Weil

– organisatorische, technische und prozessinhärente Mängel bestehen bleiben

– die DQ-Kosten folglich nicht – wie gewünscht –kontinuierlich sinken können

– DQM nachhaltig sein muss

� Hin zur Ursachenorientierung!

Page 7: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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These 2

� Weg von monolithischen, funktional überfrachteten Pauschallösungen!

� Weil– sich erst nach einer individuellen Problemanalyse sagen lässt, welche Gegenmaßnahmen einzuleiten sind und welche Tools diese adäquat unterstützen könnten

� Hin zu individuellen, auf den konkreten Bedarf zugeschnittenen Lösungen

Page 8: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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These 3

� Weg von „Add On“-Lösungen!

� Weil

– „unter der Oberfläche“ weiter vieles schief läuft

– auf diese Weise ein ganzheitlicher Ansatz zum DQM a priori verhindert wird

� Hin zu „Built In“-Lösungen!

Page 9: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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These 4

� Weg vom Fokus auf DWS/BI!

� Weil

– DQ-Probleme z. B. im EAI-Umfeld und im operativen Tagesgeschäft genauso kritisch sein können

– die Ursachen für DQ-Probleme oft im OLTP-Bereichliegen (Workflows, Software, Organisation)

� Hin zu einer gleichberechtigten Betrachtung aller datenverarbeitenden Prozesse im Unternehmen!

Page 10: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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These 5

� Weg vom Fokus auf (strukturierte) ERP-Daten!

� Weil– eMails, Textdokumente, Spreadsheets, Zeichnungen, Webseiten etc. ebenso erfolgskritisch sind

– eine hohe Metadatenqualität Voraussetzung für deren effektive Nutzung ist

� Hin zur Einbeziehung semistrukturierter und unstrukturierter Daten im Sinne eines unternehmensweiten Informationsmanagements!

Page 11: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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These 6

� Weg vom Fokus auf eine kleine Teilmenge von DQ-Merkmalen!

� Weil– DQ mehr ist als Konsistenz und Dublettenfreiheit

– zum Beispiel Aktualität und Genauigkeit ebenfalls wichtige Merkmale sind (die sich allerdings ausschließlich ursachenorientiert angehen lassen)

� Hin zu einer gleichberechtigten Betrachtung aller DQ-Merkmale!

Page 12: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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These 7

� Weg von rein domänenunabhängigen DQ-Metriken!

� Weil

– diese in vielen Anwendungsbereichen einfach nicht ausreichend sind

– anwendungsspezifisches Know How (des Kunden!) zur DQ-Bewertung so unberücksichtigt bleibt

� Hin zu domänenspezifischen DQ-Indikatoren!

Page 13: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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These 8

� Weg vom reaktiven DQM!

� Weil

– das Kind dann schon in den Brunnen gefallen ist

– vorbeugende Maßnahmen langfristig kostengünstiger sind

� Hin zu einem proaktiven DQM, das den gesamten „Lebenszyklus“ von Informationen abdeckt!

Page 14: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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These 9

� Weg vom ausschließlichen Fokus auf Kundendaten!

� Weil– Daten aus anderen Domänen (Produktionssteuerung, Einkauf etc.) ebenfalls Qualitätsmängel aufweisen können

– diese Mängel durchaus Kostentreiber sein können

� Hin zu einer gleichberechtigten Betrachtung aller Unternehmensdaten!

Page 15: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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These 10

� Weg von einer blinden Technik- bzw. Toolgläubigkeit!

� Weil

– der Einkauf eines DQ-Werkzeugs an sich noch gar nichts bringt

– es auf die Methode ankommt

� Hin zu einem methodengetriebenen Werkzeugeinsatz!

Page 16: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Hin, aber wie?

� Fazit

– Erforderlich ist ein bzgl. Werkzeugeinbindung und Maßnahmenableitung offenes und flexibles Steuerungssystem zum DQM.

� Ideen

– TDQM als grundlegende Philosophie (Thesen 1, 6, 7, 8, 10)

• DQ-orientierte Unternehmenskultur

• „Informationsprodukte“

– Unternehmensweite Inhalteverwaltung (ECM) (These 5, 9)

– Dienstorientierung (SOA) (Thesen 2, 3, 4)

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PDCA-Zyklus im (T)DQM

[PDCA-Zyklus frei nach Deming]

Plan

Do

Check

Act

Festlegen von Qualitätsanforde-rungen an Daten (alle DQ-Merkmale, alle kritischen Unternehmensdaten)

Operative Datenverarbeitung

(in datenintensivenGeschäftsprozessen)

Messen der Datenqualität, auch unter Verwendung domänenspezifischerMetriken

DQ-Verbesserung, nicht nur symptombehandelnd, sondern auch ursachen-orientiert:

Prozessoptimierung, Werkzeugoptimierung, Schulung, ...

Page 18: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Unternehmensweite Inhalteverwaltung

Annotierung/Klassifizierung

Speicherung/Archivierung

Retrieval

Enterprise Content Management (ECM)

Metadatenmanagement inkl. (M)DQM

Text

eMails

Spreadsheets

Video

Audio

HTMLXML

Zeichnungen

Bilder

Papier...

Page 19: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Flexibilität durch Dienstorientierung

� Service Oriented Architecture (SOA)

– Funktionen, die bisher innerhalb von Softwareapplikationen „gefangen“ waren, werden in Form von Diensten mit einer wohldefinierten Schnittstelle nach außen bereit gestellt und können über Standardprotokolle aufgerufen werden.

� Vorteile

– Dienste sind plattform- und betriebssystemunabhängig

– Dienste sind wiederverwendbar

– Dienste sind lose gekoppelt und können flexibel miteinander verknüpft („orchestriert“) werden

– Dadurch: schnelle und kosteneffiziente Anpassung der Geschäftsprozesse an neue Gegebenheiten

Page 20: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Dienstorientierung – das Grundprinzip

Dienstgeber(service provider)

Dienstgeber(service provider)

Dienstverzeichnis(service registry)

Dienstverzeichnis(service registry)

Dienst-nehmer

(service consumer)

Dienst-nehmer

(service consumer)

publizierenfinden

aufrufen

[Quelle: Schmidt, Bender, Kazakos, Tomczyk]

+ orchestrieren

Page 21: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Dienstorientierung mit Web Services

SOAP

WSDL

UDDIUDDI

Dienst-nehmer

(service consumer)

Dienst-nehmer

(service consumer)

Dienstverzeichnis(service registry)

Dienstverzeichnis(service registry)

Web ServiceWeb Service

UDDI

[Quelle: Schmidt, Bender, Kazakos, Tomczyk]

+ orchestrierenmit BPEL4WS

Page 22: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Orchestrierung von Diensten

[Quelle: Hewlett-Packard]

Page 23: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Consu

mer

Service Orches-tration

BusinessProcesses

Am Ziel: das DQMS der Zukunft?

ERP DQ Applications

Business Service Bus

DQService

Bus

DQPlanningServices

ERPServices

ECMServices

...DQ

MeasuringServices

DataCleansingServices

Provider

ECM ...

Page 24: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Resümee

� Wenn DQM nicht in eine Sackgasse führen soll, ist ein Umdenken erforderlich – bei Unternehmen, Tool-Herstellern und Beratungshäusern.

� Die hier postulierten Thesen können als Richtschnurdienen auf dem Weg zu einer unternehmensweiten Datenqualitätskultur.

� Allerdings:

– SOA und ECM sind derzeit Hype!

– Einführung von SOA und ECM ist aufwändig!

– Daher schrittweiser Umstieg erforderlich.

Page 25: Datenqualitätsmanagement heute und morgen

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Das war‘s…

TIQ Solutions GmbH

c/o Intershop Tower

Leutragraben 1

07743 Jena

Web: www.tiq-solutions.de

E-Mail: [email protected]

Telefon: 03641 – 66 45 62

Fax: 03641 – 66 45 61

VIELEN DANK

FÜR‘S ZUHÖREN!


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