Ursächlich für mangelnde Datenqualität sind oft alte bzw. gewachsene Systeme. Oder auch mangelnde operative Möglichkeiten der Datenverwaltung.
Einige Beispiele:
Wegen begrenzter Feldlängen wurden die Informationen in der Vergangenheit oft abgekürzt: "Volker v.Wedelstedt ,Baronin v. Mahs vertr.d.HV Wilhelm Erl OHG c/o Energiehandel GmbH"
In den Straßenfeldern stehen Zustellinformationen: "Cornelia u. Fank Reichert, Engadinerstr. 12 2 Whg. 222 Aufg. 2".
In alten oder gewachsenen Systemen stehen in den Namensfeldern neben dem Firmennamen meist noch weitere Informationen, die dort nichts verloren haben. Dazu gehören etwa
Sogar Zustellinformationen haben unsere Experten schon gefunden.
Ein Kunde mit mehreren Verträgen ist mehrfach, unter Umständen sogar in unterschiedlichen Schreibweisen im System eingetragen: "WWK Lebensversicherungs AG" und "WWK Lebensversicherung" und "Allgemeine Versicherung AG". Der Sachbearbeiter muss raten, welche Verträge zu einem Kunden gehören!
Komplexe Strukturen, wie bei öffentlichen Verwaltungen oder den verschiedenen Eigentümer-Gemeinschaften, mussten in wenigen Feldern möglichst komplett abgebildet werden. Das Resultat: "Landeshauptstadt XY Abt.7 Haustechnik (Bau H7) UA210 Grundsch."
Im Rahmen der Datenmigration analysieren unsere Data-Quality-Experten die verschiedenen Daten-Pools. Dabei decken sie offensichtliche und versteckte Schwächen auf. Mit diesem Ist-Zustand kann man die nötigen Schritte planen - und einer erfolgreichen Migration steht nichts mehr im Weg.
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