Datenqualität – Essentiell für Unternehmen

Wie viel Image kostest es, wenn Kunden und Interessenten sagen „Können die nicht einmal meinen Namen richtig schreiben?“

Wie viel zusätzlichen Arbeitsaufwand kostet es, wenn Kunden und Interessenten verärgert anrufen, wenn Angebote und Waren nicht ankommen?

Eine gute Datenqualität ist die Basis für jedes Geschäft. Ohne Kunden-, Lieferanten-, Artikel- und anderen Informationen ist ein Unternehmen nur eine leere Hülle, erst Daten und Aufträge sind Voraussetzung für Umsatz und Gewinn.

Nicht nur für operative Bereiche wie unter anderem Stammdaten, Marketing und Auftragsbearbeitung ist die Datenqualität von essentieller Bedeutung, sondern auch für schlüssige und korrekte Analysen und Prognosen (Data Mining) als Basis für strategische Unternehmensentscheidungen.

Im täglichen Leben führen immer wieder Erfassungsfehler zu falschen, inkorrekten Daten und in der Folge unter anderem zu Dubletten im System. Erfassungsfehler sind zum Beispiel: Tippfehler, Lautfehler, Groß-/Kleinschreibung, Buchstabendreher, unterschiedliche Zeichensätze, Accents, vertausche Wortfolgen und Kombinationen von Fehlern.

Beispiele

• Kann mit der vorhandenen Adresse „Götegasse 13 - D - 25000 – Baden“ die richtige Adresse „Goethegasse 13 - A - 2500 – Baden“ gefunden werden?
• Kann „Usrula“ als „Ursula“ identifiziert werden?
• Werden der „Nordschleswige …“ und „Südschleswige …“ mit selber Adresse als Doublette angezeigt oder nicht?
• Ist die Adresse „БТК Строй - Ворошилова ул., д. 93 – RU – 358000 – Ижевск - Республика Удмуртия“ korrekt und wie wird Sie ausgesprochen?
• Können Fakeadressen gefunden werden?

Die Qualität von Daten ist ein entscheidender Faktor. Referenztabellen (z. B. Namen, Straßen und andere Bezeichnungen aus vielen Bereichen wie Politik, Geschichte, Geografie und Business) ermöglichen Daten besser zu analysieren, zu formatieren, automatisch zu korrigieren, bzw. anzureichern und Dubletten wesentlich schärfer zu trennen.

Das vorstehende gilt natürlich für alle Daten wie auch z.B. Stücklisten, Ersatzteilkatalogen oder Inventurlisten

• „Stift 3,2 mm, Ø 17mm“ und „Stift Ø 10 mm, 32mm lang“ und „Nagel Durchm. 12mm, 50 mm“.
  In welcher Reihenfolge werden die Informationen geschrieben und mit oder ohne Leerstellen?
• Wie viele „Schreibenwischer“ anstelle von „Scheibenwischer“ gibt es in diversen Listen?

Basis-Technologie ist die „fehlertolerante Suche“, die Ähnlichkeiten sucht und verarbeitet. Das Modul wird als API in Anwendungen integriert und erweitert signifikant die Funktionen „Neuanlage/Korrigieren“ und „Suchen“.
Dubletten werden vermieden und Boykottlisten, Robinsonlisten und andere Listen werden wirkungsvoll (eben auch bei fehlerhaften Eingaben) berücksichtigt. Suchergebnisse enthalten Treffer, die dem „gemeinten“ entsprechen und nicht auf einfaches logisches Vergleichen sich beschränkt (zum Beispiel Hamburg-Altona und Hamburg Altona).

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