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Krankenhäuser benötigen unter dem zunehmenden Wettbewerbsdruck intelligente Steuerungssysteme, um fundierte Entscheidungen zu treffen. „Hospital Intelligence“ hat z. B. vor dem Hintergrund des DRG-Systems eine hohe Aktualität. Daten müssen aufbereitet, analysiert und dem Management sowie den medizinischen Abteilungen zur Verfügung gestellt werden. Dazu bedarf es moderner, kostengünstiger Werkzeuge, die die Daten extrahieren, bereinigen sowie verdichten und mit denen flexible Analysen spielend einfach und schnell möglich sind.
Data Governance setzt den Rahmen für Entscheidungen und Verantwortlichkeiten bezüglich aller daten- und informationsrelevanten Prozesse im Unternehmen. Datenqualität im Kontext von Data Governance umfasst demnach interdisziplinäre und bereichsübergreifende Fragestellungen, da technologische Integrationsprozesse mit fachlichen Datenprozessen und regulatorischen Auflagen in Einklang gebracht werden müssen.
Zunehmender Wettbewerbsdruck und eine Vielzahl externer Auflagen stellen Unternehmen vor die Herausforderung, ihre Geschäftsprozesse unternehmensübergreifend zu optimieren, kundenzentriert auszugestalten und durch ein einheitliches, qualitativ hochwertiges Berichtswesen sowie ein adäquates Risikomanagement abzusichern. Dabei gilt es heute umso mehr, fachliche Anforderungen mit Mitteln der Informationstechnologie umzusetzen. Dies gilt auch und insbesondere für die Stammdaten (engl. Master Data), denn welche Unternehmensprozesse lassen sich heute noch ohne Stammdaten steuern? Ob Vertrags-, Kunden- oder Produktdaten, ob Betriebsmitteldaten oder Referenzdaten zur Produktionssteuerung – hochwertige Stammdaten sind für ein Unternehmen ein essenzieller Wert.
Am Anfang aller Aktivitäten im Datenqualitätsmanagement steht die Problemanalyse als Basis für die Ursachenermittlung mangelnder Datenqualität. TIQAssess richtet sich dabei an Unternehmen, die sich am Beginn dieser großen Herausforderung befinden und einen systematischen Überblick über Qualität in einem aussagekräftigen Ausschnitt ihrer Datenwelt erhalten möchten.
TIQSense richtet sich an alle, die Datenqualität und die damit verbundenen Herausforderungen gerade für sich entdecken und einen praxisbezogenen Ansatz zur Sensibilisierung von Management und Mitarbeitern suchen. Dabei sollen die Risiken einer Ignorierung an branchenbezogenen Beispielen genauso herausgearbeitet werden, wie die enormen Chancen, die der Aufbau eines nachhaltigen Datenqualitätsmanagements in sich trägt.
Die Strategie ist ein essentieller Bestandteil eines erfolgreichen Datenqualitätsmanagement. Denn nur damit kann die langfristige Entwicklungsfähigkeit des Datenqualitätsmanagement gesichert werden. Einerseits kann sich das gesamte Unternehmen bzw. der gesamte Unternehmensbereich daran orientieren und seine Prozesse dementsprechend ausrichten. Andererseits muss sich eine Erfolg versprechende Datenqualitätsstrategie an den konkreten Prozessen, Organisations- und IT-Strukturen sowie kulturellen Bedingungen eines Unternehmens orientieren.
Das Management der Datenqualität wird heute vor allem aus technischer und organisatorischer Sicht diskutiert. Fragen der Unternehmenskultur und damit verbunden des Veränderungsmanagements spielen nur sehr selten eine Rolle. Dabei läuft das Datenqualitätsmanagement Gefahr, zu mechanistisch ausgelegt und in seinen Möglichkeiten einer lebendigen und nachhaltigen Kultur beschränkt zu werden. Die Datenqualitätskultur versteht sich als Grundeinstellung der Mitarbeiter zum Thema Datenqualität, die sich im täglichen Verhalten realisiert. Veränderungsmanagement bezogen auf Datenqualität orientiert auf Maßnahmen und Ziele zur Beeinflussung von Wahrnehmungs- und Verhaltensmustern bei Mitarbeitern und Führungskräften.
Mit TIQView bieten wir Ihnen eine sehr innovative, einfach zu bedienende, kostengünstige und flexibel anpassbare Softwareapplikation zur qualitativen Datenanalyse (Data Profiling). Damit ist eine interaktive Analyse als Voraussetzung für eine verlässliche Datenbasis sowie gezielte Prozessverbesserungen in den Fachbereichen wie Einkauf, Vertrieb oder Controlling durchführbar.
Für eine umfassende regelbasierte Datenqualitätsanalyse, die über ein reines Data Profiling hinausgeht, benötigen Sie fachliches Wissen, das am besten in Form von ausführbaren Geschäftsregeln modelliert wird. Die Prüfungen werden somit automatisiert und damit zeitsparend und reproduzierbar durchgeführt. Des Weiteren wird das fachliche Wissen sauber von technischem Programmcode getrennt, was die Wartbarkeit und flexible Einsetzbarkeit des modellierten Wissens erheblich verbessert.
TIQ Solutions GmbH, Leipzig, 17.11.2011: Am 02. Dezember 2011 widmet sich der 6th Workshop on Business Intelligence an der TU Dresden dem Thema „Data Quality Management: Kostentreiber oder Erfolgsfaktor der Business Intelligence“. Die Veranstaltung findet in Kooperation mit dem Business Intelligence Research e.V., der Gesellschaft für Informatik, der T-Systems Multimedia Solutions GmbH sowie der TIQ Solutions GmbH statt.
TIQ Solutions GmbH, Leipzig, 12.07.2011: Die Leipziger TIQ Solutions GmbH wurde in das vom BMWi
geförderte ZIM-NEMO Netzwerk Biomedizinische Logistik – bm-log aufgenommen. Das Netzwerk bmlog
identifiziert und untersucht komplexe logistische Prozesse im Bereich der individualisierten und
regenerativen Medizin sowie der Biotechnologie. Ziel ist es dabei, komplexe Systemlösungen für diese logistischen Abläufe zu entwickeln und nachhaltig zu etablieren. Dazu zählen die Schaffung von Systemen, Geräten und Einrichtungen einschließlich notwendiger Software für technisch-logistische Lösungen sowie Organisations- und Qualitätsstrategien für die biomedizinische Logistik.
TIQ Solutions GmbH, Leipzig, 15.06.2011: Im Rahmen der Kieler Woche startet das „WELTPOKAL future ship 2020“ seine Törn auf dem größten Segelschulschiff der Welt. Am 19. Juni 2011 heißt es: Leinen los in Richtung Kopenhagen.
TIQ Solutions GmbH, Leipzig, 09.06.2011: Mit ‚TIQSentiVal‘, der Sentimentanalyse von Web 2.0 Daten, können Emotionen von Personen, die über Tweets, Statusmeldungen oder Kommentare im Web veröffentlicht wurden, maschinell analysiert werden.
TIQ Solutions GmbH, Leipzig, 17.05.2011: Die TIQ Solutions GmbH, die sich mit ihren methodischen und technischen Beratungsleistungen auf qualitätsgesichertes Datenmanagement spezialisiert hat, bietet mit ‚TIQSense‘ einen optimalen Einstieg in das Thema an.
TIQ Solutions GmbH, Leipzig, 25.02.2011: Im Rahmen der von der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität veranstalteten IQ Roadshow: Informationsqualität als Schlüssel für unternehmerischen Erfolg wird Jan Hüfner, Geschäftsführer der TIQ Solutions GmbH, einen Vortrag zum Thema „Datenqualitätsanalyse ganz einfach“ in Thüringen, Sachsen-Anhalt und Nordbayern halten.
TIQ Solutions GmbH, Leipzig, 26.01.2011: Im Rahmen der Vorlesungsveranstaltung „Enterprise Systems II“ hält Prof. Dr. Holger Hinrichs, Leiter Forschung und Entwicklung der TIQ Solutions GmbH, einen Gastvortrag an der Universität Leipzig.
Informations- oder Datenqualität (IQ) wird immermehr als ein wichtiger Wertschöpfungsfaktor erkannt. Die Qualitätsmängel zeigen sich zum Beispiel bei falsch geleiteten oder mehrfach ausgelieferten Postsendungen, der Herstellungmangelhafter Produkte und am Ende der Informationskette in falschen Berichtskennzahlen als Grundlage für strategische Entscheidungsprozesse.
Um geschäftliche Entscheidungen auf Basis fundierter Informationen zu treffen, setzt der Großteil deutscher Unternehmen inzwischen Softwarelösungen ein. Dabei erfolgt i.d.R. eine Transformation operativer Daten in betriebswirtschaftlich relevante Steuerungsdaten innerhalb einer die verschiedenen Datenquellen integrierenden Reporting-Architektur. Die Transformation der Daten ist aber in den meisten Unternehmen bisher nicht zufriedenstellend gelöst. Historisch „verwachsene“ IT-Infrastrukturen, „Dateninseln“, unterschiedliche Begrifflichkeiten und funktionsbezogene Einzellösungen erschweren eine gehaltvolle Datenanalyse.
Ein integriertes Informations- und Datenqualitätsmanagement auf der Basis des St. Galler Management Modells verbessert den methodischen Durchblick und unterstützt Unternehmen bei einem zielorientierten Vorgehen.
Moderne Krankenhäuser müssen sich ähnlichen betriebswirtschaftlichen Herausforderungen stellen wie andere Unternehmen. In der Konsequenz bedeutet dies die Integration bisher getrennter Versorgungseinheiten, die Optimierung von Controlling und Prozessmanagement sowie die Etablierung von Business Intelligence Systemen. Zur effizienten Umsetzung solcher Herausforderungen wiederum ist in solchen hochgradig datenintensiven Organisationen eine hohe Datenqualität unerlässlich. Dabei werden nachhaltige Qualitätskonzepte schon mittelfristig ihre Kostenvorteile unter Beweis stellen können.
Da, wie in vielen anderen Branchen, auch im Gesundheitswesen fast alle kritischen Prozesse auf elektronisch verfügbare Informationen angewiesen sind, hat die Qualität dieser Informationen einen entscheidenden Einfluss auf die Qualität der Prozessausführung sowie auf die Qualität der auf Basis der Informationen getroffenen taktischen und strategischen Entscheidungen. Dies betrifft sowohl die Verarbeitung von hochsensiblen Patientendaten als auch die Abrechnung von Leistungen, die Kommunikation zwischen Abteilungen sowie ökonomisch und wissenschaftlich motivierte Datenauswertungen. Der Artikel zeigt die Verbesserungspotenziale auf.
Lassen sich Datenqualitätsprobleme durch den Einsatz von Software nachhaltig lösen? Ein Plädoyer für einen ursachenorientierten Ansatz beim Datenqualitätsmanagement.
Zu den zentralen Wettbewerbsfaktoren in der Versicherungsbranche werden heute vor allem ein nachhaltiges Kundenwertmanagement, effiziente Kundenbeziehungen, ein aussagekräftiges Controlling zur Steuerung des Finanz- und Performancemanagements und eine zeitnahe Bilanzierung zur Erfüllung von regulatorischen Vorgaben und Analystenanforderungen gezählt. Mehr noch: Die Versicheurngsunternehmen sehen sich derzeit vor der komplexen Aufgabe, Solvency II-Projekte zur Implementierung eines modernen Risikomanagements zu planen und durchzuführen, um den künftigen aufsichtsrechtlichen Anforderungen zu genügen und im Wettbewerb um die Kunden und Kapitalgeber bestehen zu können.
Der Aufsatz soll dazu beitragen, das Problem mangelnder Datenqualität auch in den Führungsetagen bewusster zu machen, in dem verschiedene Beispiele für die negativen monetären Auswirkungen qualitativ schlechter Datenbestände zusammengetragen werden. Einige Aspekte sind mit Rechenbeispielen unterlegt, um die Kosten quantifizierbar zu machen und damit den Sinn professionellen Datenqualitätsmanagements noch deutlicher zu unterstreichen.
Mit QlikView, einer völlig neuen Art von Business Intelligence Software, ist es möglich mit ein paar Klicks sämtliche Datenquellen zu verknüpfen, zu durchsuchen, zu visualiseren und zu analysieren.
TIQ Solutions ist Implementationspartner von QlikTech und steht Unternehmen bei der Einführung des Datenanalyse-Tools QlikView beratend zur Seite.
Im Interview mit Jan Hüfner, Geschäftsführer bei der TIQ Solutions GmbH, erfahren Sie, was die neue Lösung von QlikTech so einzigartig macht und was nötig ist, um QlikView im Unternehmen zu implementieren. Weiterhin wird kurz ein Projektverlauf skizziert und erläutert, wie TIQ Solutions als Implementationspartner die Unternehmen in allen Projektphasen begleitet.
Nachhaltigkeit in der Lösung von Problemen und Berücksichtigung von rechtlichen Rahmenbedingungen - Beispiel Compliance und Datenschutz - sind für wirtschaftlich erfolgreiche Ansätze unabdingbar. Auch wenn Informationsqualität vielfach v.a. als IT-technische Dimension gesehen wird, so sind die davon betroffenen Elemente für Geschäftsbetrieb und Geschäftserfolg von großer Bedeutung. Entsprechend ist Informationsqualität auch als Ziel von Managementaufgaben zu sehen und der Bezug und das Verständnis der Fachbereiche und des Managements dazu sollte vorhanden sein und im Dialog mit der IT gestärkt werden.
Januar 2008: "Datenqualität", Jan Hüfner, Competence Site - Roundtable Datenqualität
Daten- und Informationsqualität ist ein wichtiger Wertschöpfungsfaktor, den Unternehmen bisher zu wenig beachtet haben. Oft entstehen hohe Kosten durch eine mangelnde Qualität der Geschäftsinformationen. Zum Beispiel wird die Pflege von Kundenbeziehungen schwieriger, auch strategische Chancen können mit fehlerhaften Daten gar nicht erkannt oder dann nicht optimal genutzt werden. In der Praxis zeigt sich (fehlende) Datenqualität u.a. bei falsch geleiteten Postsendungen, Poduktion falscher Produkte, Mehrfachauslieferungen oder – am Ende der Informationskette – in falschen Kennzahlen im Berichtswesen. Für Projekte i.R. von Systemmigration, Datenintegration oder für ein Data Warehouse ist die Qualität der Daten inhärent ein wesentlicher Erfolgsfaktor und Kostentreiber. Oft sind Probleme im Projekt-Management ebenfalls auf Fehler oder Mängel bei der Datenqualität zurückzuführen. Gründe genug, um sich intensiv mit dem Thema Datenqualität zu befassen!
Jan Hüfner
