QlikView (QV) is a visual dashboarding tool capable of visualizing large datasets with QlikTechs unique in-memory architecture. In memory technology enables a new and interactive way of navigating and understanding relationships in datasets. Analysis paths for dashboards don’t have to be conceived beforehand in a design process but arise on-the-fly in the data. The term Business Discovery has been introduced by QV to emphasize the new possibilities as opposed to more traditional BI tools.

QV is able to handle exceptionally large dataset, thanks to its native data compression (10x) technique and the scalability of RAM memory. Sometimes it can become a problem just getting the large datasets in QV! Whereas QV has some nice built-in features for parallel (multi-threaded) loading from relational database sources (RDBMS) it is less efficient to load from text formats like CSV because of parsing and type conversions. Very large flat file data sources (up to 100GB) can take well over an hour to load. It does not make sense to introduce an additional RDMBS layer just to enable the multi-threaded bulk loaders of QV. Moreover, in many organisations flat files are the preferred way of exchanging data. Fortunately now there is a solution for loading flat files into QV, fast.

In 2011 QlikTech released some documents that laid out the structure of a native but open file format named QVX. Data in QVX format can be loaded up to 3 times faster because the data is already preprocessed in a way QV understands. QVX is a semi-binary format with a header describing fields in XML followed by the data itself in binary format. In January 2012 Ralf Becher of TIQ Solutions wrote a Java based library to convert CSV files to QVX format. Along with the open-sourced version TIQ also sells a multi-threaded version to accommodate for very large datasets. Remember, the rising volume of the datasets in dashboards is the outset of the QVX format! Now this has been taken a step further.
Jasper Knulst a Hadoop specialist working for Incentro, has collaborated with Ralf to refactor his QVX converter to be executable on Hadoop as a MapReduce job. This means QVX files can be generated directly as Hadoop output, leveraging the extreme processing power of Hadoop, which is horizontally scalable by design.

The joint Hadoop QVX converter (HQC) will be announced this week especially for Qonnections 2012. The HQC will serve organisations well that employ both QV and Hadoop. On the one hand large datasets can be passed through a Hadoop MR job, using it as a QVX converter on steroids. On the other hand analytic or ETL jobs on Hadoop could produce output data in QVX format directly. Incentro and TIQ Solutions are both providing professional services for HQC implementations.

More details about the Hadoop QVX converter can be found here: http://www.tiq-solutions.de/download/attachments/425996/Process_schema_Hadoop-QVX-Converter.pdf.

Kommen Ihnen diese Situationen aus der Praxis bekannt vor?

Datenlieferungen müssen im Jahresabschluss mehrfach wiederholt werden. Fehlerquellen werden erst spät erkannt und manuelle Eingriffe sind zur Normalität geworden. Außerdem sind die Kosten für Datenanalyse viel zu hoch.

Die Deutsche Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.V (DGIQ) beschäftigt sich auf dem Treffen der Regionalgruppe Nord mit den aktuellen Herausforderungen für die Versicherungswirtschaft beim Thema Datenqualität.

Data Profiling im Zeichen von MaRisk/Solvency II – Die neuen regulatorischen Anforderungen verlangen, dass Versicherungen neben den quantitativen Vorgaben auch den Fokus auf qualitative Kriterien legen. Dabei spielt die Qualität der Daten eine große Rolle. Wir stellen Ihnen vor, welche Rolle das Data Profiling dabei spielen kann.

Datenqualitätskriterien und ihre Bewertung – Die Verbesserung der Datenqualität wird häufig als große Herausforderung hervorgehoben. Aber was bedeutet eigentlich Datenqualität und wie misst man sie? Um etwas Licht ins Dunkel zu bringen, stellen wir Ihnen aktuelle Qualitätskriterien und Bewertungsmethoden vor.

Regelbasierte Datenqualitätsüberwachung durch den Fachanwender – Die Datenqualität liegt immer in der Verantwortung der IT! Oder? Wir möchten Ihnen zeigen, was Datenqualität für den Fachbereich bedeutet und wie er Einfluss hierauf nehmen kann.

Kommen Sie am 09. Mai 2012 nach Hannover zum Workshop Datenqualität auf dem Regionaltreffen der DGIQ. Informieren Sie sich über aktuelle Themen aus der Praxis und knüpfen Sie neue Kontakte.

Agenda:

Die Veranstaltung und Get Together finden in der HBX-Stadtbrauerei am Aegi (Osterstraße 64, 30159 Hannover) statt. Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenlos.

Bei Fragen können Sie sich gerne an Herrn Jan Hüfner (DGIQ) per Telefon +49 (0)151 147 10 471 oder Mail j.huefner@dgiq.de wenden.

Jetzt anmelden!

Am 21. März 2012 findet das "dienstleistungs forum sachsen 2012" in Dresden statt. Die bisherige Entwicklung, das Know how und Potential zeigen, dass Dienstleistungen gelebt und zukunftsfähig entwickelt werden. Dienstleistungen brauchen Herzblut, Ideen und Visionen. Das Forum 2012 unter dem Motto "Dienstleistungen: Profession, Innovationen & Perspektiven" bringt es auf den Punkt und bietet für alle Teilnehmer Anregungen, Motivationen und Impulse für ihre Arbeit.

Jan Hüfner (Geschäftsführer) und Markus Blum (Senior Consultant) von der Leipziger TIQ Solutions GmbH gehen in ihrem Workshop „Wie gut kennen Sie Ihr Unternehmen? – Unbekannte Kunden- und Gewinnpotenziale entdecken!“ auf verschiedene Möglichkeiten ein, unternehmerische Entscheidungsgrundlagen zu verbessern.

Aufgrund der Unübersichtlichkeit und der mangelhaften Qualität der Informationen sowie der Vielzahl von Zusammenhängen müssen Entscheidungen heute häufig unter großer Unsicherheit getroffen werden. Zudem werden nur Bruchteile verfügbarer Informationen für Entscheidungen genutzt. Daher ist es wichtig, einen unkomplizierten, kreativen und effizienten Umgang mit der informationellen Komplexität zu finden.

In diesem Kontext zeigen die Referenten anhand erfolgversprechender Anwendungsbeispiele neue Perspektiven auf dem weiteren Weg in die Informations- und Wissensgesellschaft auf. Jan Hüfner und Markus Blum entführen die Teilnehmer in eine Welt, in der sogar Fragen beantwortet werden, die sich vorher niemand gestellt hat.

Das „dienstleistungs forum sachsen 2012“ findet im IHK-Bildungszentrum Dresden (Mügelner Str. 40, 01237 Dresden) im Hörsaal 002 im Zeitraum von 10:00 Uhr bis 15:30 Uhr statt. Mehr Informationen und Anmeldung unter dienstleistungs forum sachsen 2012.

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.

Mehr Informationen erhalten Sie unter 6th Workshop on Business Intelligence zum Thema “Data Quality Management: Kostentreiber oder Erfolgsfaktor der Business Intelligence“.

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.

Mehr Informationen erhalten Sie unter Aufnahme der TIQ Solutions GmbH in das Netzwerk Biomedizinische Logistik – bm-log.

Ralf Becher, Geschäftsführer der TIQ Solutions GmbH, wird im Rahmen der Veranstaltung
„WELTPOKAL future ship 2020“ vom 19. bis 24. Juni 2011 über das Datenqualitätsmanagement der
Zukunft referieren.

Mehr Informationen erhalten Sie unter Datenqualitätsmanagement der Zukunft.

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.

Mehr Informationen erhalten Sie unter Sentimentanalyse mit TIQSentiVal.

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.

‚TIQSense‘ richtet sich an alle, die Datenqualität und die damit verbundenen Herausforderungen gerade für sich entdecken und einen praxisbezogenen Einstieg für ein Datenqualitätsmanagement suchen. Dabei sollen die Kosten und Risiken einer Ignorierung der Datenqualität an möglichst branchenbezogenen Beispielen genauso herausgearbeitet werden wie die enormen Chancen, die der Aufbau eines nachhaltigen Datenqualitätsmanagements in sich trägt. Ziel dieser Sensibilisierungsmaßnahmen ist es, neben den praktischen Erfahrungen auch Methoden und Herangehensweisen des Datenqualitätsmanagements in Grundzügen aufzuzeigen. Damit sollen sowohl im Management als auch unter den Mitarbeitern Aha-Erlebnisse in Sachen Datenqualität erzeugt werden. Diese Erkenntnisse sind dann Grundlage für die erfolgreiche Einführung eines nachhaltigen Konzepts zum Datenqualitätsmanagement. Der methodische Rahmen von ‚TIQSense‘ gestaltet sich flexibel. So können Interessenten an dem Thema aus Vorträgen, Workshops, Seminaren, Fragebögen sowie spielerischen Elementen wählen.

Datenqualität ist ein immer stärker im Fokus der Unternehmen stehender Erfolgs und Wettbewerbsfaktor, da kein Geschäftsprozess heute noch ohne Daten auskommt. Deren Güte ist also Voraussetzung für eine effiziente Umsetzung von Prozessen. Die Vorteile eines professionellen Datenqualitätsmanagements liegen auf der Hand: Verbesserung von operativen und strategischen Entscheidungsgrundlagen, Senkung von Geschäftsrisiken und Erfüllung von gesetzlichen Auflagen, Optimierung von Kundenbeziehungen, erhebliche Reduzierung von Verwaltungskosten, Reduzierung von Mehraufwand hervorgerufen bspw. durch manuelle Korrektur der Daten sowie Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit.

Weitere Informationen zu 'TIQSense' erhalten Sie unter: http://www.tiq-solutions.de/display/loesungen/TIQSense

Im Rahmen der von der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität veranstalteten IQ Roadshow wird Jan Hüfner, Geschäftsführer der TIQ Solutions GmbH, einen Vortrag zum Thema „Datenqualitätsanalyse ganz einfach“ in Thüringen, Sachsen-Anhalt und Nordbayern halten.

Informationen sind heute eine entscheidende Ressource für die unternehmerische Entscheidungsfindung. Aber leider werden sie noch viel zu selten angemessen im gesamten Unternehmen genutzt. Die Ursache hierfür liegt vor allem in der Unübersichtlichkeit, Komplexität und Qualität des vorhandenen Datenmaterials und wichtige Entscheidungen zur Unternehmenssteuerung werden oft unter sehr großer Unsicherheit getroffen. Daher wird Jan Hüfner in seinem Vortrag auf die Möglichkeiten, den betrieblichen Informationsumfang als Unternehmer auch qualitativ zu beherrschen, eingehen und anhand von verschiedenen Analyse-Werkzeugen praktisch verdeutlichen.

Der Vortrag findet am 01.03.2011, zwischen 15 und 18 Uhr im Technologieinnovationspark Jena, am 02.03.2011, zwischen 9 und 12 Uhr in der IHK Halle-Dessau und am 03.03.2011, zwischen 9 und 12 Uhr in der IHK Coburg und zwischen 15 und 18 Uhr in der IHK Erfurt statt. Die Teilnahme an den Veranstaltungen ist kostenfrei.

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.

Prof. Dr. Holger Hinrichs folgt damit der Einladung von Prof. Dr. Rainer Alt, dem Leiter des Institutes für Wirtschaftsinformatik, der seinen Studierenden in dieser Vorlesung einen Einblick in verschiedene Aspekte des überbetrieblichen Einsatzes bzw. der Vernetzung von Anwendungssystemen zwischen Unternehmen bieten möchte. „Dabei schätzen wir es sehr, wenn wir unseren Studierenden einerseits den Kontakt zu lokalen IT-Unternehmen und andererseits einen Einblick in neue Trends sowie Erfahrungen aus der Praxis vermitteln können“, so Prof. Dr. Alt.

Der Schwerpunkt des Vortrages zum Thema „Überbetriebliches Stammdatenmanagement – Erfolgsfaktor Datenqualität“ liegt darin, Ansatzfelder für ein Datenqualitätsmanagement in einer Referenzarchitektur für überbetriebliches Stammdatenmanagement darzustellen. Außerdem werden Ursachen für mangelnde Datenqualität aufgezeigt und ein integriertes Datenqualitätsmanagement als Lösung für ein erfolgreiches Stammdatenmanagement dargestellt.

Der Gastvortrag findet am 27.01.2011 von 15 Uhr bis 17 Uhr im Seminarraum 7 (Raum I131, 1.OG), Grimmaische Str. 12 an der Universität Leipzig statt.

Wer wie ich die Marktentwicklung der innovativen BI-Software „QlikView“ schon ein paar Jahre verfolgt, wird auf der Kundenkonferenz „InteraQtions 2010“ vorletzte Woche in Frankfurt /Main nicht verwundert gewesen sein, dass der Firma QlikTech die gerade als überwunden erklärte Wirtschafts- und Finanzkrise offenbar kaum etwas ausgemacht hat. Vielmehr hat sie mit dieser Veranstaltung gezeigt, dass sie inzwischen trotz der immer noch vergleichsweise geringen Marktanteile einen Wachstumsschub hinter sich hat. Einmal abgesehen davon, dass in der Krise die allgemeine Notwendigkeit von BI-Software vielleicht auch dem letzten Ignoranten davon überzeugt haben dürfte, dass nur so die Daten als Basis für gehaltvolle Entscheidungen genutzt werden können. So scheint QlikTech schon wieder seinen Ruf als das weltweit am schnellsten wachsende BI-Softwareunternehmen zu bestätigen.
Weiterlesen auf dem Datenqualität-Blog!

Als ich mich vor etwa zehn Jahren zum ersten Mal mit dem Thema Datenqualität beschäftigt hatte, war der Qualitätsregelkreis (Planung-Messung-Bewertung-Verbesserung oder Plan-Do-Check-Act, kurz: PDCA) State of the Art im Hinblick auf nachhaltiges DQ-Management. Nicht nur die Berater, sondern vor allem auch die DQ-Softwarehersteller übernahmen dieses Prinzip und bauten ihre Module um diesen Regelkreis herum. Das suggeriert selbst heute nicht selten, dass mit einer DQ-Software-Suite eigentlich alle Probleme in diesem Bereich schnell gelöst werden können. Aber wir wissen ja inzwischen, wie wir das einzuordnen haben. Schaut man sich aber die einzelnen PDCA-Ansätze im DQM-Umfeld mal genauer an, wird man erhebliche inhaltliche Differenzen feststellen. Daher möchte ich hier zunächst zwischen einem projektorientierten und einem prozessbegleitenden DQM-Ansatz unterscheiden.

Weiterlesen auf dem Datenqualität-Blog!

Im modernen Datenqualitätsmanagement wird viel Wert auf einen möglichst ganzheitlichen Charakter und proaktive Maßnahmen zur nachhaltigen und damit kosteneffizienten Verbesserung der Qualität von Daten gelegt. Das alles ist schnell dahin gesagt. Was aber verbirgt sich dahinter? Dazu an dieser Stelle ein paar Ausführungen.

Weiterlesen auf dem Datenqualität-Blog!

Mangelnde Datenqualität beeinflusst unsere Lebensqualität. Dieser soziale Aspekt einer werdenden Informationsgesellschaft wurde bislang zu wenig berücksichtigt. Im ersten Teil dieses Beitrages haben wir den Einfluss auf den unmittelbaren Alltag betrachtet. Im zweiten Teil folgen weitere Beispiele.

Weiterlesen auf dem Datenqualität-Blog!

Die Qualität unserer Daten und Informationen wird im angehenden Informationszeitalter zu einer immer wichtigeren Problemstellung unseres unmittelbaren Lebensalltags. Informations- bzw. Datenqualität beschreibt dabei, wie gut eine Information oder ein Datensatz den Anforderungen der Nutzer entspricht. Je nach Definition kommen dabei mehr als ein Dutzend Merkmale wie Vollständigkeit, Fehlerfreiheit, Aktualität usw. und zusätzlich noch fachspezifische Indikatoren auf der Basis von ganz verschiedenen Geschäftsregeln zum Ausdruck.

Weiterlesen auf dem Datenqualität-Blog!

„Datenqualität? Nie gehört. Das gehört nicht in mein Ressort!“ Was der Kollege aus dem Einkaufsbereich Ihnen als dem neu ernannten Datenqualitätsverantwortlichen des Unternehmens da an den Kopf wirft, ist wahrlich nicht sehr motivierend, aber in der Praxis sicher kein Einzelfall. Es lässt schon ahnen, an welchen Fronten Sie in den nächsten Jahren vor allem kämpfen werden: Kennen, Können, Wollen und Sollen. Wer sich mit Datenqualität auf einer bereichsübergreifenden Ebene beschäftigt, der braucht starke Nerven, Rückgrat, Toleranz und ganz ganz viel Geschick!

Weiterlesen auf dem Datenqualität-Blog!

Es ist eigentlich schon eine Weile her, als ich im Dunstkreis der aufstrebenden Datenqualitätsbranche eine Werbeanzeige sah, die mich irgendwie verblüffte: Eine Kind fläzt am Frühstückstisch und statt sich sein Müsli zwischen die Zähne zu stopfen, spielt es mit irgendwelchen auf dem Tisch verstreuten kleinen grünen Kugeln, die mich irgendwie an chemisch zurechtgefärbte Erbsen erinnern. Vielleicht ein Erbsenzähler? Ein Erbsenpicker? Oder ein Erbsenschnipser? Das alles fand seinen Bezug zum Thema Datenqualität eigentlich nur durch den die Werbeanzeige zierenden Slogan: „Schicken Sie Ihre Daten bei uns in die Schule.“

Weiterlesen auf dem Datenqualität-Blog!

Stellen Sie sich vor, Sie haben Ihre Freunde zum Finale der Fußball WM 2010 zu sich nach Hause eingeladen. Die Getränke sind kaltgestellt, der Grill brennt bereits und Ihr neues Internetfernsehen ist endlich angeschlossen. Pünktlich 20:30 Uhr stehen die Fußballbegeisterten vor Ihrer Tür und wollen nur Eines: das Highlight der WM 2010 sehen! Jedoch können Sie den Sender nicht empfangen, weil „irgendetwas“ mit Ihrem Anschluss nicht stimmt. Katastrophe!

Weiterlesen auf dem Datenqualität-Blog!

Seit Anfang Juni präsentiert sich die TIQ Solutions GmbH in einem neuen „Gewand“ im World Wide Web. Der Grund für die neu designte Homepage war unter anderem die nun offizielle Erweiterung des Tätigkeitsbereiches – über das Datenqualitätsmanagement hinaus – um das breite Feld des Datenmanagements. „Diese Erweiterung ist nur konsequent, denn eigentlich ist dieser Bereich quasi seit der Firmengründung vor fünf Jahren Teil unseres Dienstleistungsgeschäftes. Insgesamt besteht unser Anspruch darin, neue Qualitätsmaßstäbe im Bereich datenzentrierter Prozesse zu setzen und die Mitarbeiter unserer Kunden, die mit dem Management von unternehmerischen Informationen beschäftigt sind, stärker für unsere Vision ‚Spend Quality Time with your Data‘ zu sensibilisieren und motivieren. Das qualitätsbewusste Management von Daten ist inzwischen eine der wichtigsten Unternehmensressourcen und muss daher auch immer mehr Bestandteil der jeweiligen Unternehmenskultur werden“, so Jan Hüfner, Geschäftsführer der TIQ Solutions GmbH.

Ein professionelles und qualitätsgesichertes Datenmanagement ist die Grundlage aller Entscheidungen und Erfolge. Daher hat sich die TIQ Solutions GmbH darauf spezialisiert, Unternehmensdaten mit dem optimalen Nutzungspotenzial in Geschäftsprozesse einzubringen. Dabei steht die Datenqualität natürlich auch weiterhin besonders im Blickfeld, denn nur so kann Datenmanagement effizient und erfolgreich betrieben werden.

Die TIQ Solutions GmbH, Beratungsunternehmen für Datenmanagement mit dem besonderen Fokus auf das Thema Datenqualitätsmanagement, sponsert ein einmaliges Projekt, dessen Initiator, Dominique Görlitz, aus Chemnitz/ Sachsen stammt. Er hat sich das Ziel gesetzt, den Atlantik mit einem Schilfboot zu überqueren. Von New York möchte er mit seinem Team gegen die stürmischen Winde und kräftigen Wasserwirbel in Richtung Europa die Segel setzen. Dieses abenteuerliche Vorhaben soll endlich den experimentellen Beweis erbringen, dass transatlantische Kontakte schon in der Steinzeit erfolgreich stattgefunden haben können. Mit den Erfahrungen, Erkenntnissen und auch Verbesserungen aus vorangegangenen Projekten hat die künftige „ABORA IV“ Expedition viel höhere Aussichten, das Ziel Spanien zu erreichen.

Durch die finanzielle Unterstützung der TIQ Solutions GmbH  konnte die Anfertigung einer Wanderausstellung rund um das „ABORA“ Projekt konzipiert und erstellt werden. Zahlreiche Gäste z.B. des IHK Neujahrsempfangs und Besucher der „Beach und Boot“ in der Leipziger Messe konnten sich so während der Veranstaltungen über das Projekt ausführlich informieren. „Durch diese Hilfe konnten wir bereits weitere Sponsoren für das Projekt gewinnen“, so Dominique Görlitz. 
 
„Das Sponsoring dieses ungewöhnlichen Abenteuers hat eine sehr große Bedeutung für mich“, begründet Ralf Becher, Geschäftsführer der TIQ Solutions GmbH, die Unterstützung. „Einerseits bin ich leidenschaftlicher Segler und daher fasziniert von der Symbiose von Segelsport, Wissenschaft und Teamarbeit. Andererseits beeindruckt es mich, dass es Dominique Görlitz gelungen ist, ein neues und funktionstüchtiges Segelboot nach einer alten Tradition herzustellen und so hoffentlich den Beweis zu erbringen, dass Handelsfahrten beidseitig stattgefunden haben. Auch wir finden bei unserer Arbeit Bezüge zu alten Ideen und Traditionen: Wie Menedemos als Ratgeber des Herakles half, die Reinigung der Augiasställe an einem einzigen Tag zu bewerkstelligen, indem er die Flüsse Alpheus und Peneis durch das Tal leitete, so versuchen wir unseren Kunden heute dabei zu helfen, die Beseitigung von Datenqualitätsproblemen effizient und effektiv anzugehen und nicht zu einer ressourcenraubenden oder gar unlösbaren Aufgabe werden zu lassen.“

Vom 6. bis 7. November 2009 veranstaltet die Deutsche Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.V. (DGIQ) die 7. German Information Quality Management Conference (GIQMC) am Hasso-Plattner-Institut in Potsdam.

Da die Datenqualität in Unternehmen und Organisationen durch die geforderte Erfüllung externer Gesetze und Regelungen immer stärker an Bedeutung gewinnt, stellen sich viele Unternehmen dieser Herausforderung. Daten werden immer mehr als entscheidende Ressourcen und ihre Qualität als zentraler Wettbewerbs- und Erfolgsfaktor erkannt.

Jan Hüfner, Geschäftsführer der TIQ Solutions GmbH , wird daher am 6. November 2009, 16:45Uhr einen Vortrag zum Thema „Vom projektorientierten zum prozessintegrierten Datenqualitätsmanagement“ auf der Konferenz halten. Damit möchte er aufzeigen, dass ein interdependentes Zusammenspiel der verschiedenen derzeitig diskutierten Ansätze auf operativer (Prozess), taktischer (Reifegrad) und strategischer (Orientierungsrahmen) Ebene zu einem dynamischen Modellverständnis führt. So werden zwei inhaltlich und strukturell sehr unterschiedliche Perspektiven für den operativen Datenqualitätsmanagement-Prozess darstellbar: In den früheren Datenqualitätsmanagement-Reifestufen lässt sich ein projektorientiertes Qualitätsverständnis aufzeigen, das noch nicht ganzheitlich entlang des Datenproduktionsprozesses festgemacht werden kann. Vielmehr ist dieser Prozess in der Regel reaktiv, softwarezentriert und durch weitestgehende Fremdkontrolle bestimmt. Mit zunehmender Reifestufe des Datenqualitätsmanagements wird dieser Prozess durch sukzessive qualitative Selbstkontrolle der Akteure entlang des Datenflusses bestimmt und erlangt mit diesem prozessintegrierten Prozessverständnis zugleich einen ganzheitlichen Charakter.

Mehr Informationen zur Konferenz erfahren Sie unter www.giqmc.de

Der neueste Artikel von Jan Hüfner zum Thema "Kooperation statt Konfrontation" ist in der aktuellen Ausgabe der Zeitschrift "itmanagement" im September 2009 erschienen. In diesem Artikel beschreibt Jan Hüfner die Rolle der Unternehmens-IT bei der Entwicklung einer nachhaltigen Datenqualitätsmanagementstruktur und weist für eine erfolgreiche Umsetzung auf ein kooperatives Verhältnis zwischen den einzelnen Fachbereichen hin.

Der neueste Artikel von Jan Hüfner zum Thema "Controlling und Informationsqualität" ist in der aktuellen Ausgabe der Zeitschrift "Controller Magazin" im September 2009 erschienen. Dieser Artikel soll in kürzester Form Interesse bei Controllern wecken und verständlich machen, inwiefern ein Datenqualitätsmanagement zu Verbesserung geschäftlicher Entscheidungen beitragen kann. Entscheidungskritische Kennzahlen weisen nämlich oftmals Unschärfen auf und gefährden damit die Entscheidungsqualität im Management.

Ausgehend von erfolgreichen Projektrealisierungen hat die unabhängige Beratungsfirma TIQ Solutions GmbH ihre Eigentümerstruktur Anfang Juli 2009 erweitert und Andreas Richter als neuen Gesellschafter aufgenommen und ihm Prokura erteilt.

Nach seinem Studium der Wirtschaftsinformatik sammelte Andreas Richter umfassende Projekt- sowie Managementerfahrungen mit dem Tätigkeitsschwerpunkt Business Intelligence bei KPMG Consulting, später Bearing Point, und bei der Frankfurter Fondsbank. Während dieser Tätigkeit eignete er sich vor allem in den Branchen der Telekommunikation und Finanzdienstleister umfängliches Know-how an.

Andreas Richter sieht vor allem die Stärkung des Bewusstseins für Datenqualität sowie die konsequente Einbindung damit verbundenen methodischen Wissens in Business Intelligence-Projekte als Gebot der Stunde. Allerdings sollte sich Business Intelligence in diesem Zusammenhang nicht auf sich selbst reduzieren, sondern im Interesse einer ursachenbezogenen Strategie den Blick für ein unternehmensweites Informationsqualitätsmanagement schärfen.

„Mit Andreas Richter konnten wir einen ausgewiesenen Fachmann gewinnen. Durch seine Erfahrung im Bereich Business Intelligence ist er eine wertvolle Ergänzung für unser Team, da dieser Technologiebereich immer stärker für die Entscheidungsunterstützung und Unternehmenssteuerung unserer Kunden an Bedeutung gewinnt“, kommentiert Jan Hüfner, Geschäftsführer der TIQ Solutions GmbH, den Eintritt des neuen Gesellschafters.

Die Bedeutung der Datenqualität lässt sich als Erfolgs- und Wettbewerbsfaktor für Unternehmen nicht mehr ignorieren. Immer mehr Unternehmen verfolgen jenseits von Ad-hoc-Aktivitäten für die Gesamtorganisation ein syste-matisches und nachhaltig effizientes Programm zur Datenqualitäts-Optimierung. Im methodischen Bereich werden jedoch unterschiedliche Modelle auf verschiedenen Ebenen nahezu unabhängig voneinander diskutiert und provozieren so Verwirrung unter den Interessenten. Ein Zusammenhang bzw. eine klare Abgrenzung der einzelnen Ansätze wurde bisher jedoch nicht aufgezeigt. Die TIQ Solutions GmbH hat mit TIQCube nun die Interdependenzen der einzelnen Methoden herausgearbeitet und zu einem integrierten dreidimensionalen Konzept mit operativer, taktischer und strategischer Ebene weiterentwickelt. Damit lassen sich nicht nur kurz-, mittel- und langfristige Perspektiven miteinander koordiniert betrachten, sondern insbesondere kann dadurch auch der evolutorische Charakter des Datenqualitätsmanagement (DQM) deutlich gemacht werden.

Seit Mitte der 1990er Jahre werden vor allem die operativen Prozesse zur Datenqualitäts-Optimierung auf der Basis des Total Data Quality Management-Konzeptes (TDQM) diskutiert, dessen Verdienst in der differenzierten Erörterung dieser operativen Ebene besteht. Die in den letzten Jahren aufkommenden strategischen Betrachtungen drücken das wachsende Bedürfnis nach einem besseren Datenqualitätsmanagement-Orientierungsrahmen aus. Dies erfolgte jedoch relativ unabhängig von der operativen Perspektive, hatte einen statischen Charakter und blendete zudem die politisch-kulturelle Ebene weitgehend aus. Damit wurden aber die Rolle der Organisationskultur sowie Fragen der Befähigung und Bereitschaft der betroffenen Mitarbeiter nahezu ignoriert. Dies kommt jedoch einer Abwendung vom ursachenbezogenen Anspruch eines nachhaltigen Datenqualitätsmanagements gleich.

Mit TIQCube ist es gelungen, den operativen und strategischen Ansatz systematisch miteinander in Beziehung zu setzen und unter Verwendung ausgereifter Datenqualitätsmanagement-Reifegradbetrachtungen zu einem interdependenten, dreidimensionalen Modell weiterzuentwickeln, das auch dem evolutorischen Charakter von Datenqualitätsmanagement stärker Rechnung trägt. Beispielsweise lässt sich damit zeigen, dass der operative Datenqualitätsmanagement-Prozess in einem frühen Stadium eine ganz andere Struktur und weitgehend andere Inhalte besitzt als in späteren Reifegradstufen. Während ersterer eher noch einen vom Datenproduktionsprozess relativ unabhängigen, oft auch softwarezentrierten und fremdkontrollierten Projektcharakter trägt, ist letzterer in den Datenproduktionsprozess selbst von Anfang an integriert und kann von allen relevanten Mitarbeitern an den verschiedenen Stellen des Datenflusses unter weitgehender Selbstkontrolle gesteuert bzw. „gelebt“ werden.

Darüber hinaus wurde der bestehende strategische Ansatz um die fehlende politisch-kulturelle Ebene ergänzt und auch das Stakeholdermodell um die Einbeziehung externer Anspruchsgruppen mit ihren spezifischen Bezügen zum unternehmensweiten Datenqualitätsmanagement ergänzt.

Leipzig / Sachsen – Mit TIQView hat die Leipziger TIQ Solutions GmbH eine spezielle Datenqualitätsapplikation entwickelt, mit der interaktives Data Profiling selbst für Fachanwender kein Problem mehr ist. Endlich ist es möglich, ohne aufwendigen Support durch die IT-Abteilungen direkt in den Fachbereichen unterschiedliche Datenquellen auf Qualitätsprobleme zu untersuchen und damit Geschäftsprozesse auf verlässliche Grundlagen zu stellen. Durch TIQView können sich die Datennutzer schnell einen ersten Überblick verschaffen, welche Qualitätsprobleme in ihrer Datenwelt existieren und wo sie mit gezielten Verbesserungen ansetzen müssen. Mit TIQView wird Data Profiling-Software endlich auch für den Mittelstand bezahlbar. Unternehmen müssen sich bei ihren Entscheidungen auf die zugrunde liegenden Daten verlassen können. Aber können sie das wirklich? Das Data Warehouse Institute schätzt, dass allein in den USA durch mangelhafte Datenqualität ein jährlicher Schaden von über 600 Milliarden Dollar entsteht. Andere Studien gehen sogar von Verlusten bis zu 12 Prozent des Umsatzes der Unternehmen aus. Doch Motivationen für eine gute Datenqualität lassen sich auch in externen Anforderungen an Unternehmen wie Basel II oder dem Sarbanes-Oxley Act sowie in Umsatz- und Imageverlusten finden, die auf mangelnde Datenqualität zurückzuführen sind.

TIQView: Interaktives Data Profiling an jedem Ort zu jeder Zeit!

Im Gegensatz zu den meist in BI- oder großen Datenbanklösungen angesiedelten hochpreisigen Data Profiling Tools ist TIQView für den Einsatz direkt in den Fachabteilungen konzipiert, wo es darum geht, schnell, interaktiv und ohne spezielles IT-Wissen die eigenen Daten auf qualitative Probleme untersuchen zu können. Die funktionalen Vorteile von TIQView sind:

• Intuitiver und übersichtlicher Zugang zu den wirklichen Datenqualitätsproblemen
• Durchführung von Analysen direkt in den Fachbereichen, unabhängig von der IT-Abteilung
• Einfach, flexibel und schnell erstellte aussagekräftige Auswertungen
• Kreative Erschließung von komplexen, tabellenübergreifenden Zusammenhängen
• Viele zusätzliche Informationen zu den selektierten Daten
• Unkomplizierte Kommunikation mit den Daten- und Prozessverantwortlichen
• Automatisches Report Update
  

TIQView bietet dabei allgemeine Datenqualitätsauswertungen wie z. B. die Identifizierung von Schlüsselattributen, Werte- und Formatanalysen, Datentypen-, Nullwert- oder Häufigkeitsanalysen sowie Feldlängen- und Wertebereichsbetrachtungen und einen echten Drill Down zu den jeweils relevanten Datensätzen. Durch die funktionale Flexibilität gelingt es in nur wenigen Minuten, komplizierte datenqualitätsspezifische Zusammenhänge zwischen Spalten verschiedener Datenbanktabellen herzustellen. Durch die übersichtliche Gestaltung der einzelnen Funktionen, Selektionen und Daten in der graphischen Oberfläche hat der Anwender auch bei Detailanalysen immer den gesamten Kontext der Auswertungen im Blick.

Interessierte Anwender können sich ab dem 28. Februar 2008 unter www.tiqview.de für die Bereitstellung einer voll funktionsfähigen Demoversion und weiterer Produktinformationen registrieren. So lange der Vorrat reicht, stellt TIQ Solutions Tageskarten für die CeBIT zur Verfügung. Dort können Interessenten am Stand der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität (DGIQ e.V.) (Halle 3 Stand C45) mehr über TIQView und dessen Einsatzmöglichkeiten erfahren.

Datenqualitätsmanagement in Unternehmen ist ein wenig wie der Hochwasserschutzbau. Erst wenn Deiche brechen, werden Kosten sichtbar. Bis dahin gilt: Verantwortliche, die nicht direkt betroffen sind; Kosten, für die es kein Budget gibt und mögliche Erlöse, die eher Vermeidungskosten und nur schwer zu kalkulieren sind.

Dass mangelnde Datenqualität nicht nur ein gewaltiger Kostentreiber ist, sondern auch weit reichende rechtliche und strategische Konsequenzen hat, gilt als erwiesen. Eine von der Computer Service Cooperation (CSC) zusammen mit dem Committee of Finance and Information Technology (CFIT) und der Financial Executives Research Foundation (FERF) in diesem Sommer veröffentlichte Studie ergab: Die Verbesserung der Datenqualität bzw. das Vertrauen in die eigenen Informationen wird von 58% der 653 befragten US-Finanzvorstände als kritische technologische Herausforderung angesehen und erlangt damit als gerade erst neu in die Umfrage eingeführtes Thema die größte Durchdringung unter den wichtigen Technologiethemen der Branche. Etwa 62% der Befragten bestätigten negative Einflüsse mangelnder Informationsintegrität auf die Geschäftsergebnisse. Mangelnde Datenqualität ist inzwischen zu einem normalen Kostenfaktor der Unternehmen geworden. Etwa 70% der befragten Unternehmen planen im kommenden Jahr entsprechende Projekte. Unternehmen sind für ihre Entscheidungen auf verlässliche Daten angewiesen und das nicht erst seit Basel II oder dem Sarbanes-Oxley Act. Unterschiedliche Studien attestieren einem weit reichenden Datenqualitätsmanagement (DQM) ein Einsparpotential von 8 bis 15 Prozent des Umsatzes. Das erkannten auch die Anbieter von Business Intelligence Lösungen. In den letzten Wochen erweiterten diese ihr Portfolio durch Akquisitionen oder erweiterte Kooperationen: Cognos und Informatica, Business Objects mit FUZZY! Informatik (bald alles SAP!) sowie Sybase und DataFlux.

Softwarelösungen nicht ausreichend

Aber ob den rein softwaregetriebenen Anstrengungen zur Verbesserung der Datenqualität Erfolg beschieden wird? Schon die CSC-Studie wird da sehr vorsichtig: Während seit Jahren Millionen in IT-Lösungen investiert werden, hält sich die Befriedigung in Grenzen: Nur jeder Fünfte sieht die Ergebnisse als sehr zufrieden stellend. CSC liefert auch mögliche Erklärungen: die meisten Unternehmen besitzen keine schriftlich festgelegte IT-Planung, durch den Vorstand geht nur jedes dritte Projekt und über 70 Prozent der Befragten geben an, dass abgeschlossene größere ITProjekte keinen Audits unterzogen werden. Auch die Branchenstudie der Agens Consulting für den deutschen Bankensektor ergab, dass trotz bekannt hoher Einflüsse auf Kosten, strategische Entscheidungen und rechtliche Rahmenbedingungen der Datenqualität zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt wird: Kreditentscheidungen beruhen auf ungenauen Daten, Berichte liefern nur Scheingenauigkeit, BaFin droht mit Geldstrafen oder Zulassungsentzug und die Projektkosten für Datenextraktion, - integration und -bereinigung sind zu hoch.

Datenqualitätsmanagement-Initiativen: Nur wenn es wirklich weh tut

Die Institute sehen die Hauptursache dieser Defizite in der fehlenden abteilungsübergreifenden Abstimmung des Datenqualitätsmanagements und führen dies auf die fehlende Sensibilisierung der Mitarbeiter – einschließlich der leitenden Angestellten – für die Thematik zurück. Die Agens-Studie stellt weiterhin fest, dass „Datenqualitätsmanagement zumeist reaktiv an den externen Anforderungen“ ausgerichtet wird. „Ein proaktives Datenqualitätsmanagement wird nur in Ausnahmefällen betrieben und die betriebswirtschaftliche Relevanz eines qualitativ hochwertigen Datenbestandes spiegelt sich bisher noch nicht in der Struktur des Datenqualitätsmanagements der Institute wider. In den meisten Fällen gibt es keine oder nur sehr rudimentäre Instrumentarien zur Messung der Datenqualität, so dass eine wichtige Grundlage zur korrekten Einschätzung fehlt.“ Die Herausforderungen der Institute bestehen danach vor allem in der Transparenz der tatsächlichen Datenqualität selbst sowie der Kosten der Datenhaltung, um die Zuverlässigkeit von entsprechenden Maßnahmen und die Akzeptanz der Ergebnisse zu erhöhen.

Datenqualitätsmanagement in Managementkonzepte integrieren

Eine weitere Herausforderung wird die Einführungsstrategie selbst sein. Glaubt man den Vertriebsabteilungen der DQ-Softwareanbieter, so scheint mit dem Erwerb einer solchen Softwarelösung der wichtigste Schritt getan. Leider sind solche technikzentrierten Ansätze aus methodischer Sicht eher bedenklich und können nicht den Kern eines nachhaltig effizienten Datenqualitätsmanagement-Ansatzes ausmachen. Allerdings sollten die Firmen auch Meinungen unabhängiger Experten dann mit Vorsicht genießen, wenn diese ihren Erfahrungsschatz als eine Art Quasistandard suggerieren, ohne die vielen Gestaltungsspielräume für eine unternehmensspezifische Datenqualitäts-Positionierung in Abhängigkeit von externen Branchen- und Marktbedingungen sowie der internen Unternehmenssituation aufzeigen zu können. Letzteres würde im Rahmen eines Integrierten Datenqualitätsmanagements auch stärker auf die strategische und normative Ebene abstellen müssen, was in der derzeitigen Diskussion zum Thema in der Regel keine Berücksichtigung findet. Ein solcher integraler Bezugsrahmen würde nicht nur die bereits existierenden Managementkonzepte sowie die gelebte Unternehmenskultur stärker in das Zentrum der Aufmerksamkeit rücken, sondern auch einen systematischeren Bezug zum vorhandenen Qualitätsmanagement-System, um dadurch ein besseres Verständnis sowie eine höhere Akzeptanz auf Führungs- und Mitarbeiterebene zu erreichen. Dies könnte einen Acceleratoreffekt insofern auslösen, als dadurch geringere Einführungskosten und Verwaltungsaufwände entstehen dürften, die wiederum noch einmal die Akzeptanz der Maßnahmen im Management erhöhen würden. Darüber hinaus sollte ein stärker integrativer Ansatz auch den Erwartungen aller Stakeholder wie Öffentlichkeit und Staat (Risikofaktor Datenqualität) und Shareholder (Kosten- und Wettbewerbsfaktor Datenqualität) gerecht werden und nicht nur die Bedürfnisse der Informationskonsumenten selbst in Betracht ziehen.

Die 5. German Information Quality Management Conference & Workshop vom 21. bis 23. November 2007 in Bad Soden/Taunus wird in diesem Sinne die neuesten Trends und Erfahrungen aus Anbieter- und Anwendersicht darstellen. Nähere Informationen zu dieser Jubiläumskonferenz mit internationaler Beteiligung sind unter www.dgiq.de zu finden.

Der Markt für Softwarewerkzeuge zum Datenqualitätsmanagement (DQM) ist heute geprägt von etlichen kommerziellen Anbietern, die z.T. komplette Datenqualitätsmanagement-Suiten und z.T. Spezialwerkzeuge vertreiben. Wenig bekannt ist, dass es auch im Open Source Bereich inzwischen eine Reihe von Projekten gibt, die sich mit der Entwicklung von Softwarewerkzeugen im Datenqualitätsmanagementumfeld beschäftigen. Diese decken so verschiedene und zugleich verwandte Themenbereiche wie Data Profiling, Datenintegration und Geschäftsregelprüfung ab.

Die TIQ Solutions GmbH beschäftigt sich intensiv mit der Evaluierung und Weiterentwicklung dieser Werkzeuge, um Ihnen maßgeschneiderte Lösungen zum optimalen Preis anbieten zu können.

Nutzen Sie die Vorteile quelloffener Software!

Open Source Software wird inklusive Quellcode bereit gestellt, meist ohne Lizenzgebühren vertrieben und darf auch für kommerzielle Zwecke genutzt, verändert und weitergegeben werden. Erfolgreiche Open Source Projekte zeichnen sich durch eine hohe Softwarequalität und kurze Entwicklungszyklen aus. Beim Einsatz quelloffener Software sind mehrere Punkte zu beachten: So gibt es zum einen viele verschiedene Softwarelizenzen wie GPL, LGPL und MPL, die sich z.T. erheblich in den Nutzungsmöglichkeiten unterscheiden. Zum anderen ist das Angebot an quelloffener Software heute so groß, dass die Auswahl geeigneter Werkzeug u.U. nicht leicht fällt. Open Source Software muss an die konkreten Bedürfnisse angepasst werden, bevor sie produktiv genutzt werden kann.