Daten & KI

Data Quality Management

Mit OMMAX Data Quality Management überwachen und optimieren Sie kontinuierlich die Qualität geschäftskritischer Daten. Wir helfen Ihnen, Datenfehler frühzeitig zu erkennen, klare Qualitätsregeln zu definieren und automatisierte Prozesse einzuführen, die Ihre Daten dauerhaft zuverlässig und nutzbar machen.

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Partner führender Marken

Two business professionals analyzing sales data and financial charts on a laptop during a meeting in a modern office setting.

Data Quality Management

Hohe Datenqualität als Grundlage für jede datengetriebene Organisation

Data Quality Management ist ein Betriebsprozess zur kontinuierlichen Überwachung und Optimierung der Qualität geschäftskritischer Daten. In der digitalen Welt ist ein Data Quality Management unverzichtbarer Bestandteil moderner Datenarchitekturen, denn alle datengetriebenen Anwendungen wie Machine Learning, Business Intelligence, CRM, SCM oder ERP benötigen verlässliche Daten, um wertschöpfende Ergebnisse zu erzeugen.

Unsere Machine-Learning-Algorithmen bringen Sie in Kombination mit dem bewährten IQI Data Quality Management Zyklus auf die Überholspur. Wir führen dafür die notwendigen Standards, Prozesse und Automatismen ein, damit Sie ohne großen Aufwand ein dauerhaft hohes Datenqualitätsniveau erreichen.

Unser Angebot

Umfassende Data Quality Management Services

Data Profiling & Qualitätsanalyse

Wir identifizieren relevante Datenfelder, nutzen ML-basierte Profiling-Methoden und schaffen Transparenz zu Nutzungsverhalten und ersten Problemfeldern.

Definition von Qualitätszielen & Regeln

Gemeinsam mit Ihren Expert:innen definieren wir Soll-Zustände und Datenqualitätsregeln, unterstützt von Algorithmen, die den Prozess erheblich beschleunigen.

Automatisierte Qualitätsmessung

Wir implementieren Messmechanismen, Reports und KPIs, die Abweichungen zuverlässig identifizieren und klare Entscheidungsgrundlagen liefern.

Ursachenanalyse & Maßnahmenplanung

Wir analysieren technische und prozessuale Ursachen und entwickeln konkrete, wirtschaftlich sinnvolle Verbesserungsmaßnahmen.

Datenkorrektur & Qualitätsverbesserung

Mit Algorithmen und Referenzdaten unterstützen wir Sie bei der effizienten Bereinigung und nachhaltigen Verbesserung Ihrer Daten.

Kontinuierliche Überwachung

Wir etablieren Standards, Prozesse und Tools für dauerhaft stabile Datenqualität im Rahmen Ihrer Data Ops.

Unser Data Quality Management Ansatz

Ein strukturierter 6-Stufen-Prozess für nachhaltige Datenqualität

Explore

Wir identifizieren relevante Systeme, Tabellen und Felder. Über Statistiken und ML-basierte Vorschläge für Qualitätsregeln gewinnen Sie schnell wertvolle Einblicke in die Nutzung und Relevanz Ihrer Daten. Dieser Schritt wird auch Data Profiling genannt.

Define

Wir nutzen die automatisierten Regelvorschläge, um gemeinsam mit Ihren Expert:innen Soll-Zustände und Qualitätsregeln festzulegen. ML-Algorithmen beschleunigen diesen Prozess erheblich und schaffen die Grundlage für das Data Quality Management.

Measure

Durch den Vergleich der definierten Qualitätsregeln mit den aktuellen Daten identifizieren wir Abweichungen. Berichte mit Datenfehlern und Qualitätskennzahlen bilden die Basis für nachhaltige Problemlösungen.

Analyze

Wir werten die Messergebnisse mit Ihren Expert:innen aus. In dieser Phase werden Ursachen von Datenqualitätsproblemen identifiziert – sowohl in technischen Systemen als auch in Geschäftsprozessen.

Improve

Nach Analyse der Ursachen definieren wir geeignete Maßnahmen zur Beseitigung der Probleme. Dabei berücksichtigen wir Wirtschaftlichkeit und Relevanz. Außerdem unterstützen wir bei der effizienten Korrektur mithilfe geeigneter Algorithmen und Referenzdaten.

Monitor & Control

Die definierten Qualitätsregeln dienen schließlich der dauerhaften Überwachung und Bewertung Ihrer Datenqualität. So werden Probleme frühzeitig erkannt und Verbesserungen kontinuierlich geprüft. Das sichert ein hohes Qualitätsniveau im Rahmen Ihrer Data Ops.

Impact

Unsere Daten- & KI-Services in Zahlen

3,000+ Technologie-, Daten- und KI-Projekte

100+ Data-, Tech- und KI-Expert:innen

90+ Net Promoter Score

50+ Länder

”

Hohe Datenqualität ist kein Zufall. Sie ist das Ergebnis klarer Regeln, kontinuierlicher Überwachung und automatisierter Prozesse. Wir helfen Unternehmen, Daten zu einem verlässlichen und wertschöpfenden Asset zu machen.

Dr. Christian Fürber
Partner Data & AI

Warum OMMAX

Ihr Partner für Data Quality Excellence

Tiefe Data- und Qualitäts-Expertise

Durch die Integration von IQI vereinen wir führende Kompetenz in Data Quality, Data Excellence und Machine-Learning-gestützten Qualitätsprozessen.

Ganzheitlicher Qualitätsansatz

Wir decken den gesamten Data Quality Lifecycle ab – von Profiling und Regeldefinition bis hin zu Korrektur und Monitoring.

Skalierbare Standards & Prozesse

Wir etablieren klare Standards, Ownership, Rollen und Quality-Rules, die dauerhaft hohe Datenqualität ermöglichen.

Messbarer Mehrwert

Stabile Datenqualität führt zu effizienteren Prozessen, besseren Entscheidungen, weniger Fehlern und einer robusten Grundlage für BI, ML und Automation.

Unsere Daten & KI Partner

Mit bewährten Partnerschaften machen wir aus Intelligenz echten Impact

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Dr. Christian Fürber

Partner Data & AI

Daniel Soujon

Partner & CTO

Eva Bammann

Director Data & AI

Häufig gestellte Fragen

Alles, was Sie über den OMMAX-Data-Quality-Management-Service wissen müssen

DQM ist ein kontinuierlicher Prozess zur Überwachung und Optimierung der Qualität geschäftskritischer Daten. Er stellt sicher, dass Daten korrekt, vollständig und nutzbar sind.

Alle datengetriebenen Technologien wie Machine Learning, BI, CRM, SCM und ERP benötigen verlässliche und hochwertige Daten, um Mehrwert zu schaffen.

Explore, Define, Measure, Analyze, Improve, Control – ein strukturierter 6-Schritte-Prozess für nachhaltige Datenqualität.

Höhere Datenqualität, weniger Fehler, zuverlässige Reports, bessere ML-Modelle, effizientere Prozesse und geringere Betriebskosten.

ML unterstützt die automatische Erkennung von Regeln, Fehlern und Optimierungspotenzialen und beschleunigt Profiling, Regeldefinition und Datenkorrektur erheblich.

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