In unserem Download Center können Sie sich aktuelle Fachartikel, Interviews und Vorträge der TIQ Solutions GmbH herunterladen und sich über die Inhalte unserer Webseite hinaus über die Themen Datenmanagement und Datenqualität informieren. Klicken Sie auf die orangenen Pfeile und erfahren Sie mehr!
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.
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
