Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Management Systemen (z.B. DIN EN ISO 9001)

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Datenqualitätsmanagement
Integraler Baustein von Management Systemen (z.B.
DIN EN ISO 9001)
© 2015 | ACT Gruppe
© 2015 | Hagen Consulting

Vorstellung Hagen Consulting & Training
2 12. Dezember 2015 DQM/IQM integraler Baustein von MS
Entstehung: Spinn-off der Dr. Reinold Hagen Stiftung, Bonn 1995
Mitarbeiter: 20 Ø
Sitz: Siegburg
Gesellschafter: HCT Management, keine Fremdbeteiligung.
Beratung: Vorbereitung Systemzertifizierung nach allen eingängigen Normen:
DIN EN ISO 9001, DIN EN ISO 14001, OHSAS 18001, SCC,
ISO/TS 16949, VDA 6.n, QS 9000, DIN EN ISO 13485, GCP/GMP/GLP,
DIN EN ISO/IEC 17024, DIN EN ISO/IEC 17025, DIN EN ISO/IEC 17065,
DIN 14675, DIN 10503, HACCP, SA 8000, GEFMA 710/720,
DIN ISO/IEC 27001, DIN EN 45011, DIN EN ISO 22000, DIN EN ISO 50001, DIN
77200, DIN EN 9100, DIN ISO 29990, AZAV, IRIS, CE-Richtlinien usw.
Training: Standard-Training im Kontext dieser Normen, kundenspezifische Anforderungen.
Fördermittel: Beantragung von Zuschüssen für Forschungs- und Entwicklungsprojekte bei Bund,
Ländern und EU, Beratungszuschüsse.
Zulassungen: In allen relevanten Förderprogrammen u.a. go-inno BMWi, BAFA,
Potentialberatung NRW, BITT RLP, KfW Gründercoaching, Energieeffizienz, usw.
gelisteter Partner bei der EU-Kommission.
Kooperationen: Mit allen namhaften System- und Personalzertifizierern: DGQ/DQS, TÜV, DEKRA,
ZERT IT, DIHK.
Kunden: Branchen- und größenunabhängig in Deutschland (ca. 90%), EU (ca. 8%),
Rest ca. 2%.

Vorstellung ACT
Mitarbeiter: 160 Ø
Umsatz: 18 Mio. €
Sitz: Niederkassel bei Bonn
Gesellschafter: ACT Management, keine Fremdbeteiligung
Kunden: Namhafte Kunden in Deutschland, Österreich, Schweiz
Portfolio: Business Analytics & Durchsatzmanagement; IT-Infrastruktur, Planung u.
Projekte; Output Management u. Software Engineering; IT-Betrieb u. Sourcing;
Seminare: PRINCE2, PMI, CCPM, ITIL, ISO/IEC 20000, Datenqualitätsmanagement (DQM)
ACT IT Holding GmbH
ACT
IT-Consulting & Services
AG
ACT
Development & Integration
GmbH
ACT
Expert Services
GmbH
IT-Business Consulting
IT-Infrastruktur
Korrespondenz- und
Outputmanagement
IT-Operations
Governance Methoden Vertrieb Marketing Administration Recruiting ACT Training Center

Gute Entscheidungen erfordern gute DQ
Entscheidungen gut & richtig
Annahmen richtig
Daten und Informationen richtig + aktuell
Vertrauen
Grundsatz DIN EN ISO9000 -
Sachbezogener Ansatz zur
Entscheidungsfindung.
Daten- /Informationsqualität
15 Dimensionen IQ

Datenqualität
● Datenqualität beschreibt die Korrektheit, die Relevanz und
die Verlässlichkeit von Daten, abhängig vom Zweck, die die
Daten in einem bestimmten Zusammenhang erfüllen sollen.
Datenqualitätsmanagement
● Datenqualitätsmanagement bezeichnet sämtliche
Maßnahmen, die eine vermögenswertorientierte
Betrachtung , Steuerung und Qualitätssicherung von Daten in
einem Unternehmen ermöglichen.
(vgl. http://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/wi-enzyklopaedie/lexikon/daten-
wissen/Datenmanagement/Datenmanagement--Konzepte-des/Datenqualitatsmanagement)
Definition
12. Dezember 2015 DQM/IQM integraler Baustein von MS5

15 Dimensionen der Informationsqualität
Quelle: DGIQ e.V.
Angemessener
Umfang
Zugänglichkeit Bearbeitbarkeit
Verständlichkeit
Übersichtlichkeit
Einheitliche
Darstellung
eindeutige
Auslegbarkeit
systemunterstützt
inhärent
zweck-
abhängig
Hohes
Ansehen
Fehlerfreiheit
Objektivität
Glaub-
würdigkeit
darstellungsbezogen
Aktualität
Wertschöpfung
Vollständigkeit
Relevanz
IQ

Datenqualitätskriterien
(Martin Bayer, Gute Daten - schlechte Daten, http://www.computerwoche.de/a/gute-daten-schlechte-daten,1931857)
Korrektheit Konsistenz Zuverlässigkeit Vollständigkeit
Genauigkeit Aktualität Redundanzfreiheit Relevanz
Einheitlichkeit Eindeutigkeit Verständlichkeit

Beispiele

Beispiel aus dem Handelsblatt
http://www.handelsblatt.com/panorama/aus-aller-welt/4-632-124-357-000-001-frau-soll-vier-billiarden-euro-an-minijob-zentrale-zahlen/11608230.html
Zu dem Fehler sei es
gekommen, weil eine
Mitarbeiterin statt der zu
zahlenden Summe eine
Kundennummer in das
Formular kopiert hatte.

● Datenqualitätsprobleme kosten die US-
Wirtschaft jährlich mehr als 600 Mrd. Dollar*
● Fehlerhafte Warenpreise in Artikel-DB des
US-Einzelhandels - Kosten für Konsumenten: 2.5 Mrd $ /
Jahr*
● nach Meta Group: 35% aller IT-Projekte scheitern an
mangelnder Datenqualität*
● US-Finanzbehörde 1992: knapp 100.000
Steuererstattungsbescheide nicht zustellbar**
● US-Post 2004: von 100.000 Massen-Postsendungen bis zu
7.000 aufgrund von Adressfehlern nicht zustellbar **
Schäden durch schlechte Datenqualität
* (2004) Prof. Dr. Klaus Kruczynski, Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig
** (2005)Kai-Uwe Sattler, TU Ilmenau (10. Datenbank-Tutorientage Karlsruhe)

Internationale Studie zu DQ (2014)
(Quelle: Datenqualität als kritischer Erfolgsfaktor, Experian Marketing Services)
Parameter zur Studie
Teilnehmer: 1200
Branchen: Finanzindustrie, öffentlicher
Sektor, Einzelhandel,
Produktionsindustrie,
Dienstleistungsbranche, Bildungssektor.
Positionen: oberste Führungskräfte, Vice
Presidents, Geschäftsführer, Manager
und Mitarbeiter im Bereich
Datenverwaltung und Datenmanagement.

● Datenqualität eines der wichtigsten Zukunftsaufgaben im BIG-
DATA-Management
● Nutzen von Big Data
● Kundenansprache (58%): Big Data ermöglicht es, die Kunden besser zu
verstehen und dann gezielter anzusprechen.
● Prognosen (48%): Mithilfe von Big Data lassen sich genauere Prognosen
erstellen.
● Entwicklung (46%): Mit Big Data können Auswertungen erstellt werden,
deren Ergebnisse in die Entwicklung von Produkten und
Dienstleistungen einfließen.
● Ergebnisse zu Datenqualitätsmanagement
● etwa 40% der Befragten (254) gaben an, dass die Datenqualität im
Unternehmen unzureichend oder schlecht sei.
● Unternehmen, die der Spitzengruppe (24% der Befragten) zugeordnet
wurden, haben ein ausgeprägtes Bewusstsein für den Wert einer hohen
Datenqualität entwickelt, im Gegensatz zu der Verfolgergruppe.
Studie zu BigData in der Industrie, 02/2015, MHP
Quelle: MHP, a Porsche Company, http://www.mhp.com/de/studien/
Fazit
Um Big-Data-Initiativen erfolgreich zum Ziel zu führen,
bedarf es einerseits einer klaren Strategie und anderseits
einer qualitativ hochwertigen Datenaufbereitung. Diese
beiden Maßnahmen machen erfahrungsgemäß bereits 80%
des Gesamtaufwandes, aber auch den Erfolg von Big-Data-
Projekten aus.

Qualität ist die Erfüllung der Anforderungen!
Ergebnis:
Produkte, Dienstleistungen und Informationen in der
geforderten Qualität.
Wer stellt die Anforderungen?
Kunde, Unternehmen, Gesetzgeber,
Eigentümer, Lieferanten
Warum Qualitätsmanagement (QM)?

Warum DQM/IQM?
wirtschaftliches
Interesse
freiwillig -> erkennbarer Nutzen
Compliance
(Regelkonformität)
unfreiwillig -> auferlegter Nutzen

Compliance und DQM
Regelwerke Veröffentlichungen Nennung und Verweis auf Datenqualität
CoBIT
(Control
Objectives for
Information and
Related
Technology)
COBIT 5 - Rahmenwerk für
Governance
und Management der
Unternehmens-IT
(April 2012)
• Im Informationszyklus generieren und verarbeiten
die Geschäftsprozesse Daten, wandeln diese in
Informationen und Wissen um und generieren
schließlich einen Wert für das Unternehmen.
• Datenkontext: Genauigkeit, Verfügbarkeit,
Aktualität und Qualität von Daten
ITIL
(Information
Technology
Infrastructure
Library)
ITIL v3
(Juni 2007)
• Das Configuration Management organisiert die
Datenhaltung und Datenqualität
• Die wesentlichen Aufgaben sind… die Prüfung und
Verbesserung der Datenqualität…
GoBS
/GDPdU
GoBD (Seit
2015)
Grundsätze ordnungsmäßiger
DV-gestützter Buchführungs-
systeme (Juli 1995)
Grundsätze zum Datenzugriff
und zur Prüfbarkeit digitaler
Unterlagen (Januar 2002)
Funktionalität und Anwendungsbereich
• Haupt-, Vor, Neben-Systeme einschl.
Schnittstellen
• Transparenz und Nachvollziehbarkeit
• „Lückenlose“ progressive und retrograde
Auswertbarkeit

Compliance und DQM
Basel III Internationale
Rahmenvereinbarung über
Messung, Standards und
Überwachung in Bezug auf das
Liquiditätsrisiko (2010)
• (3. 147.) Die Banken liefern der Aufsicht die
Rohdaten, die keine Annahmen enthalten.
• (106. 51i.) Banken, die die auf internen Modellen
basierende Methode anwenden, … verwendeten
Daten prüfen und sicherstellen, dass die Daten
konsistent sind…
Ein globaler
Regulierungsrahmen für
Widerstandsfähigere Banken
und Bankensysteme (2010)
• (117. / 42.) interne Revision der Bank muss
regelmässig eine unabhängige Prüfung des
Risikomesssystems durchführen: Genauigkeit und
Vollständigkeit der Positionsdaten
• (117. / 46.i) Erhebliche Unterschiede zwischen den
realisierten Positionen und der prognostizierten
Verteilung können auf ein Problem… oder der
zugrundeliegenden Daten hinweisen, …
Aufsichtsinstanz verlangt Behebung von der Bank.
• Achtung Sanktion möglich! … kann bis zur
Behebung des Problems eine zusätzliche
Kapitalunterlegung verlangen.

Compliance und DQM
Solvency II Entwurf eines Zehnten Gesetz
zur Änderung des
Versicherungsauf-
sichtsgesetzes
§ 77 Qualität der Daten
(1) Versicherungsunternehmen müssen über interne
Prozesse und Verfahren verfügen, um die
Genauigkeit, Vollständigkeit und Angemessenheit
der bei der Berechnung der
versicherungstechnischen Rückstellungen
verwendeten Daten zu gewährleisten.
§ 31 Versicherungsmathematische Funktion
3. die Hinlänglichkeit und die Qualität der zugrunde
gelegten Daten zu bewerten,
6. die Berechnung in den in § 77 genannten Fällen zu
überwachen.
ISO9001:2015 Aktuelle Informationen aus der
Normung – Revision DIN EN
ISO 9001/14001:2015
• Datenerhebung und Aktualisierung von
Informationen… darauf zu achten, die Eignung
und Angemessenheit der erhobenen Daten auch
zu bewerten und formal festzustellen.
• Konkrete Forderungen… betrachten alle Phasen
der Datenerhebung, Nutzung, Speicherung und
Änderungs-/ Aktualisierungsfragen.

Umsetzungsleitfaden
ISO 8000
ISO 9001
Best Practice
wirtschaftlicher
Nutzen
Basel III Solvency II
GoBD
ITIL
Normen

Aufbau und Struktur ISO/TS 8000

Prozessorientiertes QMS DIN EN ISO 9000
Kontinuierlicher Verbesserungsprozess (KVP)
Kunden
(u. a.
interessierte
Parteien)
Zufrieden-
heit
Kunden
(u. a.
interessierte
Parteien)
Anforderung
Eingabe Ergebnis
Verantwortung
der Leitung
Management
von
Ressourcen
Messung,
Analyse und
Verbesserung
Produkt-
realisierung Produkt

Anforderungen
DQM/IQM integrierter Baustein im Management
System
Nutzen für den Kunden*2 realisieren!€*1
Zuverlässigkeit
Politik /
Strategie
Ziele
Kunde*2
Eigentümer*1
Gesellschaft
Mitarbeiter
LieferantDQM/IQM
Relevant für
Entscheidungs-
Transparenz
Daten + Informationen
Abbildung der Realität
QMS
Risikobetrachtung/-bewertung
(DIN EN ISO 9001:2015)

● Umgang mit Risiken
● Organisationen müssen Risiken ermitteln, die das Erreichen von
Produkt- und Prozesszielen beeinflussen können. Das Unternehmen
muss Maßnahmen planen, um diesen Risiken entgegenzutreten und
die Wirksamkeit bewerten. (Kap. 6.1)
● Schlussfolgerung
● Wenn Daten- und Informationsqualität als Risiko identifiziert ist und
das Erreichen von Produkt- und Prozesszielen beeinflusst, so muss
das Unternehmen Maßnahmen planen, um diesen Risiken
entgegenzutreten und die Wirksamkeit bewerten!
Entwurf der ISO 9001:2015

Aktuelle Informationen aus der Normung –
Revision DIN EN ISO 9001/14001:2015

Daten- u. Informationsqualität
Daten- und Informationslogistik
Anforderungen aus Normen an die Organisation
Prozesse
Produkt- und Prozessentwicklung
Lessons Learn Ergebnis: Produkt
Organisation Anforderungen
• ISO 9001 (Qualitätsmgt.)
• ISO 14001 (Umweltmgt.)
• TS 16949 (Qualitätsmgt. Automobilindustrie)
• ISO 27001 (Informations-Sicherheits-Mgt.)
• ISO 31000 (Risikomgt.)
• SPICE ISO/IEC 15504-5 (Softwareentw.)

Von den Daten zum Wissen zur Wettbewerbsfähigkeit
(Wissenstreppe n. North, 1998 + Auer Consulting & Partner, 2009)
+ Syntax
+ Semantik
+ Kontext
+ Anwendungsbezug
+ Wollen
+ Handlungseffizienz
Zeichen
Daten
Information
Wissen
Können
Handeln
Kompetenz
Wettbewerbsfähigkeit
+ Einzigartigkeit
Explizites Wissen Implizites Wissen
Intellektuelles Kapital
Informationsmanagement Wissens-Evolution bzw. Wissensarbeit
DQ & IQ Management

DQM – Best Practice
Definieren
Messen
Analysieren
Verbessern
Monitoren /
Steuern

Mit einem klar abgegrenzten und nutzenstiftenden Projekt
starten. Laufzeit ca. 3 - 6 Monate!
DQM Implementierungsprozess
KVP
•Rules Mgt.
•Process Mgt.
•Analyse
•Controling /
Monitoring
Transition
Datenqualität
(Prüfen, Verbessern,
Monitoren)
Prozess-
Management
Change Management
Projekt Management
DIN EN ISO 9001 + ISO 8000 + DQM Best Practice
Data & Information
Governance
Anforderungs-
Management

Fazit und Empfehlung
● Die Daten- u. Informationsqualität ist integraler Bestandteil der
Anforderungen an ein Qualitätsmanagementsystem z.B. nach DIN EN ISO
9001.
● Daten u. Informationen sind Produkte und das Ergebnis der
Prozessqualität.
● Die Daten- u. Informationsqualität ist einer Risikobewertung zu
unterziehen.
● Für die Umsetzung eines Daten- u. Informations-Qualitätsmanagement-
System ist es sinnvoll die Regeln der DIN EN ISO 9001 als etablierte Norm
und die ISO 8000 heranzuziehen.
● Best Practice Ansätze von DQM/IQM dienen der Nachhaltigkeit.
● Grundsätzlich fördert die Einbeziehung der Daten- u. Informationsqualität
in das QM-System eine Zertifizierung nach anerkannten Regelwerken.

● Prozessorientiertes Datenqualitätsmanagement
● https://www.qz-online.de/qualitaets-management/qm-
basics/massnahmen/datenqualitaetsmanagement/artikel/prozessorientiertes-
datenqualitaetsmanagement-1136859.html
● Datenqualitätsmanagement wird unumgänglich
● http://www.qz-online.de/qualitaets-management/qm-
basics/massnahmen/datenqualitaetsmanagement/artikel/datenqualitaetsmanagemen
t-wird-unumgaenglich-985779.html
● Datenqualität sichert den Erfolg
● http://www.qz-online.de/qualitaets-management/qm-
basics/massnahmen/datenqualitaetsmanagement/artikel/datenqualitaet-sichert-den-
erfolg-1029994.html
● Datenqualitätsmanagement und DIN EN ISO 9001: Ist die Revision schon jetzt
überholt?
● http://www.qz-online.de/qz-zeitschrift/archiv/artikel/datenqualitaetsmanagement-
und-din-en-iso-9001---ist-die-revision-schon-jetzt-ueberholt--1020846.html
● Blog: Business Information Excellence
● http://www.business-information-excellence.de/
● Seminar „Managen von Datenqualität“
● http://www.dgq.de/produkte/managen-von-datenqualitaet/
● http://www.actgruppe.de/seminare/managen-von-datenqualitaet/
Weitere Informationen

Interesse an QZ Artikel - Klickrate Xing-Foren
Stand: August 2015

ACT Gruppe
Marco Geuer
Senior Berater Business Analytics
Rudolf-Diesel-Str. 18
53859 Niederkassel
Tel.: +49 228 97125 59
E-Mail: marco.geuer@actgruppe.de
http://www.actgruppe.de
http://www.business-information-
excellence.de
Hagen Consulting & Training
Achim Kern
Senior Berater
Luisenstraße 95
53721 Siegburg
Tel.: +49 2241 39747 15
E-Mail: a.kern@hagen-consulting.de
http://www.hagen-consulting.de
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