Datenpflegeprozesse

Datenpflegeprozesse beziehen sich auf die systematische Bearbeitung, Bereinigung, Harmonisierung und Verwaltung von Unternehmensdaten, um deren Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit sicherzustellen. Sie umfassen alle Schritte vom Erfassen bis zur Archivierung und Löschung, sowie die Pflege von Stammdaten, Metadaten und Datenkatalogen.

Zu den typischen Tätigkeiten gehören Datenvalidierung, Dubletten- und Konfliktauflösung, Standardisierung von Formaten, Normalisierung, Abgleich (Matching) und Zusammenführung (Merge). Stammdatenmanagement, Datenprofiling, Qualitätsprüfungen, Metadatenpflege und Data Governance bilden den organisatorischen Rahmen. Daten Stewardship, Data Owner und IT arbeiten zusammen, um Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Service-Level-Agreements zu definieren.

Datenqualitätsdimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Integrität sowie Datenzugänglichkeit stehen im Mittelpunkt. Kennzahlen (KPIs) wie Fehlerraten, Dublettenquote, Validierungsquote und Durchlaufzeiten der Bereinigungen werden überwacht. Technologien wie ETL/ELT, Data Quality Tools, Profiling- und Matching-Algorithmen, sowie Data Governance-Plattformen unterstützen Automatisierung und Transparenz. Data Lineage und Audit Trails ermöglichen Rückverfolgbarkeit der Veränderungen.

Herausforderungen sind Komplexität, Datenheterogenität, Datenschutzanforderungen und organisatorische Akzeptanz. Gute Praxis umfasst klare Rollen, dokumentierte Prozesse, regelmäßige Audits, kontinuierliche Verbesserung und regelmäßige Schulungen. Das Ziel der Datenpflegeprozesse ist eine verlässliche Datenbasis für operative Prozesse, Analytik und Reporting, sowie die Unterstützung von Compliance- und Entscheidungsprozessen.