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Systematische Bewertung und Transparenz

Datenqualitäts-Audit

Verschaffen Sie sich einen objektiven und umfassenden Überblick über den Qualitätszustand Ihrer kritischen Datenbestände. Unsere strukturierten Datenqualitäts-Audits liefern tiefe Einblicke, decken Schwachstellen auf und identifizieren konkrete Optimierungspotenziale als Grundlage für gezielte Verbesserungsmaßnahmen.

  • ✓Objektive Bewertung des Qualitätszustands kritischer Datenbestände und -prozesse
  • ✓Identifikation konkreter Schwachstellen und deren Geschäftsauswirkungen
  • ✓Priorisierte Handlungsempfehlungen mit messbarem Wertbeitrag
  • ✓Etablierung einer Bewertungs-Baseline für kontinuierliche Qualitätsverbesserung

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Fundierte Entscheidungen durch objektive Datenqualitätsbewertung

Unsere Stärken

  • Umfassende Erfahrung mit Datenqualitäts-Audits in verschiedensten Branchen und Datenkontexten
  • Spezialisierte Toolsets und Methoden für tiefgehende Datenqualitätsanalysen
  • Kombination aus technischer Expertise und geschäftlichem Verständnis
  • Praxisorientierte Handlungsempfehlungen statt theoretischer Idealszenarien
⚠

Expertentipp

Bei Datenqualitäts-Audits ist ein risikoorientierter, fokussierter Ansatz einem flächendeckenden vorzuziehen. Unsere Erfahrung zeigt, dass eine Konzentration auf die geschäftskritischsten Datenbestände und die für Ihr Unternehmen relevantesten Qualitätsdimensionen den höchsten ROI liefert. Besonders wertvoll ist die Verknüpfung von technischen Qualitätsmetriken mit konkreten Geschäftsauswirkungen, um die Bedeutung von Qualitätsproblemen greifbar zu machen und Verbesserungsmaßnahmen effektiv zu priorisieren.

ADVISORI in Zahlen

11+

Jahre Erfahrung

120+

Mitarbeiter

520+

Projekte

Unsere Datenqualitäts-Audits folgen einem strukturierten, methodischen Ansatz, der technische Analysen mit geschäftlichem Kontext verbindet. Wir nutzen spezialisierte Analysewerkzeuge und bewährte Frameworks, passen diese jedoch stets an Ihre spezifischen Anforderungen und Rahmenbedingungen an. Unser Ziel ist nicht nur eine umfassende Bewertung, sondern auch die Entwicklung konkreter, umsetzbarer Verbesserungsmaßnahmen.

Unser Vorgehen

1
Phase 1

Phase 1: Vorbereitung - Definition des Audit-Umfangs, der Ziele und Methodik sowie Identifikation relevanter Stakeholder und Informationsquellen

2
Phase 2

Phase 2: Datenerfassung - Sammlung relevanter Informationen durch Interviews, Dokumentenanalyse und technische Untersuchungen der Datenbestände

3
Phase 3

Phase 3: Analyse - Systematische Auswertung der erhobenen Daten, Bewertung anhand definierter Qualitätskriterien und Identifikation von Schwachstellen

4
Phase 4

Phase 4: Bewertung - Zusammenführung der Analyseergebnisse, Priorisierung der identifizierten Probleme und Quantifizierung der Geschäftsauswirkungen

5
Phase 5

Phase 5: Empfehlungen - Entwicklung konkreter, priorisierter Handlungsempfehlungen und eines Fahrplans für Qualitätsverbesserungen

"Ein Datenqualitäts-Audit ist weit mehr als eine technische Datenanalyse – es ist ein strategisches Instrument, um Transparenz über den tatsächlichen Wert und die Nutzbarkeit Ihrer Daten zu gewinnen. Besonders wertvoll wird es, wenn die technischen Erkenntnisse mit konkreten Geschäftsauswirkungen verknüpft werden, um faktenbasierte Investitionsentscheidungen für Qualitätsverbesserungen zu ermöglichen. Unsere Kunden schätzen besonders den praxisnahen, nutzenstiftenden Charakter unserer Audit-Ergebnisse und Handlungsempfehlungen."
Asan Stefanski

Asan Stefanski

Head of Digital Transformation

Expertise & Erfahrung:

11+ Jahre Erfahrung, Studium Angewandte Informatik, Strategische Planung und Leitung von KI-Projekten, Cyber Security, Secure Software Development, AI

LinkedIn Profil

Unsere Dienstleistungen

Wir bieten Ihnen maßgeschneiderte Lösungen für Ihre digitale Transformation

Umfassendes Datenqualitäts-Audit

Ganzheitliche Bewertung Ihrer Datenqualität über alle relevanten Dimensionen und Datenbereiche hinweg. Wir analysieren sowohl technische Aspekte der Datenqualität als auch die organisatorischen Rahmenbedingungen und liefern Ihnen ein umfassendes Bild des aktuellen Zustands sowie konkrete Verbesserungsempfehlungen.

  • Mehrdimensionale Bewertung aller relevanten Qualitätsaspekte
  • Tiefgehende Analyse kritischer Datenbestände und -prozesse
  • Bewertung der Data Governance und organisatorischen Rahmenbedingungen
  • Umfassender Bericht mit detaillierten Ergebnissen und konkreten Handlungsempfehlungen

Quick Assessment für spezifische Datenbereiche

Fokussierte, zeiteffiziente Bewertung ausgewählter Datenbereiche oder Qualitätsaspekte. Unser Quick Assessment liefert Ihnen in kurzer Zeit wesentliche Erkenntnisse über den Qualitätszustand spezifischer Daten und ermöglicht schnelle Entscheidungen über notwendige Verbesserungsmaßnahmen.

  • Schnelle Durchführung mit Fokus auf Kernaspekte der Datenqualität
  • Klare Priorisierung auf geschäftskritische Datenbereiche
  • Identifikation der wichtigsten Qualitätsprobleme und Quick Wins
  • Kompakter Bericht mit fokussierten Handlungsempfehlungen

Datenqualitäts-Baselining und -Zertifizierung

Etablierung einer definierten Qualitäts-Baseline für Ihre Daten und optional deren Zertifizierung nach anerkannten Standards. Wir entwickeln mit Ihnen einen maßgeschneiderten Bewertungsrahmen, der als Grundlage für kontinuierliches Qualitätsmonitoring und -verbesserung dient.

  • Entwicklung eines maßgeschneiderten Qualitätsbewertungsrahmens
  • Definition aussagekräftiger Qualitätsmetriken und Schwellenwerte
  • Durchführung initialer Messungen zur Baseline-Etablierung
  • Optionale Zertifizierung nach anerkannten Qualitätsstandards

Root Cause Analyse und Verbesserungsplanung

Tiefgehende Analyse der Ursachen für Datenqualitätsprobleme und Entwicklung eines strukturierten Verbesserungsplans. Wir gehen über die Symptome hinaus und identifizieren die zugrundeliegenden systematischen Probleme, um nachhaltige Qualitätsverbesserungen zu ermöglichen.

  • Systematische Ursachenanalyse für identifizierte Qualitätsprobleme
  • Bewertung der prozessualen und organisatorischen Einflussfaktoren
  • Entwicklung einer priorisierten Roadmap für Qualitätsverbesserungen
  • Unterstützung bei der Definition von Quick Wins und langfristigen Maßnahmen

Unsere Kompetenzen im Bereich Datenqualitätsmanagement

Wählen Sie den passenden Bereich für Ihre Anforderungen

DQ Requirements Engineering

Ohne klare Anforderungen scheitern Datenqualitätsinitiativen. Wir unterstützen Sie dabei, Ihre spezifischen Datenqualitätsanforderungen aus Geschäftsprozessen abzuleiten, als messbare DQ-Regeln zu formulieren und nachhaltig im Unternehmen zu verankern.

Datenqualitätsmanagement Implementierung

Transformieren Sie Ihre Datenqualitätsstrategie in messbare Ergebnisse. Unsere erprobte Implementierungsmethodik unterstützt Sie bei der nachhaltigen Verankerung des Datenqualitätsmanagements in Ihrer Organisation – mit klarem Fokus auf Geschäftswert, Effizienz und kontinuierliche Verbesserung.

Häufig gestellte Fragen zur Datenqualitäts-Audit

Was genau umfasst ein Datenqualitäts-Audit und wie läuft der Prozess ab?

Ein Datenqualitäts-Audit von ADVISORI ist eine strukturierte, methodische Bestandsaufnahme und Bewertung Ihrer kritischen Datenbestände anhand definierter Qualitätsdimensionen wie Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Genauigkeit und Eindeutigkeit. Der Prozess beginnt mit einer Scoping-Phase, in der wir gemeinsam mit Ihnen die relevanten Datenbereiche, Geschäftsprozesse und Qualitätsanforderungen definieren. Anschließend erfolgen technische Profilierungsanalysen, regelbasierte Qualitätsprüfungen sowie Interviews mit Datenanwendern und -verantwortlichen, um den geschäftlichen Kontext zu erfassen. Das Audit schließt mit einem detaillierten Ergebnisbericht ab, der konkrete Handlungsempfehlungen und eine priorisierte Maßnahmenplanung enthält.

Wie lange dauert ein Datenqualitäts-Audit und welche Ressourcen müssen wir bereitstellen?

Die Dauer eines Datenqualitäts-Audits hängt stark vom Umfang und der Komplexität der zu prüfenden Datenbereiche ab. Ein Quick Assessment für einen spezifischen Datenbereich kann innerhalb von zwei bis drei Wochen abgeschlossen werden, während ein umfassendes unternehmensweites Audit typischerweise vier bis acht Wochen in Anspruch nimmt. Auf Ihrer Seite benötigen wir vor allem Zugang zu den relevanten Datensystemen sowie die Verfügbarkeit von Datenanwendern und -verantwortlichen für Interviews und Abstimmungsgespräche. ADVISORI übernimmt die methodische Steuerung und den Großteil der analytischen Arbeit, sodass die Belastung Ihrer internen Ressourcen auf ein Minimum reduziert wird.

Welche regulatorischen Anforderungen adressiert ein Datenqualitäts-Audit im Finanzsektor?

Im Finanzsektor unterliegen Unternehmen einer Vielzahl regulatorischer Anforderungen, die eine nachweislich hohe Datenqualität voraussetzen, darunter BCBS 239, MaRisk, DORA, Solvency II sowie die Anforderungen der EBA-Leitlinien zu Datenmanagement und -aggregation. Ein Datenqualitäts-Audit von ADVISORI berücksichtigt diese regulatorischen Rahmenbedingungen explizit und bewertet Ihre Datenqualität nicht nur aus fachlicher, sondern auch aus Compliance-Perspektive. Identifizierte Schwachstellen werden direkt den relevanten regulatorischen Anforderungen zugeordnet, sodass Sie einen klaren Überblick über Ihre Compliance-Lücken erhalten. Unsere langjährige Erfahrung im Finanzsektor ermöglicht es uns, praxisnahe Empfehlungen zu entwickeln, die sowohl regulatorische Anforderungen erfüllen als auch den operativen Geschäftsbetrieb unterstützen.

Wie unterscheidet sich ein Datenqualitäts-Audit von einer internen Datenqualitätsprüfung?

Ein externer Datenqualitäts-Audit durch ADVISORI bietet gegenüber internen Prüfungen entscheidende Vorteile: Objektivität, methodische Unabhängigkeit und ein breites Benchmarking-Wissen aus zahlreichen vergleichbaren Projekten im Finanzsektor. Interne Prüfungen sind häufig durch bestehende Betriebsblindheit, begrenzte Ressourcen und fehlende spezialisierte Analysewerkzeuge eingeschränkt. ADVISORI bringt erprobte Audit-Frameworks, spezialisierte Datenqualitäts-Tools und branchenspezifisches Know-how mit, das intern nur schwer aufzubauen ist. Darüber hinaus hat ein externer Audit-Bericht gegenüber Aufsichtsbehörden, Wirtschaftsprüfern und dem Management eine höhere Glaubwürdigkeit und Aussagekraft als interne Selbstbewertungen.

Was passiert nach dem Audit – unterstützt ADVISORI auch bei der Umsetzung der Verbesserungsmaßnahmen?

Das Datenqualitäts-Audit ist bewusst als Ausgangspunkt für einen nachhaltigen Verbesserungsprozess konzipiert und nicht als einmaliges Prüfereignis. ADVISORI begleitet Sie auf Wunsch von der Priorisierung der identifizierten Maßnahmen über die Konzeption und Implementierung von Datenqualitätsregeln bis hin zum Aufbau eines dauerhaften Datenqualitätsmanagements. Wir unterstützen bei der Einführung geeigneter Tooling-Lösungen, der Definition von Datenqualitäts-KPIs und der Etablierung von Governance-Strukturen wie Data Stewardship. So stellen wir sicher, dass die Erkenntnisse aus dem Audit in messbare und nachhaltige Qualitätsverbesserungen überführt werden.

Für welche Datenbereiche und Systeme ist ein Datenqualitäts-Audit besonders relevant?

Ein Datenqualitäts-Audit ist grundsätzlich für alle geschäftskritischen Datenbereiche relevant, im Finanzsektor jedoch besonders für Stammdaten (Kunden, Produkte, Gegenparteien), Risiko- und Meldedaten, Finanzdaten sowie Daten in regulatorisch relevanten Systemen wie Core-Banking-Plattformen, Risikomanagementsystemen oder Reporting-Infrastrukturen. Häufige Auslöser für ein Audit sind bevorstehende Migrationsprojekte, regulatorische Prüfungen, die Einführung neuer Analysesysteme oder erkannte Qualitätsprobleme im laufenden Betrieb. ADVISORI verfügt über umfangreiche Erfahrung mit heterogenen IT-Landschaften und kann sowohl On-Premises-Systeme als auch Cloud-basierte Datenplattformen in den Audit-Scope einbeziehen. Gemeinsam mit Ihnen definieren wir in der Scoping-Phase, welche Datenbereiche den größten Handlungsbedarf aufweisen und priorisiert untersucht werden sollten.

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Intelligente Vernetzung für zukunftsfähige Produktionssysteme

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FESTO AI Case Study

Ergebnisse

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Reduzierung der Herstellungskosten durch effizientere Ressourcennutzung
Erhöhung der Kundenzufriedenheit durch personalisierte Produkte

KI-gestützte Fertigungsoptimierung

Siemens

Smarte Fertigungslösungen für maximale Wertschöpfung

Fallstudie
Case study image for KI-gestützte Fertigungsoptimierung

Ergebnisse

Erhebliche Steigerung der Produktionsleistung
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Digitalisierung im Stahlhandel

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Digitalisierung im Stahlhandel

Fallstudie
Digitalisierung im Stahlhandel - Klöckner & Co

Ergebnisse

Über 2 Milliarden Euro Umsatz jährlich über digitale Kanäle
Ziel, bis 2022 60% des Umsatzes online zu erzielen
Verbesserung der Kundenzufriedenheit durch automatisierte Prozesse

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