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CICERO.DataQuality

ANGEBOT

Unter CICERO.DataQuality verstehen wir das Co-Sourcing oder Nearshoring von Qualitätssicherungsmaßnahmen im Zusammenhang mit Datawarehouses (DWH) und datenbasiertem Testen. Hierzu zählen zum Beispiel:

  • methodische Testdatengenerierung
  • Testmanagement bei DWH-Projekten
  • Analyse/Optimierung der Datenflüsse im Unternehmen
  • Systematische Überprüfung der Datenqualität (completeness und correctness)
  • Analyse von Event Logs (EL) und Rejected Rows (RR) und Optimierung
  • Automatisiertes Vergleichen von Tabellen bzw. Datenbeständen (Ist vs. Soll)
  • Vergleich von ETL-Ergebnissen mit den Quellsystemen
  • Data Quality Management

Die Qualität Ihrer Geschäftsdaten definiert den Wert Ihrer IT.

NUTZEN
  • Rasches Auffinden und Beheben von Datenqualitätsproblemen. Sicherheit, dass die Management-Reports korrekt sind. Sicherheit, dass Ihre Kunden nur geprüfte und korrekte Auswertungen in die Hände bekommen.
  • Integration von Qualitätssicherungskompetenz in DWH-Projekten
  • Vermeidung von teuren Fehlentscheidungen und Folgefehlern
  • Definition und Abbildung von Datenkonsistenzregeln
  • Zielgerichtete Bereinigungsmaßnahmen mit hoher Hebelwirkung
  • Risikominimierung durch systematische Tests
  • Dokumentation der Datenflüsse
  • Verbesserung der ETL Prozesse
  • Minimierung der Rejected Rows beim Laden der Daten (Zeit/Kosten)
  • Frühzeitiges Erkennen von Dubletten und optimierte Datenzusammenführung
REFERENZEN

Eine internationale Großbank mit vielen Auslandsniederlassungen betreibt ein sehr großes Datawarehouse, in das die wesentlichen Geschäftsdaten der Banken einfließen. An diese Systemlandschaft gibt es laufende komplexe Anforderungen aufgrund gesetzlicher Vorgaben, Änderungen in Organisation und Berichtswegen, technischer Plattformentscheidungen etc. Die Prozesse und Programme werden seit Jahren systematisch getestet, CICERO hat mit den internen DB- und DWH-Experten hierzu ein detailliertes Testkonzept entworfen. Alle Projekte und auch Changes durchlaufen diesen Testprozess. Die Testfälle wurden konsequent mit modernsten Testtools automatisiert, denn einerseits wäre die Menge manuell nicht zu schaffen, andererseits ist bei komplexen Datenstrukturen die Revisionssicherheit nur durch maschinell erzielte Testergebnisse gegeben.

Mittlerweile sind alle Auslandstöchter der Bank in diese Testprozesse eingebunden, und das konzernweite Datawarehouse verfügt über höchste Korrektheit und Verfügbarkeit.

Hohe Datenqualität

ist heute der wichtigste Faktor für den Erfolg von Informationssystemen. Mängel in der Datenqualität im DWH führen sofort zu suboptimalen Entscheidungen. Im wahrscheinlicheren Fall werden zusätzlich gravierende Fehlentscheidungen getroffen, die dem Erreichen von Abteilungs- und Unternehmenszielen entgegenwirken. Über das Verfehlen von quantitativen Zielen hinaus können Fehler im Reporting zu unternehmensinternen Unregelmäßigkeiten führen. Fehler in Quartalsberichten können sich bis hin zu externem Vertrauensverlust entwickeln.

Allgemein betrachtet verursacht mangelhafte Datenqualität direkt Ertragsverluste, Kosten durch Fehlentscheidungen oder auch neue Risiken. Doch das ist nur die Spitze des Eisbergs. Die indirekten Kosten, wie beispielsweise erhöhte Personalkosten oder entgangene Aufträge, können weitaus höher sein, wie das Schema des Eisberges verdeutlicht. Besonders in komplexen Systemen wie einem DWH setzen sich Datenqualitätsmängel schnell fort. Eine Korrektur in nachgelagerten Systemen ist daher umso zeitaufwändiger und teuer. Eine treffsichere Erkennung von Datenqualitätsproblemen schon beim Laden des DWH ist unerlässlich. Kritische Objekte, wie Tabellen und ETL-Prozesse, sind von zentraler Bedeutung und werden durch erfahrungsbasiertes Wissen der CICERO-Berater genau analysiert und geprüft. Anschließend werden Datenkonsistenzregeln definiert und abgebildet. Darauf aufbauend werden passende Prüfprogramme entwickelt, regelmäßig ausgeführt und ausgewertet.

CICERO.DataQuality

lässt sich nahtlos in den Entwicklungsprozess der DWH-Anwendungsentwicklung durch Co-Sourcing oder Nearshoring eingliedern. Die Umsetzung erfolgt auf allen gängigen Systemen mit den passenden Hilfswerkzeugen und Skripten, z.B. auf Oracle, DB2, Teradata oder MS-SQL Server. Zusätzlich haben wir viele Testkonzepte optimiert und automatisiert. Einerseits setzen wir dazu Skriptsprachen und Standardwerkzeuge (wie Excel oder XML) ein, andererseits automatisieren wir die Testfälle mit professionellen Testtools wie QTPTM, TOSCATM, SilktestTM und anderen. Auf die Revisionssicherheit und Wiederholbarkeit des Testkonzeptes wird höchster Wert gelegt. Bei der Testplanung gehen wir systematisch nach Prinzipien des Risikomanagements und der Priorisierung vor, um die Anzahl der Testfälle überschaubar zu halten.

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