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QZ 07/2015

Zukunftsmusik von heute

Datenqualitätsmanagement und DIN EN ISO 9001: Ist die Revision schon jetzt überholt?

Die Veröffentlichung der DIN EN ISO 9001:2015 steht unmittelbar bevor. Trotz fortschreitender Digitalisierung nimmt die neue Norm keinen Bezug darauf, wie Unternehmen mit Daten umgehen sollen. Das ist eine gravierende Lücke.

Achim Kern, Unternehmensberater

Achim Kern, geb. 1955, ist Unternehmensberater sowie Trainer bei der Hagen Consulting und Training GmbH, Siegburg, mit den Schwerpunkten Aufbau und Verbesserung von Managementsystemen. Er ist EFQM-Assessor und hat eine 33-jährige Berufserfahrung im Qualitätsmanagement, davon 15 Jahre in leitender Position in der Zulieferindustrie. Er leitete 25 Jahre den DGQ/VDI Regionalkreis Köln-Bonn.

Marco Geuer, Unternehmensberater

Marco Geuer, geb. 1971, ist Unternehmensberater im Bereich Business Analytics und Durchsatzmanagement (TOC/CCPM) bei der ACT IT-Consulting & Services AG. Er berät bei der Optimierung von Daten- und Informationsqualität, Kennzahlensystemen und Geschäftsprozessen und betreibt einen Blog zum Thema Daten- und Informationsqualität unter www.business-information-excellence.de

Eine wesentliche Neuerung der DIN EN ISO 9001:2015 ist ihr risikobasierter Ansatz. Definiert wird dieser als eine der Anforderungen an Qualitätsmanagementsysteme, abhängig vom Reifegrad und vom Kontext der Organisation. Das Risiko wird an dieser Stelle als Auswirkung von Ungewissheit auf ein erwartetes Ergebnis betrachtet. Hier finden sich rudimentäre Andeutungen zum Thema Daten- und Informationsqualität: Bei der Datenerhebung und der Aktualisierung von Informationen soll nun auch darauf geachtet werden, die Eignung und Angemessenheit der erhobenen Daten auch zu bewerten und formal festzustellen [1]. Falsche, unvollständige, widersprüchliche oder fehlende Daten sind Risiken, die das zu erwartende Ergebnis beeinträchtigen können.

Doch ein solcher bloßer Hinweis auf die Notwendigkeit, erfasste Daten zu hinterfragen, reicht heute nicht mehr aus. Die rasant fortschreitende Digitalisierung von ganzen Geschäftsmodellen und Märkten macht es erforderlich, sich nicht nur am Rande, sondern intensiv mit Daten, daraus resultierenden Informationen und deren Wert zu beschäftigen. Steigende Kosten, unnötig lange Prozesse oder unzufriedene Kunden aufgrund schlechter Datenqualität sind an der Tagesordnung: Lieferungen können nicht zugestellt werden, Prozesse und Projekte verzögern sich, Garantiefälle treten ein, Lieferantenvereinbarungen sind nicht wasserdicht, kostspielige Rückrufaktionen müssen gestartet werden. Womöglich leidet dann auch noch das Image, weil der Unmut über schlechte Leistungen über Social-Media-Kanäle weitergetragen wird.

Daten sind längst das Produkt

Daten und Informationen sind schon längst als eigenständige Produkte zu betrachten. Das bedeutet auch, dass nur diejenigen digitalen Produkte, Services und Produkte mit entscheidendem digitalen Anteil, die auch qualitätsgesichert sind, den Anforderungen der Kunden entsprechen und einen Nutzen für sie erzeugen.

Die analoge und die digitale Welt sind eng miteinander verflochten. Für eine gut funktionierende Qualitätssicherung in der analogen Welt haben die meisten Unternehmen ein Qualitätsmanagementsystem implementiert. Für den digitalen Anteil, also die kontinuierliche Sicherung der Daten- und Informationsqualität, fehlt meist noch ein Managementsystem. Ein solches wäre jedoch dringend erforderlich. Allerdings nicht isoliert und parallel zu bestehenden Systemen, sondern als integraler Baustein etwa eines bestehenden Qualitätsmanagementsystems.

Die Integration eines Daten-/Informationsqualitätsmanagements in die vorhandene QM-Struktur bietet diverse Vorteile:

  • Die zur Verfügung stehenden Ressourcen (Zeit, Geld, Personal) werden geschont durch die Nutzung bereits etablierter und funktionierender QM-Prozesse, sowie vorhandener Methoden und Kompetenzen.
  • Damit wird das Risiko vermindert, dass die Einführung eines Daten- bzw. Informationsqualitätsmanagements scheitert oder der Aufwand den Nutzen übersteigt.
  • Die Gesamt-Qualität der Prozesse und Produkte wird verbessert, da weitere Fehlerquellen (schlechte Daten- und Informationsqualität) vermieden werden.
  • Eine einfache und nachvollziehbare Argumentation für die Geschäftsführung wird möglich, wonach ein Daten- bzw. Informationsqualitätsmanagement die Wettbewerbsfähigkeit steigert und keine neuen unkalkulierbaren Belastungen mit sich bringt.

Eigene Qualitätssicherung für Daten

Auch die Ideen hinter den klangvollen Begriffen Big Data, Internet der Dinge und Industrie 4.0 funktionieren nur, wenn die Datenqualität gesichert ist. Diese Ansätze sind keine Zukunftsmusik. Viele Unternehmen setzen entsprechende Konzepte bereits um oder diese sind in der Planungsphase. Sie erzeugen damit nicht nur digitale Produkte und Services, sondern nutzen die Konzepte auch für eine bessere Qualitätssicherung in der Produktion. Unternehmen erkennen und vermeiden so frühzeitig Produkte mit Qualitätsmängeln.

Mit Big Data und Industrie 4.0 wird auch die Prozessautomatisierung vorangetrieben. Wird beispielsweise die industrielle Produktionsstraße als weiterer Akteur in das Daten-System aufgenommen, erhöht sich im gesamten System das datenrelevante Interaktionsvolumen und verkürzen sich gleichzeitig die Interaktionszeiträume. Die Ergebnisse aus den automatisierten Datenprozessen und Auswertungen (ERP-, SCM-, CRM-Systeme, Webportale, Social Media) beeinflussen also die Produktionsprozesse. Umgekehrt führen Ereignisse aus den Produktionsprozessen, wie etwa Fehlermeldungen, zu direkten Reaktionen in den Daten- und Organisationsprozessen.

Bei allen Unternehmen, die Big Data und Industrie 4.0 bereits erfolgreich einsetzen, hat sich eine wesentliche Erkenntnis durchgesetzt: Die Entwicklung des richtigen Business Case sowie die Datenaufbereitung und -qualität machen 80 Prozent des Aufwands und des Erfolgs von Big-Data- und Industrie-4.0-Initiativen aus.

Viele Qualitätsverantwortliche sehen die Notwendigkeit, das Datenqualitätsmanagement in ihren Unternehmen zu verbessern. Eine aktuelle Studie kommt zu dem Schluss, dass Datenqualitätsmanagement eine der wichtigsten Zukunftsaufgaben sein wird [2]. Etwa 40 Prozent von 254 Befragten gaben in der Studie an, dass die Datenqualität im Unternehmen unzureichend oder schlecht sei. Doch eine Verbesserung sinnvoll umzusetzen, stellt Unternehmen und Organisationen vor große Aufgaben.

Regelwerke und Richtlinien fehlen

Die Umsetzung eines Datenqualitätsmanagements basiert hauptsächlich auf Best-Practice-Ansätzen aus Unternehmen, von Vordenkern, Softwareherstellern und Beratungshäusern sowie aus dem universitären Bereich. Ein einheitliches Rahmenwerk, an dem man sich orientieren könnte, ist derzeit nicht in Sicht. Qualitätsverantwortlichen bleiben damit zwei Möglichkeiten: Entweder suchen sie sich die Ansätze selbst mühsam zusammen, oder aber sie vertrauen einer der Interessengruppen.

Die Bedeutung von Daten und Informationen für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen kann nicht mehr ignoriert werden. Unternehmen brauchen schnellstmöglich die richtige Orientierung zur Umsetzung geeigneter Methoden und Verfahren für die Implementierung eines Daten- und Informationsqualitätsmanagements als integralen Baustein von Managementsystemen. Regelwerke wie die der DIN EN ISO 9000-Familie wären eine gute Basis hierfür.

Es wäre jedoch fahrlässig, auf ein entsprechendes Regelwerk zu warten. Qualitätsmanager müssen sich jetzt mit dem Thema Datenqualitätsmanagement beschäftigen. Sie müssen sich Wissen, Fähigkeiten und Methoden aneignen und eine Bestandsaufnahme und Bewertung der Risiken schlechter Datenqualität für Prozesse, Produkte, Services und für die Entscheidungsfindung vornehmen. Im nächsten Schritt sollten sie entsprechende Lösungen entwickeln und umsetzen. Qualitätsmanager sind nicht nur für die Qualitätssicherung des gesamten Unternehmens verantwortlich, sondern stehen besonders auch als beratende Instanz bei der Geschäftsleitung in der Verantwortung.

Kontakt

Marco Geuer, T 0228 97125-59, marco.geuer <AT> actgruppe.de

Veranstaltung zum Thema

Worauf es beim Thema Datenqualität ankommt, erklärt Marco Geuer am 12. und 13. Oktober 2015 beim DGQ- Seminar "Managen von Datenqualität" in Stuttgart-Herrenberg. Informationen: www.dgq.de/go/MDQ

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Per E-Mail an qz <AT> hanser.de oder als "Kommentar zum Beitrag".

Autoren
Marco Geuer und Achim Kern, Niederkassel

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Literaturhinweis

Weubel, M.; Votsmeier, T.: DGQ-Leitfaden "Aktuelle Informationen aus der Normung DIN EN ISO 9001:2015", S. 5. DGQ 2015, Frankfurt am Main

MHP, a Porsche Company (Hrsg.): Big Data Future – Chancen und Herausforderungen für die deutsche Industrie. MHP, Ludwigsburg 2015

2 Kommentare
  • 09.07.2015 von Es braucht mehr als die ISO 8000!

    Lieber Herr Joachim S.,

    ich freue mich, dass Sie die ISO 8000 ansprechen. Diese vermittelt sicherlich erste gute Ansätze zur Einführung eines Datenqualitätsmanagements. Nach meinen bisherigen Erfahrungen und Erkenntnissen deckt diese bei weitem nicht die heutigen Mindestanforderungen an ein nachhaltiges und integriertes Datenqualitätsmanagement. Da sind meiner Meinung nach sogar einige gesetzliche Regelungen, besonders in der Finanzwirtschaft, was die Anzahl der zu berücksichtigen Dimension hinsichtlich der Bewertung von Datenqualität betreffen, weiter. Hinzu kommt, dass die ISO 8000 in Europa und besonders Deutschland kaum Beachtung findet. Dies zeigt sich auch in einer fehlenden Euro-Normung (EN) und Deutschen-Industrie-Normung (DIN). Darüber hinaus verweist die ISO 8000 in Part 110 lediglich auf anzuwendende Qualitätsmanagementsysteme. Natürlich empfiehlt sich auf eine der etablierten Normen, wie die DIN EN ISO 9000-Reihe, zurückzugreifen. Einen entsprechenden Vortrag zum Thema „Datenqualität und Normen“, in der die ISO 8000 Berücksichtigung findet, können Sie übrigens unter http://www.business-information-excellence.de/vortraege einsehen. Ich bleibe dabei, dass es an einem einheitlichen und den heutigen Anforderungen entsprechenden Standard fehlt, an dem sich Unternehmen objektiv orientieren können und den integrativen Gedanken eines bedarfsgerechten Qualitätsmanagementsystems, inkludiert einem Datenqualitätsmanagement, fördert. Eine zeitnahe Weiterentwicklung der entsprechenden Normen kann ich nur begrüßen.

    Mit herzlichen Grüßen
    Marco Geuer

  • 08.07.2015 von ISO 8000?

    Mit der ISO-8000-Serie gibt es bereits einen eigenen Standard zum Datenqualitätsmanagement, der sich dabei sogar an der ISO-9000-Serie orientiert. Die 2015er-Revision ist aber keineswegs überholt.

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