Strategische Gestaltung des Datenqualitätsmanagement im Spannungsfeld von
Systemtrennung und rechtlichen Vorgaben, Datenmanagement in heterogenen Systemlandschaften und effiziente Datenbereinigung

Am 27. & 28. September 2011, im Radisson BLU Köln

„Handle, bevor die Dinge da sind. Ordne sie, bevor die Verwirrung beginnt.“
Laotse (6. Jh. v.Chr.), Chinesischer Philosoph

"Durch die voranschreitende Mandanten- und Systemtrennung werden die Anforderungen an das Datenmanagement eines Energieversorgungsunternehmens immer größer. Fehler in eigenen Datenbeständen haben auch Auswirkungen auf andere Marktteilnehmer und können so hohe Kosten und Imageschäden verursachen. Eine frühzeitige Daten-bereinigung durch ein strategisches Datenqualitätsmanagement wird daher zunehmend für alle EVUs zwingend."
marcus evans

Kernthemen:

• Vom Datenmanagement zum Datenqualitätsmanagement – Probleme, Strategie und Erfahrungen
• Aufbau des Datenmanagements wie jedes andere Qualitätsmanagement
• Deutliche Verringerung des Auftretens fehlerhafter Daten durch klar strukturierte Prozesse
• Sicherstellung des Informationsaustausches mit Marktpartnern – Aufbau eines Datencockpits
• Enterprise Architecture Management als Weg zur Datenintegration in EVU
• Effizientes Daten-Workflow-Management zwischen den verschiedenen Systemen im Unternehmen
• Dem Unternehmensrisiko Datenmanagement konsequent begegnen
• Anforderungen des Regulierungsrahmens an das Datenmanagement und die Datenqualität – Umsetzung durch die Marktpartner

Die Energiebranche ist durch die weiterforcierte Liberalisierung des Energiemarktes, der zunehmenden dezentralen Energieerzeugung, dem rasanten Technologiefortschritt und neuen rechtlichen Regelungen weiter stark in Bewegung. Diese Faktoren wirken sich auch erheblich auf das Datenmanagement jedes einzelnen Unternehmens aus. Die Datenquellen nehmen stark zu, die Einflüsse und Anforderungen an die Datenqualität steigen. Um hier ein effizientes Daten-Workflow-Management in einer heterogenen Systemlandschaft zu installieren, die Fehlererkennung und Dublettenverwaltung zu automatisieren, den korrekten Datenaustausch mit Marktpartnern zu gewährleisten und allen rechtlichen Anforderungen an die Datenqualität und die Datenintegration gerecht zu werden ist ein durchgängiges Datenqualitätsmanagement erforderlich, auch auf Grundlage eines klaren Prozess- und Qualitätsmanagements.

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Kelly Harrison
Marketing Manager

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