1️⃣ – Daten müssen immer über Schnittstellen extrahiert werden, sonst landet man im Änderungsdilemma.

Jede Datenquelle ist laufenden Änderungen unterworfen. Dabei ist es unerheblich, ob es sich um eine Eigenentwicklung oder Fremdsoftware handelt. Sobald man direkt auf die Daten zugreift ohne eine Schnittstelle, die von der Datenquelle gewartet wird, endet es mittelfristig in großen Problemen, da die Abhängigkeiten zu komplex werden.

2️⃣ – Alles, was nicht automatisiert ist, funktioniert nicht auf Dauer.

Wer kennt es nicht, die kleine Mapping Tabelle machen wir manuell, diese kleine Änderung ist nur temporär, das automatisieren wir nicht.

Das alles endet in Problemen, speziell wenn Mitarbeiter das Unternehmen verlassen und damit Know How verloren geht.
Automatisierung ist das um und auf für Datenqualität.

3️⃣ – Die gesamte Prozesskette für die Datenproduktion muss so gestaltet sein, dass Änderungen testbar sind.

Es kommt auf die Komplexität der Systemlandschaft an, aber aus den Erfahrungen der letzten Jahre ist das Testen und integrieren von Änderungen ein großer Kostenfaktor.

Dieses Problem zu beheben ist äußerst kostspielig und darum wichtig, so früh wie möglich zu adressieren.

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