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E-Book

Datenqualität für Entscheider in Unternehmen

Ein Dialog zwischen einem Unternehmenslenker und einem DQ-Experten

AutorGuilherme Morbey
VerlagGabler Verlag
Erscheinungsjahr2011
Seitenanzahl81 Seiten
ISBN9783834968142
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis34,99 EUR
Guilherme Morbey erläutert Entscheidern und angehenden Spezialisten die Einführung eines Datenqualitäts-Management-Systems in Dialogform.

Guilherme Morbey ist als Inhaber von Morbey Consulting hauptsächlich für Finanzdienstleister tätig. Einer seiner thematischen Schwerpunkte ist die Einführung von Datenqualitäts-Management-Systemen.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort7
Inhaltsverzeichnis8
Abbildungsund Tabellenverzeichnis10
Prolog11
1 Datenqualität allgemein13
1.1 Daten sind das Wasser der Informationswelt13
1.2 Datenqualität (Definition)14
1.3 Wir tun schon viel für die Datenqualität!14
1.4 Nutzen16
1.5 Datenqualitäts-Anforderungen18
1.6 Datenqualitäts-Aussage19
Es gibt keine DQ-Aussagen ohne DQ-Messungen20
“if you can’t measure it, you can’t manage it!”20
Glaubwürdigkeit, Verlässlichkeit und Vertrauenswürdigkeit sind die Hauptargumente für Aussagen zur Datenqualität.20
2 Organisatorische Voraussetzungen23
2.1 Datenqualitäts-Kriterien (7+2)23
Beispiele für Datenqualitäts-Regeln28
Mit einem DQ-System kann man sicherlich nicht verhindern, dass Menschen weiterhin Fehler machen. Aber Datenmängel lassen sich32
im Prinzip früher erkennen, insbesondere solche, die mit einer ge-wissen Regelmäßigkeit immer wieder auftreten, und sie können m33
Beim nächsten Treffen33
2.2 Operative Datenqualitäts-Rollen33
2.3 Datenqualitäts-Prozesse37
2.3.1 Allgemeiner Datenqualitäts-Prozess (DQ-P)38
2.3.2 Datenqualität für regulatorische Bedarfe (DQ-R)42
2.4 Aufwand44
2.5 Aufbauorganisation46
Es werden DQ-Aussagen von den DQ-Verantwortlichen gefordert. Ein DQ-Team erarbeitet als Service Unit die DQ-Aussagen für die Dat51
3 Technische Voraussetzungen52
3.1 Datenqualitäts-Werkzeug53
3.2 Meta-Datenbank55
3.3 Datenqualitäts-Auftragsdatenbank58
4 Stolpersteine60
4.1 Initiale Hürden60
4.1.1 Schwierige organisatorische Zuordnung60
4.1.2 Falsches Verständnis von Datenqualität60
Es gibt kein DQ-System oder DQ-Management ohne DQ-Messun-gen. 4.1.3 Geringes Problembewusstsein61
4.2 Thematische Überschneidungen62
4.2.1 Datenqualitäts-Management versus Daten-Management1262
4.2.2 Datenqualitäts-Tools und ETL-Programmierung64
4.2.3 Daten-Prozesssicherheit65
4.3 Herausforderungen bei der Umsetzung66
4.3.1 Einführung eines Datenqualitäts-Controllings66
4.3.2 Zuordnung der Daten zum Data Owner69
4.3.3 Falsches Verständnis von Data Profiling70
5 Erfolgsfaktoren71
6 Ausblick73
Epilog75
Über den Autor76

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