Data Qualitätsmanagement-Bericht - Einblicke aus der Praxis, Episode 2

Wie sich einige unserer Leser erinnern werden, haben wir das erste Buch in unserer Reihe «Einblicke aus der Praxis»., gewidmet für data governance, vor einiger Zeit. Wir freuen uns, Ihnen nun das zweite Buch dieser Reihe vorstellen zu können, das der Qualität des data gewidmet ist. In der Tat haben wir viele unserer groß angelegten
In den letzten Jahren haben sich die Kunden zunehmend für die Qualität von data interessiert. Sie haben erkannt, dass sie zu einem wichtigen und sogar kritischen Faktor geworden ist.
den Sinn, data-Produkte zu entwickeln, die funktionieren und einen Mehrwert bieten. Außerdem beklagen viele von ihnen, dass data-Qualitätsprobleme nur erkannt werden
aufgrund von Beschwerden der Geschäftsteams, die sie in der Produktion antreffen. Daher ist die data-Qualität zu einem Schlüsselfaktor für die Gewährleistung der Kontinuität und Verbesserung ihrer Kerngeschäftsaktivitäten geworden. Wir haben auch festgestellt, dass schnell Fragen zu den data-Qualitätswerkzeugen auftauchen: Soll ich eine Standardlösung kaufen oder meine eigene entwickeln? Welches sind die besten Lösungen auf dem Markt? Wie hoch ist der ROI der Implementierung einer solchen Lösung?

Wir werden sogar ein paar erwähnen Neue Perspektiven für das data Qualitätsmanagement-Tooling durch generative KI. Sie müssen jedoch von anderen, ebenso wichtigen Fragen zu data-Qualitätsrollen und -verantwortlichkeiten, Prozessen, Methoden sowie die Festlegung von Prioritäten und die Finanzierung von data-Qualitätsmaßnahmen. Was werden Sie also in diesem eBook finden? Nun, wir beginnen damit, die Grundlagen für data-Qualität zu schaffen, indem wir einige Schlüsselkonzepte definieren. Dann werfen wir einen Blick zurück auf die Entwicklung der data-Qualitätsmanagementansätze in den letzten paar Jahren. Dann werden wir uns mit der Frage der data-Qualitätswerkzeuge befassen. Wir werden auch sehen, wie generative KI neue Lösungen für das data-Qualitätsmanagement bringen wird. Schließlich werden wir uns mit den organisatorischen und prozessualen Aspekten einer kontinuierlichen Verbesserung der data-Qualität befassen.

Bitte beachten Sie, dass dieses eBook auf unseren Erfahrungen mit unseren Kunden und Partnern basiert. Es erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Stattdessen entwickeln wir unsere Sichtweise zu den Fragen, die wir am häufigsten hören.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung und Zweck des eBooks
• Zunächst ein paar Definitionen
• Welche Auswirkungen hat eine schlechte data-Qualität auf das Geschäft?
• Wie hat sich der Ansatz des data-Qualitätsmanagements in den letzten Jahren entwickelt?
• Welche Tools für das data-Qualitätsmanagement?
• Wie wird generative KI das data Qualitätsmanagement verbessern?
• Welche Betriebsmodelle sollten für das data Qualitätsmanagement implementiert werden?
• Zusammenfassung: Drei Schlüsselbotschaften, die Sie sich merken sollten
• Glossar