Datenqualität für Entscheider in Unternehmen [electronic resource] : Ein Dialog zwischen einem Unternehmenslenker und einem DQ-Experten /
Morbey, Guilherme.author.
In vielen Unternehmen steht aktuell die Entscheidung an, wie sie mit den neuen Anforderungen der Aufsichtsbehörden bezüglich der Datenqualität umgehen können. Hier werden zukünftig Aussagen zur Datenqualität von unternehmensrelevanten Kennzahlen und ihrer Herkunft verlangt. Diese Aussagen gelingen am besten mit den Methoden eines Datenqualitäts-Managements-Systems. Guilherme Morbey erläutert die Einführung eines solchen Systems in Dialogform.
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Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Abbildungsund Tabellenverzeichnis; Prolog; 1 Datenqualität allgemein; 1.1 Daten sind das Wasser der Informationswelt; 1.2 Datenqualität (Definition); 1.3 Wir tun schon viel für die Datenqualität!; 1.4 Nutzen; 1.5 Datenqualitäts-Anforderungen; 1.6 Datenqualitäts-Aussage; Es gibt keine DQ-Aussagen ohne DQ-Messungen; "if you can't measure it, you can't manage it!"; Glaubwürdigkeit, Verlässlichkeit und Vertrauenswürdigkeit sind die Hauptargumente für Aussagen zur Datenqualität.; 2 Organisatorische Voraussetzungen; 2.1 Datenqualitäts-Kriterien (7+2)
Beispiele für Datenqualitäts-RegelnMit einem DQ-System kann man sicherlich nicht verhindern, dass Menschen weiterhin Fehler machen. Aber Datenmängel lassen sich; im Prinzip früher erkennen, insbesondere solche, die mit einer ge-wissen Regelmäßigkeit immer wieder auftreten, und sie können m; Beim nächsten Treffen; 2.2 Operative Datenqualitäts-Rollen; 2.3 Datenqualitäts-Prozesse; 2.3.1 Allgemeiner Datenqualitäts-Prozess (DQ-P); 2.3.2 Datenqualität für regulatorische Bedarfe (DQ-R); 2.4 Aufwand; 2.5 Aufbauorganisation
Es werden DQ-Aussagen von den DQ-Verantwortlichen gefordert. Ein DQ-Team erarbeitet als Service Unit die DQ-Aussagen für die Dat3 Technische Voraussetzungen; 3.1 Datenqualitäts-Werkzeug; 3.2 Meta-Datenbank; 3.3 Datenqualitäts-Auftragsdatenbank; 4 Stolpersteine; 4.1 Initiale Hürden; 4.1.1 Schwierige organisatorische Zuordnung; 4.1.2 Falsches Verständnis von Datenqualität; Es gibt kein DQ-System oder DQ-Management ohne DQ-Messun-gen. 4.1.3 Geringes Problembewusstsein; 4.2 Thematische Überschneidungen; 4.2.1 Datenqualitäts-Management versus Daten-Management12
4.2.2 Datenqualitäts-Tools und ETL-Programmierung4.2.3 Daten-Prozesssicherheit; 4.3 Herausforderungen bei der Umsetzung; 4.3.1 Einführung eines Datenqualitäts-Controllings; 4.3.2 Zuordnung der Daten zum Data Owner; 4.3.3 Falsches Verständnis von Data Profiling; 5 Erfolgsfaktoren; 6 Ausblick; Epilog; Über den Autor
In vielen Unternehmen steht aktuell die Entscheidung an, wie sie mit den neuen Anforderungen der Aufsichtsbehörden bezüglich der Datenqualität umgehen können. Hier werden zukünftig Aussagen zur Datenqualität von unternehmensrelevanten Kennzahlen und ihrer Herkunft verlangt. Diese Aussagen gelingen am besten mit den Methoden eines Datenqualitäts-Managements-Systems. Guilherme Morbey erläutert die Einführung eines solchen Systems in Dialogform.
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