Data Exploration & Prototyping von KPI/Dashboards: Sichere Projektergebnisse & ein valides Reporting
Data Quality Management Online-Konferenz v. 02.12.2021
Der Vortrag zum Thema „Data Exploration & Prototyping von KPI und Dashboards – sichere Projektergebnisse und ein valides Reporting“ zeigte auf, wie FIEGE mit dem Rapid Data Performance Simulation (RDPS) Verfahren Investitionen in Data Analytics und Data Driven Company ganz objektiv nach Erfolgswahrscheinlichkeiten auswählt – und die entsprechenden Projekte anschließend nachhaltig zum Erfolg führt.
Data Profiling - Daten endlich richtig verstehen & beurteilen
Erfahrungsbericht Rapid Data Performance Assessment (RDPA)
(Webinar vom 19.01.2021)
Datenqualität - Voraussetzung für ein funktionierendes Qualitäts-Management-System
Wie Data Governance zum Innovator wird und Mehrwert liefert
Viele Unternehmen wandelten sich in den letzten Jahren zu agilen Organisationsformen, um sich den Herausforderungen von schnellen Anforderungsänderungen besser stellen zu können. Auch das Unternehmen, für welches ich tätig bin, befindet sich mitten in diesem Wandel. Hinzu kommt, dass Daten und datengetriebene Prozesse immer stärker im Fokus stehen. Wer einen Vorsprung in der Datenintelligenz erlangt und diesen optimal zu nutzen weiß, erlangt auch einen erfolgskritischen Wettbewerbsvorsprung, den es stetig auszubauen bzw. auf lange Sicht zu halten gilt.
Gastbeitrag von Ingo Lenzen, Leiter InfoZoom Academy
Wer hat Schuld an schlechten Daten im neuen System?
Jedes Migrationsprojekt, bei dem bestehende Daten in neue Systeme übertragen werden, hat Hürden zu überwinden. Das gilt für den Adressimport genauso wie für den Artikelimport. Dabei sind häufig Stammdaten-Plausibilisierungen für die Folgearbeiten sehr wichtig. Sind erst Doubletten oder falsche Daten im System, kommen Fehler und Probleme nach und nach zum Vorschein. Aber wie kann ich tausende Datensätze auf einmal prüfen? Wie bringe ich einen Kunden dazu, in vorgelagerte Bereinigungen zu investieren? Intelligente Tools zeigen Lösungen auf.
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