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Dass Data-Governance nach der EU-Datenschutznovelle nicht nur Arbeit macht, sondern auch Zeit und Kosten spart, erläutert ein Webinar der Computerwoche.
In der Regel dürfte die neue Europäische Datenschutzgrundverordnung bei Entscheidern kaum Begeisterung auslösen. Immerhin kündigt die Novelle, die im Mai 2018 in Kraft tritt, empfindliche Strafen bei Nichteinhaltung an, wie ein Computerwoche-Webinar darstellt.
Diesen Blick möchte Matthias Binder, Senior Consultant Information Governance bei Hewlett-Packard Enterprise, gerne erweitern. Binder erkennt in der neuen Verordnung viel Potenzial zum Einsparen von Zeit und Kosten. Das Stichwort lautet hier Automatisierung des Datenmanagements. Thomas Hafen von der Computerwoche moderiert das Webinar. Es ist der dritte und letzte Teil einer Webinar-Reihe, alle Sendungen sind als Aufzeichnung verfügbar.
Quelle:"Governance nach der neuen EU-Datenschutzrichtlinie" (bei computerwoche.de am 13.04.2017 veröffentlicht)
Datenqualität: Umfrage von atlantis media zu Status-Quo und Trends der Digitalisierung
Die Herausforderungen in den Unternehmen sind vielfältig. Während einige den größten Handlungsbedarf in der Datenbereitstellung und Verbesserung der Datenqualität sehen, stehen Aspekte wie die Prognose des Kundenverhaltens und Predictive Analytics für andere Unternehmen ganz oben auf der Agenda. Doch auch eine überalterte IT, Schwierigkeiten im Hinblick auf die Akzeptanz und Auswahl von Business-Software sowie fehlende Fachkenntnisse sind Themen, mit denen sich Firmen auseinandersetzen. Nicht zuletzt geht es auch darum, die Kosten einer Investition gegen deren Nutzen gründlich abzuwägen. Die Strategien zur Bewältigung dieser Herausforderungen lassen sich zweiteilen: Zum einen sind viele Unternehmen bestrebt, Struktur in ihr Datenchaos zu bringen – mithilfe einer einheitlichen Datenstruktur, eines Data Warehouse und eines Business Intelligence Competence Center (BICC). Zum anderen setzen sich die betroffenen Mitarbeiter klare Ziele, definieren die damit verbundenen Erwartungen und wirken zielorientiert auf das Management ein.
Fünf Unternehmen für nachaltige Datenqualität belohnt
Die Gewinner heißen Maresi Austria, Spitz Gruppe, Senna Nahrungsmittel, Stiegl Getränke & Service und Tante Fanny Frischteig.
Maresi Austria, die Spitz Gruppe, Senna Nahrungsmittel, Stiegl Getränke & Service und Tante Fanny Frischteig: So heißen die fünf Gewinner des GS1 Sync Star Award 2016, die am 17. November 2016 am ECR Infotag in der Eventpyramide in Vösendorf mit dem Preis für hervorragende Datenqualität ausgezeichnet wurden. Um mit dem Preis gekürt zu werden müssen sich Unternehmen durch hervorragende Qualität und Aktualität der im GS1 Sync Portal hinterlegten Stammdaten auszeichnen.
Car Remarketing Verband fordert bessere Datenqualität
Harmonisierung der Fahrzeugzustandsdaten ist Schwerpunkt
Als große Herausforderung betrachtet der Car Remarketing Verband e.V. die unzureichende Standardisierung des Datenaustausches. Es zeige sich immer wieder, dass die digitalen Daten mangelhaft seien. Daher rücke die Harmonisierung von Fahrzeugzustandsdaten in den Mittelpunkt der Verbandsarbeit in diesem Jahr. Im März wird der Car Remarketing e.V. dazu eine Informationsveranstaltung in Köln durchführen.
Wie sieht die Zukunft der Planung aus?
Wie wirken digitales Lifecycle Management, Cloud Computing und Datenqualität zusammen?
Auf kaum einem Gebiet klaffen Anspruch und Wirklichkeit so weit auseinander wie bei der Frage nach der Datenqualität der digitalen Anlage. Während der Planung ist die Datenbasis noch aktuell, doch schon nach der ersten Revision ist es geschehen: Hier eine veränderte Rohrleitung, dort ein neuer Kessel. Qualitativ hochwertige Daten will jeder haben, aber die Unternehmen sind kaum bereit für die Pflege Geld in die Hand zu nehmen.
Datenqualität lässt bei Kreditinstituten zu wünschen übrig
BCBS 239 macht effizient, transparent & krisenfest
BCBS 239 kann zu Effizienzgewinnen führen. Außerdem können Banken bei erfolgreicher Umsetzung der Anforderungen die finanziellen Folgen von Krisensituationen deutlich schneller und besser erfassen als bisher. Doch die Grundlagen stimmen noch nicht überall. Gerade die Datenqualität lässt in vielen Kreditinstituten noch zu wünschen übrig. Das zeigt die Studie „Auswirkungen des BCBS 239 Grundsätze zur Aggregation von Risikodaten und Risikoberichterstattung auf deutsche Kreditinstitute“.
Big Data ist nicht mehr Zukunftsmusik
Auf dem Weg zur gewinnbringenden Nutzung warten jedoch einige Hürden wie etwa Datenqualität oder Datenschutz.
Vertrieb: Jede zweite CRM-Einführung verfehlt die Erwartungen
Steigerung der Datenqualität um 50% möglich
Zahlreiche Praxisbeispiele belegen, dass die Datenqualität um bis zu 50 Prozent ansteigt, wenn die Unternehmen im Kundenmanagement einen professionellen Umgang mit den eingesetzten IT-Lösungen fördern. Das gilt selbst für Systeme, die bereits längere Zeit im Einsatz sind.
Tipps für das richtige Stammdaten-Management
Projekte rund um das Master-Data-Management sind alles andere als einfach. Schließlich müssen sich viele Mitarbeiter und Abteilungen um eine saubere Verwaltung der Stammdaten kümmern. Folgende Punkte sollte man dabei beachten.
Quelle: "Data Governance - Tipps für das richtige Stammdaten-Management" (bei http://www.derwesten.de am 10.04.2014 veröffentlicht)
Eine schlechte Datenqualität kann sich heute kein Unternehmen mehr leisten. Für eine individuelle Kundenansprache braucht es korrekte Informationen - womit viele Verantwortliche noch immer zu kämpfen haben.
Quelle: "Datability - Datenqualität neu denken" (bei computerwoche.de am 11.03.2014 veröffentlicht)
Auf den Käpt'n kommt es an
Lufthansa, Siemens, Commerzbank, Thyssen, Tui: Die Crème de la Crème der deutschen Unternehmen steckt im Umbau. Eine neue Studie zeigt, woran die meisten Veränderungsprozesse scheitern - welche Fehler machen die Chefs?
Quelle: "Auf den Käpt'n kommt es an" (bei Handelsblatt.com am 07.06.2013 veröffentlicht)
Die sieben Todsünden des Risikomanagements
In der Finanzwirtschaft geben u.a. die Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) in ihren jeweiligen Ausführungen eine gute Antwort auf die Frage, was im modernen Risikomanagement zu tun ist. Kern dieser Disziplin ist die Definition von Risikostrategien, die Ermittlung der Risikotragfähigkeit sowie der Aufbau bzw. die Weiterentwicklung eines internen Kontrollverfahrens. Zu den zentralen Steuerungs- und Controllingprozessen zählen hierbei primär die Risikoidentifizierung, -beurteilung, -steuerung und -überwachung sowie schließlich die adäquate Risikokommunikation. So viel zur Theorie. In der Praxis...
Quelle: "Die sieben Todsünden des Risikomanagements" (Bei risiko-manager.com am 11. Juli 2011 veröffentlicht)
Studie: Deutsche Unternehmen messen Datenqualität zu wenig Bedeutung bei
Das Potenzial von Datenqualität bei Interessenten- und Neukundengewinnung ist noch deutlich ausbaubar, so das Ergebnis einer aktuellen Studie.
Unternehmen vernachlässigen die Datenqualität bei der Ansprache von Interessenten und Neukunden. Das zeigt die aktuelle Studie "Datenqualität bei der Interessenten- und Neukundengewinnung", gemeinsam durchgeführt von der Schober Group Deutschland und der Hochschule für Wirtschaft und Recht, Berlin.
Quelle: "Deutsche Unternehmen messen Datenqualität zu wenig Bedeutung bei" (bei muenchen.business-on.de am 02.06.2010 veröffentlicht)
Handwerk und Handel wollen bessere Datenqualität
ZVSHK und DG Haustechnik kooperieren bei Open Datacheck
Der Zentralverband Sanitär Heizung Klima (ZVSHK) und der Deutsche Großhandelsverband Haustechnik (DG Haustechnik) haben im Februar eine Kooperationsvereinbarung zur verbesserten Qualitätsprüfung von Lieferantendaten unterschrieben. Aus dem ursprünglich vom Großhandel betriebenen SHK-Datacheck wird jetzt Open Datacheck unter Anbindung eines ZVSHK-Datenservers. "Damit wollen wir vor allem die Einbeziehung von Lieferanten erreichen, die bislang nicht über den dreistufigen Vertriebsweg verkaufen", erklärt Friedrich Budde, Präsident des ZVSHK. Open Datacheck wird zu einem Prüfwerkzeug, mit dem alle Lieferanten der SHK-Betriebe ihre Produktdaten kontrollieren, optimieren und an Handel und Handwerk weitergeben können.
Quelle:"Handwerk und Handel wollen bessere Datenqualität" (bei verbaende.com am 22.02.2017 veröffentlicht)
Datenqualität: Konkretisierung der Anfor­derungen aus AT 4.3.4 MaRisk
In Ausgabe 06 (2016) des RISIKO MANAGER wurde thematisiert, welche Herausforderungen eine Auslagerung von bankfachlichen Prozessen im Hinblick auf das Daten-Monitoring im zentralen Berichtswesen bietet. Die hierfür zu beachtenden Anforderungen an Auslagerungslösungen und an die Überwachung ausgelagerter Aktivitäten und Prozesse werden in Abschnitt AT 9 der zu Beginn des Jahres 2016 auf den Weg gebrachten Novellierung der „Mindestanforderungen an das Risikomanagement von Banken und Finanzdienstleistungsinstituten“ (MaRisk) konkretisiert. Solange die „Ordnungsmäßigkeit der Geschäftsorganisation“ gemäß § 25a Abs. 1 Kreditwesengesetz(KWG) nicht beeinträchtigt wird, können derartige Auslagerungen in einem Umfang vorgenommen werden, der gewährleistet, dass ein Institut über fundierte Kenntnisse und Erfahrungen verfügt, die bei Beendigung des Auslagerungsverhältnisses oder Änderungen der Gruppenstruktur auch weiterhin einen ordnungsmäßigen Betrieb erlauben.
Zudem beinhalten die novellierten MaRisk einen neuen Abschnitt „AT 4.3.4 Datenmanagement, Datenqualität und Aggregation von Risikodaten”, dessen konsequente Umsetzung entsprechende Vereinfachungen bei der Auslagerung von bankfachlichen Prozessen verspricht und der für systemrelevante Institute („große und komplexe Institute”) gelten soll [vgl. Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2016), S. 19 f.; Basler Ausschuss für Bankenaufsicht (2013), S. 1 ff., Hofer (2016), S. 16 ff.].
Quelle:"Datenqualität: Konkretisierung der Anfor­derungen aus AT 4.3.4 MaRisk" (bei risiko-manager.com am 24.11.2016 veröffentlicht)
Datenqualität: Mehr Effizienz durch geordneten Rausch der Daten
In der Produktionshalle von Blumenbecker Automatisierungstechnik herrscht Ordnung. Alle Abläufe sind streng durchgeplant, um eine möglichst hohe Effizienz zu erreichen. Eine durchgängige Datenhaltung, von der Elektroplanung bis zum Versand, ist dabei die Voraussetzung. Lösungen von Eplan und Rittal sorgen hierbei für einen geordneten Rausch der Daten.
Zu Beginn jedes Projekts steht die Elektroplanung der Steuerungs- und Schaltanlage an, bei der die Schalt- und Stromlaufpläne erstellt werden. Nur wenn bereits hier die Datenqualität stimmt, ist die geforderte hohe Effizienz zu erreichen.
Quelle:"Schaltanlagenbau - Mehr Effizienz durch geordneten Rausch der Daten" (bei www.elektrotechnik.vogel.de am 15.08.2016 veröffentlicht)
Business Analytics verändert das Datenmanagement
Bislang war es für gewöhnlich die IT-Abteilung, die sich mit neuen Ansätzen im Datenmanagement beschäftigte und über deren Machbarkeit entschied. Doch dies ändert sich grundlegend.
Das Management und die Fachbereiche entdecken die Bedeutung von Daten und Analytik fürs Geschäft. So sind mittlerweile in 68 Prozent beziehungsweise 67 Prozent aller Unternehmen das Management beziehungsweise Fachbereiche die wichtigsten Treiber für Weiterentwicklungen im Datenmanagement. Zu diesem Ergebnis kommt die Umfrage „Modernes Datenmanagement für die Analytik“ des BARC (Business Application Research Center).
Quelle:"Business Analytics verändert das Datenmanagement" (bei www.qz-online.de am 03.02.2016 veröffentlicht)
Kunden-Datenqualität in deutschen Unternehmen sinkt
Studie der Deutschen Post Direkt deckt Fehler auf
Kundendaten werden zunehmend schlechter gepflegt. In den Kundendatenbanken deutscher Unternehmen finden sich mehr Fehler als noch vor fünf Jahren: Der Anteil unzustellbarer Kundenadressen stieg von 12,8 auf 14,2 Prozent. Das ist das Ergebnis der aktuellen Studie „Kundendaten-Qualität 2015“ der Deutschen Post Direkt. Bereits in den Jahren 2010 und 2012 hat die auf Adressmanagement spezialisierte Tochter der Deutschen Post die Datenbankaktualität in zehn Branchen erhoben und präsentiert nun die neuen Ergebnisse.
Quelle:"Big Data: große Hürde Datenqualität!" (bei marketing-boerse.de am 07.04.2015 veröffentlicht)
Saubere Datenbasis als Erfolgsfaktor
Beim Thema Datenqualität driften Anspruch und Wirklichkeit weit auseinander. Das kann in den datengetriebenen Unternehmen der digitalisierten Gesellschaft erfolgskritisch werden.
Quelle:"Saubere Datenbasis als Erfolgsfaktor" (bei it-daily.net am 27.11.2014 veröffentlicht)
Mangelnde Qualität als Datenrisiko
Warum für die Datensicherheit die Datenqualität stimmen muss
Die Datenqualität ist nicht nur ein Thema für den Qualitätsbeauftragten, sie sollte auch jeden Datenschutzbeauftragten interessieren. Die besten Sicherheitsmaßnahmen müssen scheitern, wenn das Datenmanagement nicht stimmt.
Quelle:"Mangelnde Qualität als Datenrisiko" (bei datenschutz-praxis.de am 18.08.2014 veröffentlicht)
Lünendonk-Studie zu Business Intelligence und Business Analytics
Nachfrage nach externer BI-Expertise steigt
Business Intelligence bietet Umsatzpotenziale und stellt Unternehmen gleichzeitig vor Herausforderungen – sei es bei geeignetem Personal oder der Datenqualität.
Quelle:"Lünendonk-Studie zu Business Intelligence und Business Analytics - Nachfrage nach externer BI-Expertise steigt" (bei www.it-business.de am 23.06.2014 veröffentlicht)
Big Data - Chancen und Risiken durch große Datenmengen
Nicht nur die Quantität von Daten, auch das Tempo des Transports, die Vielfalt und der Wahrheitsgehalt sind von Bedeutung.
Wo von "Big Data" die Rede ist, schaut auch "Big Brother" um die Ecke. Die heutigen Möglichkeiten, riesige Datenmengen zu sammeln, zu speichern, zu verknüpfen und gezielt auszuwerten, hat für viele Menschen mehr beängstigende als positive Aspekte.
Quelle: "Big Data - Chancen und Risiken durch große Datenmengen" (bei www.wienerzeitung.at am 02.05.2014 veröffentlicht)
Schlechte Datenqualität und hohe Kosten
Eine AIIM-Studie zeigt, dass der ROI durchwachsen ausfällt. Fehlende Skills, teure Tools und schlechte Datenqualität sind nur die Spitze des Problem-Eisbergs..
Quelle: "Schlechte Datenqualität und hohe Kosten - Verlorene Big Data-Illusionen" (bei computerwoche.de am 27.01.2014 veröffentlicht) (bei www.cfoworld.de am 03.12.2010 veröffentlicht)
Social-Media-Werbung: Die Vermessung der Welt 2.0
Facebook-Freunde allein reichen nicht. Ob und wie sehr Werbung in sozialen Netzwerken den Absatz fördert, ist umstritten. Unternehmen hoffen, dass neue Methoden für die Erfolgskontrolle verlässliche Erkenntnisse bringen.
Quelle:"Social-Media-Werbung: Die Vermessung der Welt 2.0" (bei handelsblatt.com am 16.04.2013 veröffentlicht)
Bilanzierung: Das Geheimnis der Kennzahlen
Neuere Forschungserkenntnisse zeigen vor allem eines: Jahrzehntelang für unantastbar gehaltene Bilanzierungs-Gesetzmäßigkeiten geraten zunehmend ins Wanken. Empirische Untersuchungen bringen ans Licht, dass die Wirklichkeit komplexer ist, als es die Lehrbücher vermuten lassen.
Quelle: "Bilanzierung: Das Geheimnis der Kennzahlen" (Bei handelsblatt.com am 22. August 2011 veröffentlicht)
Studie: Datenqualität hat großen Einfluss auf Digitalisierungs-erfolg
Ist wirkungsvolles Stammdatenmanagement eine oftmals unterschätzte Herausforderung für die moderne Unternehmensführung? Dieser Frage ist das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Lünendonk in der aktuellen Studie „Revival der Stammdaten – Behindert mangelnde Datenqualität die digitale Transformation?“ nachgegangen – und ermittelte ein verblüffendes Ergebnis. Obwohl die Unternehmen seit Jahren in Softwarelösungen zur Optimierung ihres Master-Data-Managements investieren, scheint der Erfolg auszubleiben.
Nur etwa jedes siebte (15 %) der für die Lünendonk®-Studie befragten 155 deutschen Unternehmen aus Fertigung, Handel und anderen Branchen sieht sich im Stammdatenmanagement sehr gut aufgestellt. Im Hinblick auf den Erfolg der gesamten digitalen Transformation mit Industrie 4.0, Logistik 4.0, Internet of Things und anderen digitalen Geschäftsmodellen fehlt damit ein wichtiges Fundament. Denn Digitalisierungsprojekte ohne eine hohe Datenqualität sind zum Scheitern verurteilt. Aber woran hapert es im Detail?
Quelle:"Datenqualität hat großen Einfluss auf Digitalisierungserfolg" (bei chefbuero.de am 06.12.2016 veröffentlicht)
Bad Data Costs the U.S. $3 Trillion Per Year
Verfasst von hbr.org / by Thomas C. Redman.
Consider this figure: $136 billion per year. That’s the research firm IDC’s estimate of the size of the big data market, worldwide, in 2016. This figure should surprise no one with an interest in big data.
But here’s another number: $3.1 trillion, IBM’s estimate of the yearly cost of poor quality data, in the US alone, in 2016. While most people who deal in data every day know that bad data is costly, this figure stuns.
Quelle:"Bad Data Costs the U.S. $3 Trillion Per Year" (bei www.hbr.org am 22.11.2016 veröffentlicht)
Fintechs - Häufig scheitert es an der Datenqualität
Fintechs respektive InsureTech-Lösungen seien häufig nicht derart hochgradig innovativ und serviceorientiert unterwegs, wie man denken könnte, glaubt Mirko Faust, Leiter Marketing des Maklerpools BCA AG.
So scheitere es häufig an der Datenqualität. "Der Nutzen für den Verbraucher, bei einer App in der er seine Versicherungsdaten eigenständig zusammensuchen und Daten selbst einpflegen muss, darf sicher in Frage gestellt werden.", erklärte Faust.
Quelle:"Fintechs - Häufig scheitert es an der Datenqualität" (bei www.versicherungsbote.de am 03.03.2016 veröffentlicht)
Die Immobilienbranche erfüllt bei der Datenqualität häufig nicht die Voraussetzungen, um von den Vorteilen digitalisierter Prozesse zu profitieren, glaubt Malte Priester, Geschäftsführer von IntReal Solutions.
Die Zukunftsfähigkeit der deutschen Immobilienwirtschaft ist gefährdet. Egal, ob es um die laufende Verwaltung oder um Transaktionen geht: Der Umgang mit Immobilien erzeugt Daten. Und je größer die Menge der zu verarbeitenden Daten ist, desto wichtiger wird die Datenqualität.
Quelle:"Datenqualität ist mangelhaft" (bei www.immobilien-zeitung.de am 04.02.2016 veröffentlicht)
Content Marketing & Datenqualität
Content Marketing 2015: Kundengespür ist gut, Datenqualität ist besser
Die Bedeutung der Datenqualität im Content Marketing steigt. Doch wie lassen sich die unzähligen Datenströme zusammenführen? Ein Überblick, wie Content-Experten der Datenflut Herr werden.
Quelle:"Content Marketing 2015: Kundengespür ist gut, Datenqualität ist besser" (bei onlinemarketing.de am 12.02.2015 veröffentlicht)
Wissen, was im Lebensmittel steckt
Datenqualität in der Lebensmittelindustrie und -Handel unerlässlich
Ab Dezember gilt eine neue EU-Verordnung zu Lebensmitteldaten: In Zukunft müssen Hersteller von Lebensmitteln die genauen Inhalte ihrer Produkte für den Handel zur Verfügung stellen. Innsbrucker Informatiker arbeiten daran, hier möglichst zuverlässige und genaue Angaben zu sichern: Gerade im Bereich von Allergenen ist die Datenqualität bedeutend.
Quelle:"Wissen, was im Lebensmittel steckt" (bei uibk.ac.at am 23.10.2014 veröffentlicht)
Rothschild-Chef warnt vor schlechter Regulierung
Basel III und Solvency II könnten gefährliche Folgen haben, statt Risiken zu senken. Für Großinvestoren würden damit falsche Anreize gesetzt, so Rothschild-Chef Laurens. Die Zeche dafür müssten Rentner und Sparer zahlen.
Quelle:"Rothschild-Chef warnt vor schlechter Regulierung" (bei Handelsblatt.com am 24.05.2010 veröffentlicht)
Predictive Analytics - Studie von PAC
Nutzen und Probleme bei Predictive Analytics
Laut einer PAC-Studie sehen Fertigungsunternehmen großes Potenzial in Predictive Analytics. Doch Aufwand, Komplexität sowie Datenqualität, ROI und Reifegrad sprechen oft noch dagegen. Frank Niemann und Philipp Schalla von PAC erläutern die Ergebnisse in ihrer Kolumne.
Quelle: "Studie von PAC - Nutzen und Probleme bei Predictive Analytics" (bei www.cio.de am 18.06.2014 veröffentlicht)
Die vier Säulen guten Datenmanagements
Der Erfolg ist eng damit verknüpft wie gut ein Unternehmen mit seinen Informationen umgehen kann. Ein solides Datenmanagement beinhaltet viele verschiedene Facetten und will sowohl technisch wie auch organisatorisch gut geplant sein.
Quelle: "Daten und Werte - Die vier Säulen guten Datenmanagements" (bei computerwoche.de am 11.03.2014 veröffentlicht)
Der Aufbau verlässlicher Daten – Hürde und Bürde
Effizienter arbeiten – das versprechen ERP-Systeme. Aber woran misst der Anwender Effizienz und vor allem die Effizienzsteigerung? Woher weiß der Anwender, dass die ERP-Investition zu einem wirtschaftlichen Erfolg führt oder geführt hat?
Quelle:"Erfolgreiche ERP-Systeme?: Der Aufbau verlässlicher Daten – Hürde und Bürde" (bei it-daily.net am 24.07.2013 veröffentlicht)
Das Erfolgsgeheimnis der innovativsten Firmen
Innovationen braucht jedes Unternehmen. Aber große Ideen entstehen nur in einer anregenden Umgebung. Vorreiter wie IBM und 3M zeigen, wie der Mut zu Fehlern die Kreativität der Tüftler beflügelt.
Quelle:"Das Erfolgsgeheimnis der innovativsten Firmen" (bei Handelsblatt.com am 11.01.2012 veröffentlicht)
Fehlende Datenqualität: Personaler unzufrieden mit IT
Die Qualität der Personaldaten muss besser werden, fordert Christian Scholz, Professor für Personal-Management an der Universität Saarbrücken. Gemeinsam mit Stefan Caro von Cognos diskutiert er im Rahmen der Initiative HR Future Labs mit Personalern.
Quelle: "Fehlende Datenqualität: Personaler unzufrieden mit IT" (Bei computerwoche.de am 17.07.2008 veröffentlicht)
Der Zusammenhang von Data Strategy, Data Governance & Data Driven Culture
Data Strategy Lifecycle wirkungsvoll im Unternehmen einführen
Data Catalogue – Beschleuniger der Datenkompetenz (Data Literacy)
Data Strategy: Erfolgsfaktoren für nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI-basierte Datenanalysen und Digitalisierung
Data Governance, der Schlüssel zu einer erfolgreichen datenintelligenten Organisationskultur
Data Catalogue – Beschleuniger der Datenkompetenz (Data Literacy)
Data Governance, der Schlüssel zu einer erfolgreichen datenintelligenten Organisationskultur
Data Strategy: Erfolgsfaktoren für nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI-basierte Datenanalysen und Digitalisierung
Data Strategy Lifecycle wirkungsvoll im Unternehmen einführen
Der Zusammenhang von Data Strategy, Data Governance & Data Driven Culture
Workshops: Data Governance & Data Quality
Mit einer nachhaltigen Data Governance Strategie wird die Einhaltung von Qualitäts-, Sicherheits- und Verarbeitungsstandards für Daten im Unternehmen sichergestellt. Sie beinhaltet Richtlinien und Vorgehensweisen im Umgang mit Daten, gibt Orientierung für die Mitarbeiter, reduziert die Risiken für das Unternehmen und unterstützt in der Transformation zu einer datenorientierten Kultur. Mit einer etablierten Data Governance kann eine hohe Datenqualität erreicht und die Potenziale von BI, Big Data und Advanced Analytics ausgeschöpft werden.
Wenn Sie mehr über Hintergründe und Zusammenhänge erfahren möchten und eine Data Governance nachhaltig etablieren sowie die Datenqualität in Ihrer Organisation schnell und wirkungsvoll verbessern wollen, sind die folgenden Workshops für Sie das Richtige.
Datenstrategie und Data Driven Culture nachhaltig etablieren sowie die Datenkompetenz (Data Literacy) stetig steigern
Data Quality erfolgreich steuern
Bessere Datenqualität – bessere Managemententscheidungen und effizientere Prozesse
Von der Data Strategy über die Data Governance zur Data Driven Culture
28./29. September 2022, Stuttgart
Copyright © 2014 - 2022 by Marco Geuer
Business Information Excellence | Transparenz schafft Handlungsalternativen
www.business-information-excellence.de | www.datenanalyse.org | www.datenqualitätsmanagement.com
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