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BInEx | Einblicke, Erfahrungen und Lösungen zu Data Strategy, Data Governance & Data Quality Management
The Way To Business Information Excellence
Best Practice Data Quality Management
5Vs BigData - Big Data need Valid Data
Data Governance ist der Schlüssel zu einer nachhaltig datengesteuerten Organisation
Eine Data Governance Strategie sowie ein Informations- und Datenqualitätsmanagement als integraler Baustein einer Unternehmensstrategie unterstützt maßgeblich das Erreichen von Prozess- und Produktzielen, sichert die Compliance-Konformität, steigert den Durchsatz und unterstützt Organisationen in der Transformation zu einer datenorientierten Kultur.
Organisationen sichern somit ihre Wettbewerbsfähigkeit und können diese durch eine gesteigerte Datenintelligenz und Datenkompetenz (Data Literacy) weiter ausbauen.
aller Unternehmen glauben, dass die größten Probleme im Unternehmen durch unvollständige oder fehlende Daten verursacht werden.
Umsatzsteigerung möglich, glauben Organisationen, wenn all ihre Daten völlig korrekt und von höchster Qualität wären.
Die Hauptmotivation zur Nutzung einer Datenqualitätsstrategie begründet sich in dem Wunsch nach gesteigerter Effizienz, erhöhter Kundenzufriedenheit und verbesserten Entscheidungs-findungsprozessen.
Data Governance: Was sind Ihre Unternehmens-Daten wert?
Verfasst von Marco Geuer am 05. April 2020. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Wie Organisationen ihre Daten in Geld bewerten können und warum Data Governance sich selbst finanziert.
Viele Unternehmen hadern noch mit dem Gedanken eine Data Governance einzuführen und fragen sich, welchen Mehrwert hat eigentlich Data Governance? Natürlich kann man jetzt sagen, was gibt es da noch zu überlegen. Wer im Zuge der Digitalisierung wettbewerbsfähig bleiben möchte, kommt an einer Data Strategy und der Einführung einer Data Governance nicht vorbei. Zumindest liest man das permanent in der Fachpresse und hört es ständig von vielen Beratern. Andererseits ist es absolut berechtigt in diesem Zusammenhang die ökonomische Frage zu stellen, welchen Mehrwert in Geld bringt eine Data Governance der Organisation und wieviel bin ich bereit zu investieren bzw. wie wird mein ROI (Return On Invest) aussehen.
Data Governance: Vom Model Driven Design (MDD) zum Data Catalog
Wie Organisationen von einer lückenhaften Nachdokumentierung zu einem transparenten Datenmanagement kommen.
Herausforderung von Data Governance
Eines der Ziele von Data Governance ist es eine möglichst gute Transparenz über die Verarbeitung und Verwendung von Daten über die Systeme hinweg herzustellen, um den Grad der Compliance-Konformität festzustellen und stetig zu monitoren sowie ein compliance-konformes Verhalten beim Umgang mit Daten zu fördern. Zusätzlich ermöglicht die Transparenz stetig Schwächen der Leistungsfähigkeit von Daten zu erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung abzuleiten. Dies fördert die Qualität von Datenanalyse- und Digitalisierungsprojekten.
Data Governance: Vom Data Profiling zur ganzheitlichen Leistungsbewertung von Daten
Verfasst von Marco Geuer am 26. Januar 2019. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
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.
Prozessorientierter Data Quality Index erfolgreich einführen
Verfasst von Marco Geuer am 22. März 2018. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Wer Datenqualität und Prozessqualität als eine Einheit betrachtet, hat gute Zukunftsaussichten
Das Forschungsprojekt  „World Management Survey“ beschäftigt sich mit der Einführung und Anwendung von Managementpraktiken in über 12.000 Unternehmen aus 34 Ländern. Es wurde gemessen, wie gut eine Organisation die wesentlichen Führungsmethoden in vier Bereichen beherrscht: Produktionsmanagement, Performance-Monitoring, Zielvorgaben und Talentmanagement.
Die Auswertung der Daten zeigt zwei wesentliche Erkenntnisse.
Datenqualität messen: Mit 11 Kriterien Datenqualität quantifizieren
Verfasst von Marco Geuer am 29. Oktober 2017. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance
Für eine optimale Bewertung und Messung der Datenqualität sowie der Ableitung gezielter Verbesserungsmaßnahmen, müssen im Vorfeld entsprechende Datenqualitätskriterien definiert werden.
Digitalisierung: Schlüsselfaktoren erfolgreicher Innovationen
Das Datenqualitätsniveau bestimmt die Ergebnisqualität von Sprachassistenzsystemen
Wie Sie schnell bewerten können, ob Sie ein Problem mit der Datenqualität haben
Ein Qualitätsmanagementsystem (QMS) ohne ein integriertes Datenqualitätsmanagement (DQM) hat in einer digitalisierten Welt keine Zukunft
Der Datenqualitätsdurchsatz bestimmt die Effizienz digitalisierter Prozesse
Datenstrategie und Data Driven Culture nachhaltig etablieren sowie die Datenkompetenz (Data Literacy) stetig steigern
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.
Bessere Datenqualität – bessere Managemententscheidungen
Datenqualitätsmanagement (DQM) ist eine der wichtigsten Grundlagen für unternehmerische Entscheidungen. Denn die Nutzbarkeit Ihrer Daten sowie die erfolgreiche Digitalisierung von Geschäftsmodellen (Stichwort Digitale Transformation) hängt maßgeblich von der Qualität der Daten ab. Zudem steigen mit der Menge von Daten auch die Compliance-Anforderungen (z.B. DSGVO) an Ihre Organisation.
Wenn Sie mehr über Hintergründe und Zusammenhänge erfahren möchten und die Datenqualität in Ihrer Organisation schnell und wirkungsvoll verbessern wollen, ist dieser Workshop für Sie das Richtige.
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
Medien News || Datenqualität | Data Governance | Business Analytics
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Tools zur Unterstützung von Data Governance
Datenkataloge lösen Probleme mit Datensätzen Information ist heutzutage der wertvollste Rohstoff und kaum ein Unternehmen arbeitet... Read more
Merck ruft Digitalethik-Gremium ins Leben
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Die richtige Datengrundlage - Eine Frage der Qualität
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Data Governance befeuert die Digitalisierung
Mit einer umfassenden Data-Management-Initiative verbessert der Automobilzulieferer Schaeffler die Datenqualität in allen Unternehmensbereichen und treibt... Read more
Wer digitalisieren will, muss Daten übergreifend managen
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Business Information Excellence | Transparenz schafft Handlungsalternativen
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