Aktualisiert: 2023-06-19
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Active Enterprise Intelligence™
Schlüsselwort: Datenqualitätsmanagement
Active Enterprise Intelligence™
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Data Warehouse Management
Data Warehouse Management
Datenqualität erfolgreich steuern
Architekturen für BI & Analytics
Data Governance
Datenqualitätsmanagement aus Prozessperspektive: Methoden und Modelle
Datenqualität ist ein Erfolgsfaktor der Prozessausführung und -leistung. Datendefekte sind das Ergebnis fehlerbehafteter Geschäftsprozesse und können unvorhergesehene Auswirkungen auf nachgelagerte Geschäftsprozesse haben, die gleiche Daten als gemeinsame Ressource verwenden. Die Folgen von wiederholt auftretenden Datendefekten nachträglich zu beheben, bedeutet ständig wiederkehrende Kosten und zeitliche Verzögerungen im Prozessablauf. Die Ursachen sind aber in den Prozessentwürfen zu suchen und können nachhaltig nur dort gelöst werden. Deshalb sollte sich ein Unternehmen vor allem auf die Gestaltung und Lenkung betroffener Geschäftsprozesse konzentrieren, um trotz sich stark ändernder Wettbewerbsbedingungen (wie beispielsweise Mergers &Acquisition, Technologiefortschritt oder eCommerce) die langfristige Sicherung der Datenqualität zu ermöglichen.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Architekturen für BI & Analytics
Datenqualität erfolgreich steuern
Data Governance
Data Governance
Daten- und Informationsqualität
Data Governance
Know-how für eine erfolgreiche Data Governance
umfassendes, anwendungsbezogenes Handbuch
den Fokus nicht nur auf fachliche und technische, sondern auch organisatorische Aspekte legen
mit vielen Fallbeispielen, die Inhalte und Umsetzung, Potenziale und mögliche Fallstricke verdeutlichen
Vor dem Hintergrund zunehmender regulatorischer Anforderungen sowie wachsender Komplexität der eingesetzten IT-Landschaften erlangt das Themengebiet "Data Governance" immer größere Bedeutung in den Unternehmen. Dieses Buch greift nach einer Einordnung und Abgrenzung des Themas die unterschiedlichen Kernaspekte der Data Governance umfassend auf. Anschließend werden spezielle Facetten und -Toolkategorien mit hoher praktischer Relevanz präsentiert, bevor die Darstellung spezifischer Unternehmenslösungen erfolgt.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Datenqualität erfolgreich steuern
Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert.
Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können. Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement.
Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Datenqualität erfolgreich steuern
Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert.
Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können. Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement.
Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Architekturen für BI & Analytics
Erfolgsfaktoren für BI-Architekturen
Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch
Einsatz von neuen Technologien wie EAI, Virtualisierung sowie Cloud- und Data-Lake-Architekturen
Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt
Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist.Dieses Buch setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der großen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Architekturen für BI & Analytics
Erfolgsfaktoren für BI-Architekturen
Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch
Einsatz von neuen Technologien wie EAI, Virtualisierung sowie Cloud- und Data-Lake-Architekturen
Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt
Sowohl regulatorische Vorgaben als auch gesteigerte Anforderungen seitens der Fachanwender haben in den letzten Jahren zu immer komplexeren Business-Intelligence- und Analytics-Landschaften geführt, die es zu entwickeln und betreiben gilt. So setzt sich eine heute übliche Architektur aus zahlreichen Einzelkomponenten zusammen, deren Zusammenspiel und funktionale Abdeckung als wesentlicher Erfolgsfaktor für zugehörige BIA-Initiativen zu werten ist.Dieses Buch setzt sich das Ziel, die derzeit gebräuchlichen Architekturmuster zu beschreiben und dabei einen Überblick über die aktuell verwendeten Technologien zu liefern. Dabei werden nicht nur die architektonischen Frameworks der großen Produktanbieter aufgegriffen, sondern darüber hinaus Lösungen für konkrete Anwendungsfälle präsentiert.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Bücher zum Thema Datenqualitätsmanagement
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Datenqualitätsmanagement - Große Auswahl Bücher bei Buch findr
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