Clean Data
Clean Data
Clean Data vor Big Data – Datenqualität für Anwender
In Arbeitssystemen jeder Größe und Komplexität nimmt die Bedeutung der Information zu. Dieses wird besonders bei Vernetzung mit Geschäftspartnern und Maschinen deutlich.
Mängel in der Datenqualität behindern innerbetriebliche wie außerbetriebliche Abläufe wie “Sand im Getriebe“, d.h. sie stören und verlangsamen Prozesse, demotivieren Mitarbeiter und verfälschen Managemententscheidungen, siehe „Eisberg der Folgen schlechter Datenqualität“ in beiliegendem Bild.
Unsere Workshops haben zum Ziel, dass Sie Ihr betriebliches Potential zur Verbesserung der Datenqualität erkennen und geeignete Maßnahmen einleiten können. Unser Vorgehen ist nicht an ein bestimmtes Anwendungssystem gebunden.
Unser Fokus liegt auf folgenden Themen:
- Ausprägungen schlechter Datenqualität – Beispiele aus der Praxis
- Datenfehler klassifizieren und vermeiden
- Hilfen zur Findung von Duplikaten
- Datenqualität definieren und Datenbereinigung organisieren
- Einblicke in verschiedene Möglichkeiten einer konkreten Adhoc-Datenqualitätsanalyse
- Wie kann ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess zu Datenqualität gestaltet werden?
Gern gehen wir kundenbezogen auf spezifische Schwerpunkte ein.
