Management der Datenqualität
Datenmanagement als integraler Bestandteil digitaler Transformation
Ziel
Ziel ist es, Datenqualitätsmanagement als Kulturwechsel innerhalb einer Organisation zu sehen. Datenqualitätsmanagement (DQM) ist ein entscheidender Bestandteil der digitalen Transformation eines Unternehmens. Die digitale Transformation bezieht sich auf den umfassenden Einsatz von digitalen Technologien, um Geschäftsprozesse zu optimieren, die Kundenerfahrung zu verbessern, die Effizienz zu steigern und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. In diesem Kontext spielt die Qualität der Daten eine entscheidende Rolle. Datenqualität ist oft ein Brennpunkt zwischen IT und Management.
Um Datenqualitätsmanagement effektiv in die digitale Transformation zu integrieren, sollten Unternehmen klare Strategien, Prozesse und Technologien implementieren. Dies kann die Verwendung von Data Governance-Frameworks, Data Quality-Tools und Schulungen der Mitarbeiter umfassen. Daten sollten regelmäßig überwacht und verbessert werden, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen der digitalen Transformation gerecht werden. Schließlich sollte Datenqualitätsmanagement als kontinuierlicher Prozess betrachtet werden, der sich an die sich ändernden Anforderungen und Technologien anpasst, um den Erfolg der digitalen Transformation sicherzustellen.
Hierfür ist es notwendig, technische und fachliche Grundlagen für das Datenqualitätsmanagement zu verstehen. Was ist der Unterschied diverser Begrifflichkeiten wie Data-Owner/Data-Steward? Welche Dimensionen umfasst Datenqualität, wann sind Daten vollständig, aktuell und korrekt? Anhand eines Beispiels sehen Sie, welche Prozesse für eine gute Datenqualität wichtig sind und wie moderne Datenplattformen unterstützen können.
Nächste Termine
2 Halbtage
14.11.202409:00 - 12:30online15.11.202409:00 - 12:30online
Anmeldeschluss: 30 Tage vor Programmstart. Bei Buchung nach Anmeldeschluss kontaktieren Sie bitte das Programm-Management!
Aufbau und Inhalte
- Definition „Datenqualität“ mit wesentlichen DQ-Dimensionen (Umfang, Vollständigkeit, Aktualität, Korrektheit etc.)
- Ansätze zur Messung der DQ
- Instrumente zur Steigerung der Datenqualität
- Verbindung von DQ zu Algorithmen herstellen
- Etablierung eines DQ-Managements (DQM) im Unternehmen (Prozess & Organisation)
Management der Datenqualität
