• Medientyp: Buch
  • Titel: Datenqualität erfolgreich steuern : Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte
  • Beteiligte: Apel, Detlef [VerfasserIn]; Behme, Wolfgang [VerfasserIn]; Eberlein, Rüdiger [VerfasserIn]; Merighi, Christian [VerfasserIn]
  • Erschienen: Heidelberg: dpunkt.verlag, [2015]
  • Erschienen in: tdwi EUROPE
    Edition TDWI
  • Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage
  • Umfang: xviii, 371 Seiten; Illustrationen, Diagramme; 25 cm
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN: 3864900425; 9783864900426
  • RVK-Notation: ST 530 : Data-warehouse-Konzept; Data mining
    ST 265 : Datenstruktur, Datenorganisation
    QP 345 : Informationswesen. Informationssysteme
  • Schlagwörter: Betriebsdaten > Qualitätsmanagement > Business Intelligence > Data-Warehouse-Konzept
    Betriebsdaten > Qualitätsmanagement > Business Intelligence > Data-Warehouse-Konzept
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Literaturverzeichnis: Seite 359-366
  • Beschreibung: 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.

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