Datenqualität
Daten sind das neue Öl. Was passiert aber wenn das Öl verschmutzt statt antreibt? Dann fehlt der Durchblick, sodass die Verschmutzung erst beseitigt werden muss, bevor man richtig loslegen kann. Das trifft besonders auf Anwendungen aus dem Bereich BI und Analytics zu, die meist das letzte Glied im Prozess der Datenaufbereitung und Datenbereitstellung sind. Statt wertvolle Einblicke aus Daten zu gewinnen, wird die meiste Zeit darauf verwendet, die Fehler in den Daten zu finden und zu korrigieren.
Gute Datenqualität ist ein Muss
Datenqualität ist entscheidend für operative und transaktionale Prozesse sowie die Zuverlässigkeit von Berichten im Rahmen von Business Analytics und Business Intelligence. Verfälschte, unzutreffende oder fehlende Daten und die daraus abgeleiteten Informationen behindern nicht nur den reibungslosen Ablauf von Geschäftsprozessen sondern führen mitunter zu gravierenden Fehleinschätzungen im Rahmen von strategischen Unternehmensentscheidungen ausfallen.
Grund für eine unzureichende Datenqualität sind oft Unachtsamkeiten oder fehlende Voraussicht bei der Erfassung, Beschreibung oder Auswertung von Daten. Neben einem proaktiven Management der Datenqualität, welche das Problem an der Wurzel anzupacken versucht, ist die nachträgliche Bereinigung von Daten ein wesentlicher Schritt zur Verbesserung der Datenqualität.
Data Engineer
Telefon: 0221 – 975 849-81
E-Mail: yannick.sacher@taod.de[/basix_icon_text]
Einstieg: Data Quality Audit
Um die Datenqualität auf das richtige Niveau zu heben, muss klar sein, in welchem Zustand sich die Daten überhaupt befinden. Mit dem Data Quality Audit von taod wird der derzeitige Stand der Datenqualität ermittelt.
Im Data Quality Audit stehen jedoch nicht nur die Daten im Mittelpunkt, sondern vor allem die individuellen Anforderungen der Anwender aus den verschiedenen Fachabteilungen an die Daten und Informationen. Zusätzlich werden die Prozesse der Datenentstehung und -verarbeitung beleuchtet und besprochen. Aus den Analysen der Datenbestände ergeben sich dann Handlungsempfehlungen bzw. Lösungskonzepte für eie erfolgreiche Optimierung der Datenqualität. Am Ende des Data Quality Audits stellt taod Ihnen eine Zusammenfassung der Ergebnisse und wesentlichen Erkenntnisse bereit.. Das Resultat der Datenanalyse wird Ihnen von unseren Mitarbeitern vorgestellt und mit Ihnen besprochen.
Der Data Quality Audit stellt Ihre Daten und Prozesse in den Gesamtkontext Ihres unternehmensweiten Datenmanagements. Am Ende des Audits haben Sie einen Überblick über den aktuellen Stand Ihrer Datenqualität und konkrete Handlungsempfehlungen zur Verbesserung.
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Data Thinking – Der Weg zur Datenstrategie
Daten bergen großes Potential für Unternehmen. um sich Wettbewerbsvorteile zu erschließen. In den wenigsten Fällen gibt es in Unternehmen jedoch eine Datenstrategie, die ausformuliert und nachhaltig umgesetzt wird. Data Thinking ist ein neuer Denksansatz für Unternehmen, um dies zu ändern.
Daten aus SAP ERP und SAP BW anbinden
Theobald Software ermöglicht es mit der Lösung Xtract Universal Daten aus SAP in beliebige Zielsysteme wie beispielsweise Tableau, Power BI, SQL Server, Exasol oder auch Oracle zu integrieren. Es ist unabhängig von bestehenden Data Warehouses und fügt sich nahtlos in Lösungen zur Datenintegration ein.