Optimierung der Datenqualität im Unternehmen - we.CONECT
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Diese ständige Be<strong>we</strong>gung schafft das Potenzial für gravierende Qualitätsprobleme. Ein Mangel<br />
an aktiven Kontrollen be<strong>im</strong> Datenkonsum kann zu mangelhaft abgeglichenen, schlecht<br />
kategorisierten, redundanten Daten und zu Datenverlust führen. Derartige Probleme <strong>we</strong>rden oft<br />
zu spät erkannt.<br />
Downstream<br />
Endan<strong>we</strong>n<strong>der</strong> greifen häufig zu Aus<strong>we</strong>rtungs- o<strong>der</strong> Analysez<strong>we</strong>cken auf Daten zu. Daten können<br />
direkt von Backend-Quellen o<strong>der</strong> Datenspeichern abgerufen <strong>we</strong>rden und <strong>we</strong>rden dann für<br />
operatives, Finanz- o<strong>der</strong> Compliance-Reporting genutzt, Managern anhand von Dashboards o<strong>der</strong><br />
Scorecards präsentiert o<strong>der</strong> in mehrd<strong>im</strong>ensionale Cubes für <strong>we</strong>itergehende Bearbeitung und<br />
Analyse geladen.<br />
Zugriffsprobleme wie Duplikation o<strong>der</strong> inkonsistente Semantik können die Benutzer dabei<br />
behin<strong>der</strong>n, Daten sinnvoll für die tägliche Arbeit zu nutzen. Das kann sich negativ auf betriebliche<br />
Effizienz, Geschäftserfolg und Profitabilität auswirken.<br />
Es ist bekannt, dass fehlerhafte Daten sich vermehren. So wie ein verschmutzter Fluss das Wasser<br />
eines Sees kontaminiert, in den er fließt, so kann ein einziger defekter Datensatz zahlreiche<br />
Systeme infizieren. Je länger ein <strong>Unternehmen</strong> damit wartet, fehlerhafte Daten zu berichtigen,<br />
desto schädlicher. Datenmanagement muss frühzeitig ansetzen, damit nicht aus kleinsten<br />
Qualitätsproblemen große <strong>we</strong>rden.<br />
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<strong>Opt<strong>im</strong>ierung</strong> <strong>der</strong> Datenqualität <strong>im</strong> <strong>Unternehmen</strong>