Datenqualitätswerkzeuge 2012. von Jochen Kokemüller | Werkzeuge zur Bewertung und Erhöhung von Datenqualität. | ISBN 9783839603529

Datenqualitätswerkzeuge 2012.

Werkzeuge zur Bewertung und Erhöhung von Datenqualität.

von Jochen Kokemüller und Florian Haupt, herausgegeben von Dieter Spath, Anette Weisbecker und Jochen Kokemüller
Mitwirkende
Autor / AutorinJochen Kokemüller
Autor / AutorinFlorian Haupt
Herausgegeben vonDieter Spath
Herausgegeben vonAnette Weisbecker
Herausgegeben vonJochen Kokemüller
Buchcover Datenqualitätswerkzeuge 2012. | Jochen Kokemüller | EAN 9783839603529 | ISBN 3-8396-0352-8 | ISBN 978-3-8396-0352-9

Datenqualitätswerkzeuge 2012.

Werkzeuge zur Bewertung und Erhöhung von Datenqualität.

von Jochen Kokemüller und Florian Haupt, herausgegeben von Dieter Spath, Anette Weisbecker und Jochen Kokemüller
Mitwirkende
Autor / AutorinJochen Kokemüller
Autor / AutorinFlorian Haupt
Herausgegeben vonDieter Spath
Herausgegeben vonAnette Weisbecker
Herausgegeben vonJochen Kokemüller

Datenqualität ist die Eigenschaft, welche die Fähigkeit zur Wertschöpfung durch Informationen beschreibt. Die Qualität der Unternehmensdaten wie Stammdaten oder Bewegungsdaten ist daher von entscheidender Bedeutung für den Unternehmenserfolg. Qualitätsdefizite von Unternehmensdaten sind in der Regel auf organisatorische oder technische Ursachen zurückzuführen. Ihre Analyse wird häufig erst durch die Verwendung geeigneter Werkzeuge ermöglicht. Ferner können geeignete Werkzeuge in der Bereinigung von Daten unterstützen.
Datenqualität lässt sich nur vor dem Hintergrund ihrer Verwendung bewerten. Das Fraunhofer IAO betrachtet daher elf Systeme speziell in zehn Anwendungsfällen, die besonders auf die Einhaltung hoher Datenqualität angewiesen sind - etwa Compliance oder Stammdatenmanagement. Ausführlich werden auch zahlreiche weitere Kriterien beleuchtet wie das Geschäftsmodell, die Zielgruppe, vorhandene Konnektoren und weitere tiefergehende technische Eigenschaften.
Zusätzlich wurden die Werkzeuge einem Praxistest unterzogen, in dem sie zeigen mussten wie gut sie reale Kunden- und Artikelstammdaten ohne dezidierte Anpassungen bewerten und bereinigen können.