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Datenqualität erfolgreich steuern

Datenqualität erfolgreich steuern - Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte / Autor:  Apel, Detlef / Behme, Wolfgang / Eberlein, Rüdiger, 978-3-86490-042-6
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Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte

3., überarbeitete und erweiterte Auflage

Autor: Apel, Detlef / Behme, Wolfgang / Eberlein, Rüdiger
von dpunkt.Verlag
371 Seiten, Hardcover
ersch. 03/2015
ISBN: 978-3-86490-042-6

Druckausgabe
6990 inkl. MwSt.
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Best.Nr.: DP-042
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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.

In der Edition TDWI erscheinen Titel, die vom dpunkt.verlag gemeinsam mit dem TDWI Germany e.V. ausgewählt und konzipiert werden. Inhaltliche Schwerpunkte dieser Reihe sind Business Intelligence und Data Warehousing.

Aus dem Inhalt:

Teil I
  • Datenqualität
  • Ausprägungen und Ursachen schlechter Datenqualität
  • Auswirkungen schlechter Datenqualität
  • Organisation
  • Referenzarchitektur für Business-Intelligence-Anwendungen
  • Big Data
  • Kennzahlen zur Messung der Datenqualität
Teil II
  • Verbesserung der Datenqualität im Quellsystem
  • Data Profiling
  • Erfolgreiche Datenvalidierung und -filterung
  • Standardisierung und Bereinigung
  • Datenanreicherung
  • Verbesserung der Datenqualität in der Bereitstellung und Visualisierung
  • Wertschöpfung durch Metadaten
  • Data Quality Monitoring
  • Produktauswahl und -integration
Teil III
  • Datenqualitätsmanagement in einer Studie
  • Datenqualitätsmanagement in der Spezifikation
  • Datenqualitätsmaßnahmen in der Konstruktionsphase
  • Steuerung der Datenqualität in der Realisierung
  • Steuerung der Datenqualität im Betrieb
  • Hier das ganze Inhaltsverzeichnis.

Über die Autoren:

Detlef ApelDetlef Apel ist der Subject Matter Expert für Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement bei Capgemini. Durch seine mehr als 17-jährige Erfahrung mit der Datenintegration aus heterogenen Systemen, dem Reporting, der Analyse und der Big Data Analytics ist er schnell auf das Datenqualitätsmanagement als wesentlichen Wettbewerbsvorteil für Unternehmen gestoßen. Er hat namhafte Kunden aus unterschiedlichen Branchen bei der Einführung und Optimierung ihres Datenmanagements erfolgreich beraten sowie als Architekt und Entwickler die technische Implementierung übernommen. Weiter ist ist Redner auf verschiedenen Konferenzen, Autor zahlreicher Fachpublikationen und Vertreter des Expert-Connect-Programms von Capgemini.
Wolfgang BehmeDr. Wolfgang Behme ist als Global Support Manager im Competence Center BI/CRM/eCom/Mobility bei der Continental Reifen Deutschland GmbH verantwortlich für den weltweiten Support der SAP BW Plattform, auf der alle BI-Anwendungen der Reifen-Division laufen. Er arbeitet seit mehr als 15 Jahren im BI-Umfeld und ist Autor und Herausgeber diverser Fachpublikationen. Sein Anliegen, den Austausch zwischen Theorie und Praxis zu fördern, wird durch zahlreiche Vorträge auf verschiedenen BI-Konferenzen sowie durch Lehraufträge an Hochschulen deutlich.
Rüdiger EberleinRüdiger Eberlein ist Chief Technology Officer Business Information Management bei Capgemini Deutschland. Als Architekt von Anwendungslandschaften hat er sich immer wieder mit der Problematik der Datenqualität auseinandergesetzt. Er hat BI- und Big-Data-Analytics-Lösungen für Unternehmen verschiedener Branchen wie Automobil, Finanzdienstleister, Telekommunikation und Öffentlicher Bereich mitgestaltet. Weiter hat er mehrere Fachartikel zu Architekturthemen aus Big Data Analytics und Business Intelligence veröffentlicht sowie Vorträge auf Konferenzen gehalten. Als Verantwortlicher der Rubrik Daten der Capgemini IT Trends Studie weiß er um die enorme Bedeutung, die das Thema Datenqualität für CIOs in Deutschland hat.
Christian MerighiChristian Merighi ist Senior Berater im Bereich BI/DWH Strategic Services bei Teradata GmbH in Österreich. Zu seinen Aufgabengebieten gehören die fachliche Konzeption von Business-Intelligence-/Data-Warehouse-Lösungen, die Erarbeitung von Kosten/Nutzen-Modellen sowie die Definition von Vorgehensmodellen für die Projektumsetzung in diesen Bereichen. In den letzten Jahren hat er sich im Rahmen dieser Tätigkeiten zudem auf den Bereich BI & Data Governance (Konzeption und Aufbau BICC) sowie das ganzheitliche Datenqualitätsmanagement fokussiert. In diesem Umfeld verantwortet er Projekte bei Unternehmen in Österreich, Deutschland und Osteuropa.
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