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8 bewährte Verfahren zur Gewährleistung der Datenqualität auf Unternehmensebene
Im Februar 2020 übergab Facebook einen anonymisierten Datensatz an Social Science One – mit dem Ziel, Erkenntnisse über die Kommunikation und das Verhalten in den
Leitfaden zum Musterabgleich: Was bedeutet er und wie geht er?
In jeder Art von datenreicher Umgebung ist es einfach, Muster zu finden; das ist es, was mittelmäßige Spieler tun. Der Schlüssel liegt in der Feststellung,
Leitfaden zur Datenstandardisierung: Arten, Vorteile und Verfahren
Wenn Sie Daten aus verschiedenen Anwendungen im gesamten Unternehmen abrufen, erwarten Sie eine einheitliche Definition und ein einheitliches Format der gleichen Informationen. In der Realität
Datenintegration erklärt: Definition, Arten, Verfahren und Tools
Führungskräfte unterschätzen oft den Zeit- und Arbeitsaufwand, der erforderlich ist, um Business Intelligence im gesamten Unternehmen zu aktivieren. Sie glauben, dass es so einfach ist,
Wie sich schlechte Datenqualität auf einen Überlebensplan für die Rezession auswirkt
„Es gibt Rezessionen, es gibt Börsenrückgänge. Wenn Sie nicht verstehen, dass das passieren wird, dann sind Sie nicht bereit. Sie werden an den Märkten nicht
8 Grundsätze der Datenverwaltung
Ein durchschnittliches Unternehmen – mit 200-500 Mitarbeitern – nutzt etwa 123 SaaS-Anwendungen, um seine Geschäftsprozesse zu digitalisieren. Angesichts der großen Datenmengen, die täglich generiert werden,
Datenqualitätsmanagement: Was, warum, wie und beste Praktiken
Qualität ist nie ein Zufall; sie ist immer das Ergebnis einer hohen Absicht, aufrichtiger Bemühungen, intelligenter Leitung und geschickter Ausführung; sie ist die kluge Wahl
Wie man die Datenqualität bei Finanzdienstleistungen verbessert
24 Prozent der Versicherer geben an, dass sie „nicht sehr zuversichtlich“ sind, was die Daten angeht, die sie zur Risikobewertung und -bewertung verwenden. Corinium Intelligenz
Datenqualität im Gesundheitswesen – Herausforderungen, Beschränkungen und Schritte zur Qualitätsverbesserung
Der Zugang zu genauen, vollständigen und zeitnahen Daten ist in der Gesundheitsbranche entscheidend. Es Auswirkungen auf die Patientenversorgung wie auch den Staatshaushalt für die Aufrechterhaltung