{"id":68369,"date":"2022-02-23T07:37:20","date_gmt":"2022-02-23T12:37:20","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/aufbau-eines-datenqualitaetsteams-zu-beruecksichtigende-rollen-und-zustaendigkeiten\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:48","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:48","slug":"aufbau-eines-datenqualitaetsteams-zu-beruecksichtigende-rollen-und-zustaendigkeiten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/aufbau-eines-datenqualitaetsteams-zu-beruecksichtigende-rollen-und-zustaendigkeiten\/","title":{"rendered":"Aufbau eines Datenqualit\u00e4tsteams: Zu ber\u00fccksichtigende Rollen und Zust\u00e4ndigkeiten"},"content":{"rendered":"\n<p>Laut dem <a href=\"https:\/\/www.seagate.com\/files\/www-content\/our-story\/rethink-data\/files\/Rethink_Data_Report_2020.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Rethink Data Report 2020 von Seagate<\/a> gehen 44 % der Unternehmensdaten verloren, und nur 56 % werden f\u00fcr die Nutzung verf\u00fcgbar gemacht. Au\u00dferdem werden von den 56 % nur 57 % tats\u00e4chlich genutzt, w\u00e4hrend der Rest der 43 % nicht genutzt wird. Dies zeigt, dass nur 32 % der Unternehmensdaten genutzt werden.<\/p>\n\n<p>Mehrere Faktoren tragen dazu bei, dass die Daten\u00fcbernahme und -nutzung in einem Unternehmen zur\u00fcckgeht. Manchmal hindert die mangelnde Datenkompetenz der Mitarbeiter sie daran, Daten effektiv zu nutzen. In anderen F\u00e4llen trauen sich die Mitarbeiter nicht, die vorhandenen Daten zu nutzen, weil sie von schlechter Qualit\u00e4t sind.<\/p>\n\n<p>Da Daten unternehmensweite Auswirkungen haben, erfordern die Umsetzung von Korrekturma\u00dfnahmen und die Behebung solcher L\u00fccken eine gemeinsame Anstrengung. Das bedeutet, dass jede Rolle in einem Unternehmen in irgendeiner Weise zur Erreichung und Aufrechterhaltung der Datenqualit\u00e4t beitr\u00e4gt.<\/p>\n\n<p>Aus diesem Grund ist es wichtig, die Schl\u00fcsselrollen und die Verantwortlichkeiten zu verstehen, die mit der Schaffung und Aufrechterhaltung der Datenqualit\u00e4t w\u00e4hrend des gesamten Lebenszyklus &#8211; von der Erfassung bis zur Nutzung &#8211; verbunden sind.<\/p>\n\n<h2>Hinweise f\u00fcr den Leser<\/h2>\n\n<p>Die Verantwortung f\u00fcr die Erhaltung der Qualit\u00e4t der Daten eines Unternehmens ist eng mit der Verantwortung f\u00fcr die Verwaltung der Daten selbst verbunden. In diesem Blog werden wir uns nur auf die Rollen und ihre Zust\u00e4ndigkeiten konzentrieren, die sich direkt auf die Datenqualit\u00e4t beziehen. Es gibt sicherlich noch weitere Rollen, die in einem Unternehmen f\u00fcr das Datenmanagement zust\u00e4ndig sind, aber das w\u00fcrde den Rahmen dieses Blogs sprengen.<\/p>\n\n<p>Dar\u00fcber hinaus werden in diesem Blog nicht die verschiedenen Dienstaltersstufen dieser Funktionen behandelt, sondern die Kernaufgaben der einzelnen Funktionen, die mit zunehmender Hierarchieebene immer anspruchsvoller werden.<\/p>\n\n<p>Fangen wir an.<\/p>\n\n<h2>Rollen und Verantwortlichkeiten in einem Datenqualit\u00e4tsteam<\/h2>\n\n<p>Beim Aufbau eines Datenqualit\u00e4tsteams &#8211; oder bei der Zuweisung von Verantwortlichkeiten f\u00fcr bestehende Rollen &#8211; ist es wichtig, zun\u00e4chst die folgenden drei Bereiche in Ihrem Unternehmen zu trennen:<\/p>\n\n<ol><li>Rollen, die Daten verwalten<\/li><li>Rollen, die aus Daten Wert schaffen<\/li><li>Rollen, die Daten verwenden<\/li><\/ol>\n\n<p>Wenn Sie das getan haben, ist es jetzt einfacher zu verstehen, welchen Beitrag jede Rolle im <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/data-quality-management\/\">Datenqualit\u00e4tsmanagement<\/a> hat. Gehen wir auf jeden dieser Bereiche n\u00e4her ein.<\/p>\n\n<h3>A. Rollen, die Daten verwalten<\/h3>\n\n<p>Diese Funktionen konzentrieren sich in der Regel auf die Einf\u00fchrung besserer Datenverwaltungspraktiken, die den Datenverlust minimieren und die Datenqualit\u00e4t maximieren. Sie gelten als die Verwalter oder Aufseher der Daten eines Unternehmens. Im Folgenden werden wir uns die Funktionen ansehen, die in einem Unternehmen f\u00fcr die Verwaltung von Daten und deren Qualit\u00e4t zust\u00e4ndig sind.<\/p>\n\n<h4>1. Verantwortlicher f\u00fcr Daten (CDO)<\/h4>\n\n<p>Wichtiger als die Zustimmung oder das Einverst\u00e4ndnis der obersten F\u00fchrungsebene zur Einf\u00fchrung der Datenqualit\u00e4t ist, dass wir zu diesem Zweck vollst\u00e4ndige Vertreter auf der F\u00fchrungsebene ben\u00f6tigen. Hier kommt ein CDO ins Spiel.<\/p>\n\n<p>Ein Chief Data Officer (CDO) ist eine Position auf F\u00fchrungsebene, die ausschlie\u00dflich f\u00fcr die Entwicklung von Strategien f\u00fcr die Datennutzung, die \u00dcberwachung der Datenqualit\u00e4t und die Datenverwaltung im gesamten Unternehmen zust\u00e4ndig ist.<\/p>\n\n<p>Ein CDO versteht die Gesch\u00e4ftsziele und -vorgaben und ist in der Lage, datenbezogene Funktionen zu entwickeln, die es den Teams erleichtern, die gesetzten Ziele zu erreichen. Als diese Funktion in den fr\u00fchen 2000er Jahren eingef\u00fchrt wurde, war ein CDO zun\u00e4chst nur f\u00fcr die Datenverwaltung zust\u00e4ndig. Im Laufe der Zeit haben sich die Aufgaben dieser Funktion jedoch weiterentwickelt und umfassen nun auch andere Bereiche:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Entwicklung eines Datenverwaltungssystems<\/strong>, das Daten sammelt, verarbeitet und verschiebt und gleichzeitig den Datenverlust minimiert.<\/li><li><strong>F\u00f6rderung einer Datenkultur<\/strong> durch den Erwerb von Datenkompetenz und den intelligenten Umgang mit und die gemeinsame Nutzung von Daten durch die Mitarbeiter.<\/li><li><strong>Maximierung der Datennutzung und -\u00fcbernahme<\/strong> im gesamten Unternehmen durch die Bereitstellung einer einzigen Wahrheitsquelle, die Beseitigung von Datenh\u00fcrden in Gesch\u00e4ftsprozessen und die Erm\u00f6glichung einer datengesteuerten Entscheidungsfindung.<\/li><\/ul>\n\n<h4>2. Datenverwalter<\/h4>\n\n<p>Ein Datenverwalter ist der Ansprechpartner in einem Unternehmen f\u00fcr alle Fragen im Zusammenhang mit Daten. Sie wissen ganz genau, wie das Unternehmen Daten erfasst, wo sie gespeichert werden, welche Bedeutung sie f\u00fcr die verschiedenen Abteilungen haben und wie ihre Qualit\u00e4t w\u00e4hrend ihres gesamten Lebenszyklus gewahrt wird.<\/p>\n\n<p>Die Datenverwalter sind verantwortlich f\u00fcr:<\/p>\n\n<ul><li><strong>\u00dcberwachung des gesamten Datenlebenszyklus &#8211; <\/strong>von der Datenerstellung und -erfassung bis hin zur Datenverarbeitung, -speicherung und -nutzung.<\/li><li><strong>Verstehen der Bedeutung von Daten<\/strong>, sowohl auf hoher Ebene als auch im Detail, z. B. die Bedeutung der in Feldern gespeicherten Daten in verschiedenen Datens\u00e4tzen.<\/li><li><strong>Unterst\u00fctzung der Mitarbeiter bei der Nutzung von Daten<\/strong> als Wettbewerbsvorteil und Vermittlung von Datenkenntnissen.<\/li><li><strong>\n  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/dimensionen-der-datenqualitaet-10-metriken-die-sie-messen-sollten\/\">Auswahl von Metriken zur Messung der Datenqualit\u00e4t<\/a>\n<\/strong>abh\u00e4ngig von der Art der Unternehmensdaten.<\/li><li><strong>\u00dcberwachung der Datenqualit\u00e4t<\/strong>, Behebung eventuell auftretender Probleme und Umsetzung von Pl\u00e4nen zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t.<\/li><li><strong>Gew\u00e4hrleistung von Datenschutz, Compliance und Sicherheit<\/strong> bei gleichzeitiger \u00dcberwachung potenzieller Risiken und Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten.<\/li><\/ul>\n\n<h4>3. Verwahrer der Daten<\/h4>\n\n<p>In der Regel werden die Rollen von Datenverwaltern und Datenverwahrern verwechselt. Der einfachste Unterschied zwischen diesen Rollen besteht darin, dass ein Datenverwalter f\u00fcr die in einem Datenfeld gespeicherten Inhalte verantwortlich ist, w\u00e4hrend ein Data Custodian f\u00fcr die Struktur dieser Datenfelder &#8211; einschlie\u00dflich Datenbankstrukturen und -modelle &#8211; zust\u00e4ndig ist.<\/p>\n\n<p>Zu den Aufgaben eines Datenverwahrers geh\u00f6ren:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Technische Kontrolle des Datenzugriffs <\/strong>, so dass nur befugte Personen Daten abrufen k\u00f6nnen.<\/li><li><strong>Entwurf von Datenbankstrukturen<\/strong> und Modellierung von Datenobjekten je nach Datenanforderungen.<\/li><li><strong>Zusammenarbeit mit Datenverantwortlichen<\/strong>, um zu verstehen, was in die Datenfelder aufgenommen werden soll, und um die Datenstruktur festzulegen, die die Datenqualit\u00e4t erm\u00f6glicht, einschlie\u00dflich geeigneter Datentypen, -gr\u00f6\u00dfen und -formate.<\/li><li><strong>Durchf\u00fchrung von Validierungspr\u00fcfungen<\/strong> in Dateneingabesystemen, um sicherzustellen, dass die eingehenden Daten den Richtlinien zur Datenqualit\u00e4t entsprechen.<\/li><li><strong>Verwaltung der technischen Umgebung <\/strong>von Datenspeichern.<\/li><li><strong>Pflege der Datenversionen<\/strong> und des Verlaufsprotokolls f\u00fcr alle an Datenobjekten vorgenommenen \u00c4nderungen.<\/li><\/ul>\n\n<h3>B. Rollen, die aus Daten Wert schaffen<\/h3>\n\n<p>Diese Funktionen konzentrieren sich in erster Linie auf die Wertsch\u00f6pfung aus Daten &#8211; dazu geh\u00f6ren das Sammeln der richtigen Daten, die Durchf\u00fchrung von Analysen und die Interpretation der Ergebnisse zur L\u00f6sung von Gesch\u00e4ftsproblemen. Sie arbeiten als Datenvermittler &#8211; sie nehmen Daten von den Stellen entgegen, die die Daten \u00fcberwachen, und liefern den Stellen, die die Daten nutzen, verwertbare Erkenntnisse.<\/p>\n\n<h4>1. Datenanalyst<\/h4>\n\n<p>Ein Datenanalyst ist jemand, der in der Lage ist, Rohdaten in aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse umzuwandeln &#8211; insbesondere in bestimmten Bereichen. Die Aufgabe eines Datenanalysten ist recht einfach und besteht aus vier Hauptbereichen:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen<\/strong>, entweder durch Befragung von Personen oder durch Sammlung bereits erfasster Daten.<\/li><li><strong>Bereinigung und Aufbereitung der Daten<\/strong> je nach den Anforderungen der Analyse, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu gew\u00e4hrleisten.<\/li><li><strong>Analyse von Daten und Interpretation der Ergebnisse<\/strong> &#8211; dies beinhaltet die Identifizierung von Trends oder Mustern in Daten, die helfen k\u00f6nnen, fundierte Entscheidungen zu treffen.<\/li><li><strong>Kommunikation der analysierten Ergebnisse<\/strong> an die Teams durch Visualisierungen oder schriftliche Berichte.<\/li><\/ul>\n\n<h4>2. Leiter Daten und Analytik (D&amp;A)<\/h4>\n\n<p>Genauso wie eine Organisation einen CDO in Anwesenheit von Data Stewards ben\u00f6tigt, brauchen sie auch D&amp;A-F\u00fchrungskr\u00e4fte in Anwesenheit von Data Analysten.<\/p>\n\n<p>Datenanalysten arbeiten auf einer niedrigen Ebene, wo sie sich direkt mit den vorliegenden Daten befassen und diese verarbeiten, um die gew\u00fcnschten Ergebnisse zu erhalten. W\u00e4hrend die Leiter von F&amp;E die strategische Seite der Wertsch\u00f6pfung aus Daten \u00fcberwachen. Die folgenden Aufgaben fallen in den Zust\u00e4ndigkeitsbereich eines D&amp;A-Leiters:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Rolle, die Daten <\/strong>bei der genauen Entscheidungsfindung in verschiedenen Abteilungen <strong>spielen <\/strong>.<\/li><li><strong>Erarbeitung moderner Strategien<\/strong>, die eine effiziente und verbesserte Entscheidungsfindung erm\u00f6glichen.<\/li><li>Die <strong>Mitteilung des Datenbedarfs an den CDO<\/strong> und die Erl\u00e4uterung, welche Daten (und in welchem Format) erforderlich sind, erleichtern den Analyseprozess.<\/li><li><strong>Schulung verschiedener Funktionsgruppen<\/strong> im gesamten Unternehmen im Hinblick auf die Nutzung von Daten und Analysen.<\/li><li><strong>Erstellung und Umsetzung von Data-Governance-Richtlinien <\/strong>.<\/li><\/ul>\n\n<h3>C. Rollen, die Daten verwenden<\/h3>\n\n<p>Diese Rollen gelten als Datenkonsumenten, d. h. sie nutzen Daten &#8211; entweder in ihrer Rohform oder wenn sie in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden. Fast alle Abteilungen eines Unternehmens ben\u00f6tigen Daten f\u00fcr die betriebliche Nutzung und haben somit Einfluss auf die Datenqualit\u00e4t. Schauen wir uns einige dieser g\u00e4ngigen Rollen und die Art der von ihnen verwendeten Daten an:<\/p>\n\n<ol><li><strong>Vertriebs- und Marketingteam:<\/strong> Kundendaten &#8211; einer der gr\u00f6\u00dften Verm\u00f6genswerte eines Unternehmens &#8211; werden gr\u00f6\u00dftenteils von Vertriebs- und Marketingteams erstellt, bearbeitet und genutzt, so dass die Wahrscheinlichkeit gro\u00df ist, dass die Qualit\u00e4t der Kundendaten bei diesen Aktivit\u00e4ten beeintr\u00e4chtigt wird.<\/li><li><strong>Produktteam:<\/strong> Produktdaten sind ein weiteres Stammdatenobjekt, das f\u00fcr ein Unternehmen von gro\u00dfem Wert ist. Die t\u00e4gliche Generierung und Nutzung von Produktdaten kann sich erheblich auf deren Qualit\u00e4t auswirken.<\/li><li><strong>Gesch\u00e4ftsentwicklungsteam: <\/strong>Sie nutzen in der Regel Business Intelligence-Daten, um m\u00f6gliche Marktchancen zu ermitteln.<\/li><\/ol>\n\n<h4>Datenkompetenz f\u00fcr Datenkonsumenten<\/h4>\n\n<p>Wenn es um Rollen geht, die mit Daten arbeiten, besteht die gr\u00f6\u00dfte Verantwortung, die Sie ihnen \u00fcbertragen m\u00fcssen, darin, Datenkenntnisse zu besitzen. Ein Unternehmen befindet sich in einer riskanten Situation, wenn verschiedene Funktionsgruppen Daten verwenden\/manipulieren, aber der Endbenutzer die Anforderungen an die Datenqualit\u00e4t nicht versteht und sie nicht erf\u00fcllt. Mehr dazu in einem der n\u00e4chsten Abschnitte.<\/p>\n\n<h2>Wichtige Faktoren, die beim Aufbau eines Datenqualit\u00e4tsteams zu ber\u00fccksichtigen sind<\/h2>\n\n<h3>1. Vorrang f\u00fcr Datenkompetenz<\/h3>\n\n<p>Datenkompetenz ist die F\u00e4higkeit, effizient mit Daten zu arbeiten (einschlie\u00dflich des Lesens, Erstellens, Kommunizierens und Nutzens von Daten als Informationen). Das Hauptziel Ihres Datenqualit\u00e4tsteams sollte die F\u00f6rderung der Datenkompetenz im gesamten Unternehmen sein. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie proaktiv verhindern, dass <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-12-haeufigsten-datenqualitaetsprobleme-und-deren-ursachen\/\">Datenqualit\u00e4tsfehler<\/a> in das System gelangen, anstatt immer nur reaktiv zu arbeiten und Fehler zu beheben.<\/p>\n\n<p>Dies kann durch die Erstellung von Pl\u00e4nen zur Datenkompetenz und die Konzeption von Kursen erreicht werden, in denen die Teams in die Unternehmensdaten eingef\u00fchrt werden und diese erkl\u00e4ren:<\/p>\n\n<ul><li>Was enth\u00e4lt jeder Datensatz?<\/li><li>Was bedeuten die einzelnen Datenattribute?<\/li><li>Welches sind die Akzeptanzkriterien f\u00fcr seine Qualit\u00e4t?<\/li><li>Was ist der falsche und was der richtige Weg f\u00fcr die Eingabe\/Manipulation von Daten?<\/li><li>Welche Daten sind zu verwenden, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen?<\/li><\/ul>\n\n<h3>2. Erstellen Sie ein RACI-Modell<\/h3>\n\n<p>Wenn mehrere Rollen an der Erreichung eines gemeinsamen Ergebnisses beteiligt sind, ist es immer wichtig, den Beitrag jeder Rolle zu ermitteln. In diesem Fall kann ein RACI-Modell sehr n\u00fctzlich sein. Ein RACI-Modell oder eine RACI-Matrix gibt an, ob eine Rolle f\u00fcr die Aufgaben, die f\u00fcr die erfolgreiche Erreichung eines Ziels erforderlich sind, verantwortlich, verantwortlich, beratend oder informierend ist. Wenn es um die Verwaltung der Datenqualit\u00e4t geht, m\u00fcssen Sie die entsprechenden Rollen ermitteln:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Verantwortlich <\/strong>f\u00fcr die Erledigung der Aufgabe.<\/li><li><strong>Verantwortlich <\/strong>f\u00fcr das Erreichen der Ergebnisse der Aufgabe.<\/li><li><strong>Konsultiert <\/strong>, um Meinungen zur Aufgabenerf\u00fcllung einzuholen.<\/li><li><strong>Informiert <\/strong>\u00fcber den Fortschritt der Aufgabe.<\/li><\/ul>\n\n<h3>3. Hierarchie der Rollen definieren<\/h3>\n\n<p>Der Aufbau von Organisationsstrukturen f\u00fcr datenbezogene Aufgaben kann helfen, diese zu identifizieren:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Hierarchie:<\/strong> Wer berichtet an wen?<\/li><li><strong>Beteiligte:<\/strong> Welche Rollen arbeiten zusammen, um Datenqualit\u00e4t zu erreichen?<\/li><li><strong>Funktionale Zust\u00e4ndigkeiten:<\/strong> Welche Rollen oder Abteilungen sind f\u00fcr die Datenverwaltung zust\u00e4ndig, welche f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t und welche f\u00fcr die Nutzung der Ergebnisse?<\/li><\/ul>\n\n<h3>4. Auswahl von Rollen und Zust\u00e4ndigkeiten entsprechend den Daten und Gesch\u00e4ftsanforderungen<\/h3>\n\n<p>Beim Aufbau eines Datenqualit\u00e4tsteams sind nicht unbedingt alle diese Rollen erforderlich. Die Auswahl der Rollen und Verantwortlichkeiten h\u00e4ngt von Ihren Daten und Gesch\u00e4ftsanforderungen ab. Sie m\u00fcssen herausfinden, was f\u00fcr Sie funktioniert &#8211; in Bezug auf Rollen und Hierarchie &#8211; und dies in Ihrem Unternehmen umsetzen.<\/p>\n\n<p>Eines ist sicher: Der Einsatz von Rollen ist das halbe Spiel. Die n\u00e4chste H\u00e4lfte besteht darin, sie mit den richtigen Prozessen, Werkzeugen und Technologien auszustatten, um die Gesch\u00e4ftsergebnisse erfolgreich zu erreichen. Da Datenanalysten bekannterma\u00dfen 80 % ihrer Zeit mit der Aufbereitung von Daten und die restlichen 20 % mit deren Analyse verbringen, zeigt dies deutlich, dass sie eine Technologie ben\u00f6tigen, mit der die Arbeit effizienter erledigt werden kann.<\/p>\n\n<h3>5. Statten Sie Ihr Datenqualit\u00e4tsteam mit den richtigen Tools und Technologien aus<\/h3>\n\n<p>An dieser Stelle kann ein Datenqualit\u00e4tsmanagement-Tool sehr n\u00fctzlich sein. Ein All-in-One-Tool zur Selbstbedienung, das <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-und-tools-zur-datenprofilerstellung-erhalten-sie-sofortige-ergebnisse-der-datenqualitaetsbewertung\/\">Datenprofile erstellt<\/a>, verschiedene <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Datenbereinigungsaktivit\u00e4ten<\/a> durchf\u00fchrt, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datendeduplizierungssoftware-verwenden-sie-integrierte-und-benutzerdefinierte-regeln-fuer-die-crm-deduplizierung\/\">Duplikate abgleicht<\/a> und eine einzige Quelle der Wahrheit ausgibt, kann ein gro\u00dfer Unterschied in der Leistung von Datenverantwortlichen und Datenanalysten sein.<\/p>\n\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/datamatch-enterprise-bewertetes-datenqualitaetsmanagementprodukt-nr-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> ist ein solches Tool, das es den Datenteams erleichtert, Datenqualit\u00e4tsfehler schnell und pr\u00e4zise zu beheben und sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren zu k\u00f6nnen. Datenqualit\u00e4tsteams k\u00f6nnen innerhalb weniger Minuten Profile erstellen, bereinigen, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">abgleichen<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/merge-purge-software-integrierte-und-benutzerdefinierte-ueberlebensregeln-verwenden\/\">zusammenf\u00fchren und<\/a> Millionen von Datens\u00e4tzen bereinigen und so viel Zeit und M\u00fche sparen, die normalerweise f\u00fcr solche Aufgaben verschwendet wird.<\/p>\n\n<p>Um mehr dar\u00fcber zu erfahren, wie DataMatch Enterprise helfen kann, k\u00f6nnen Sie <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/kostenlose-testversion-datenabgleichssoftware\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">noch heute eine kostenlose Testversion herunterladen<\/a> oder <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\">eine Demo<\/a> mit einem Experten <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\">buchen<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Laut dem Rethink Data Report 2020 von Seagate gehen 44 % der Unternehmensdaten verloren, und nur 56 % werden f\u00fcr die Nutzung verf\u00fcgbar gemacht. 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