{"id":68393,"date":"2022-07-04T10:24:39","date_gmt":"2022-07-04T14:24:39","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/wie-man-die-datenqualitaet-bei-finanzdienstleistungen-verbessert\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:58","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:58","slug":"wie-man-die-datenqualitaet-bei-finanzdienstleistungen-verbessert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wie-man-die-datenqualitaet-bei-finanzdienstleistungen-verbessert\/","title":{"rendered":"Wie man die Datenqualit\u00e4t bei Finanzdienstleistungen verbessert"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-pullquote\"><blockquote><p>24 Prozent der Versicherer geben an, dass sie &#8222;nicht sehr zuversichtlich&#8220; sind, was die Daten angeht, die sie zur Risikobewertung und -bewertung verwenden.<\/p><cite><a href=\"https:\/\/www.coriniumintelligence.com\/insights\/future-of-insurance-data\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Corinium Intelligenz<\/a><\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n<p>Der wirtschaftliche Abschwung und die finanziellen Probleme, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind, zeigen, wie wichtig die Nutzung von Daten f\u00fcr die Vorhersage k\u00fcnftiger Ereignisse ist. Die Unklarheiten in den Finanzdaten k\u00f6nnen jedoch dazu f\u00fchren, dass Unternehmen wichtige Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer Daten treffen und die Konsequenzen tragen. Banken, Versicherungen, Hypothekenbanken und andere Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, sind gegen den Alptraum der Datenqualit\u00e4t nicht gefeit. In der Tat entstehen diesen Unternehmen die h\u00f6chsten Kosten durch die schlechte Qualit\u00e4t der Finanzinformationen.<\/p>\n\n<p>In diesem Blog befassen wir uns mit der Bedeutung von <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/branchen\/datenqualitaetsstandards-im-finanz-und-versicherungswesen-data-ladder\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Datenqualit\u00e4t im Finanzdienstleistungsbereich<\/a>, dem Nutzen f\u00fcr Einzelpersonen und Unternehmen, h\u00e4ufigen Datenqualit\u00e4tsproblemen in Finanzdaten und der Verbesserung der Qualit\u00e4t von Finanzinformationen.<\/p>\n\n<h2>Was ist Datenqualit\u00e4t bei Finanzdienstleistungen?<\/h2>\n\n<p>Datenqualit\u00e4t bei Finanzdienstleistungen bedeutet, dass die von den Finanzinstituten erfassten, gespeicherten, verarbeiteten und pr\u00e4sentierten Finanzdaten ihren Zweck erf\u00fcllen. Alle Daten, die ihren Zweck nicht erf\u00fcllen, sind bekannterma\u00dfen von schlechter Qualit\u00e4t und m\u00fcssen getestet und \u00fcberpr\u00fcft werden, bevor sie effektiv genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<p>Finanzinstitute &#8211; wie Banken, Versicherungen, Hypotheken- oder Maklerfirmen, Investoren, Kreditgeber oder Darlehensgeber &#8211; nutzen Daten in fast jedem Gesch\u00e4ftsprozess. Die Finanzdaten werden verwendet, um:<\/p>\n\n<ul><li>Erstellung von Jahresabschl\u00fcssen und Berichten f\u00fcr den internen Gebrauch und f\u00fcr Kunden,<\/li><li>Bewilligung von Krediten und Abschluss des Underwriting-Prozesses,<\/li><li>Erkennen oder verhindern Sie betr\u00fcgerische Aktivit\u00e4ten wie gestohlene Daten oder gef\u00e4lschte Antr\u00e4ge,<\/li><li>Identifizierung von Personen, bei denen die Wahrscheinlichkeit h\u00f6her ist, dass sie ihren Kredit nicht zur\u00fcckzahlen k\u00f6nnen,<\/li><li>Bewertung der mit Finanzentscheidungen verbundenen Risiken, wie z. B. Betriebs- oder Kreditrisiko usw.<\/li><\/ul>\n\n<p>Es liegt auf der Hand, dass <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-auswirkungen-einer-schlechten-datenqualitaet-risiken-herausforderungen-und-loesungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">sich eine schlechte Datenqualit\u00e4t negativ auf<\/a> die Ausf\u00fchrung und die Ergebnisse dieser Prozesse <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-auswirkungen-einer-schlechten-datenqualitaet-risiken-herausforderungen-und-loesungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">auswirken kann<\/a>. Die Einspeisung genauer und sauberer Daten in diese Prozesse ist f\u00fcr den Schutz der Glaubw\u00fcrdigkeit der Finanzinstitute von gro\u00dfer Bedeutung.<\/p>\n\n<h2>Warum ist Datenqualit\u00e4t bei Finanzdienstleistungen wichtig?<\/h2>\n\n<p>Da Daten in der Finanzdienstleistungsbranche eng miteinander verkn\u00fcpft sind, ist es sehr wichtig, dass die Daten fehlerfrei sind. Hochwertige, saubere und fehlerfreie Daten erm\u00f6glichen es den Kunden, ihren Investmentbanken und Versicherungsgesellschaften zu vertrauen. Werfen wir einen Blick auf die Bedeutung der Datenqualit\u00e4t in der Finanzdienstleistungsbranche und die Vorteile, die Sie durch die Gew\u00e4hrleistung der Qualit\u00e4t Ihrer Finanzdaten erzielen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<h3>1. Bewertung, Planung und Minderung von Risiken<\/h3>\n\n<p>Das Risiko ist bei bestimmten Finanzaktivit\u00e4ten unvermeidlich &#8211; ganz gleich, ob Sie in ein Unternehmen investieren, einem Kreditnehmer Geld leihen oder Darlehen oder Hypothekenantr\u00e4ge bewilligen wollen. Eine intelligente Risikoplanung ist jedoch entscheidend f\u00fcr das \u00dcberleben in der Finanzwelt. Mit einer sorgf\u00e4ltigen Datenanalyse und Risikobewertung k\u00f6nnen Sie das Risiko mindern und bessere Entscheidungen \u00fcber die erwarteten Ertr\u00e4ge, die Rentabilit\u00e4t und andere Alternativen treffen. Daf\u00fcr ben\u00f6tigen Sie jedoch korrekte, genaue und relevante Daten, die Ihnen helfen, finanzielle Risiken und potenzielle Verluste zu vermeiden, die m\u00f6glicherweise bestehen.<\/p>\n\n<h3>2. Betr\u00fcgerische Aktivit\u00e4ten aufdecken und verhindern<\/h3>\n\n<p>Banken, Versicherungen und Anleger, die eine schlechte Datenqualit\u00e4t aufweisen, sind anf\u00e4lliger f\u00fcr betr\u00fcgerisches Verhalten und Verluste. Denn die L\u00fccken in der Datenqualit\u00e4t erm\u00f6glichen es Betr\u00fcgern, Identit\u00e4ten zu stehlen, gef\u00e4lschte Antr\u00e4ge zu stellen, Wiederholungspr\u00fcfungen zu umgehen und b\u00f6sartige Angriffe auf sensible Daten durchzuf\u00fchren, die von Finanzorganisationen gespeichert werden. Saubere, genaue und konsolidierte Daten erm\u00f6glichen es Ihnen, Anomalien rechtzeitig zu erkennen und betr\u00fcgerische Aktivit\u00e4ten zu verhindern.<\/p>\n\n<h3>3. Erm\u00f6glichung der Digitalisierung von Finanzprozessen<\/h3>\n\n<p>Digitales Banking, Online-Zahlungen und Online-Kreditantr\u00e4ge revolutionieren die Finanzbranche. Die erfolgreiche Umsetzung und Ausf\u00fchrung dieser digitalen Dienste ist jedoch nur mit qualitativ hochwertigen Daten m\u00f6glich. Viele Banker und Investoren f\u00fchren immer noch physische Akten, da die Daten \u00fcber verschiedene Quellen verstreut sind und manuelle Eingriffe erfordern, um sie bei Bedarf zu erfassen. Managed Data Quality erm\u00f6glicht es Finanzinstituten, jeden Aspekt ihres Gesch\u00e4fts oder ihrer Dienstleistungsangebote zu digitalisieren.<\/p>\n\n<h3>4. Kundentreue sicherstellen<\/h3>\n\n<p>Wenn Kundendatens\u00e4tze abgeglichen, zusammengef\u00fchrt und konsolidiert werden, um eine vollst\u00e4ndige 360\u00b0-Ansicht darzustellen, wird es einfacher, personalisierte Kundenerfahrungen zu nutzen und gleichzeitig den Datenschutz und die Sicherheit der Kunden zu gew\u00e4hrleisten. Wenn Daten \u00fcber verschiedene Quellen verstreut sind &#8211; einschlie\u00dflich lokaler und physischer Dateien, Anwendungen von Drittanbietern und Webformular-Eingaben &#8211; wird es unm\u00f6glich, Ihren Kunden ein zusammenh\u00e4ngendes Erlebnis zu bieten und Vertrauen und Loyalit\u00e4t aufzubauen.<\/p>\n\n<h3>5. Erm\u00f6glichung einer genauen Kreditw\u00fcrdigkeitspr\u00fcfung f\u00fcr die Kreditvergabe<\/h3>\n\n<p>Wenn es darum geht, Kreditnehmern Geld zu leihen, ist es f\u00fcr Investoren und Banker von entscheidender Bedeutung, die Haftung ihrer Entscheidungen zu kennen. Sie m\u00fcssen die Identit\u00e4t und die Kreditw\u00fcrdigkeit des Antragstellers \u00fcberpr\u00fcfen sowie den Wert und den Zinssatz f\u00fcr den Kredit berechnen. Eine gute Datenqualit\u00e4t kann Unstimmigkeiten oder Verz\u00f6gerungen, die im Underwriting-Prozess auftreten k\u00f6nnen, beseitigen und sicherstellen, dass Sie zum richtigen Zeitpunkt in die richtige Person investieren.<\/p>\n\n<h3>6. Einhaltung der gesetzlichen Normen<\/h3>\n\n<p>Compliance-Standards wie die Bek\u00e4mpfung der Geldw\u00e4sche (AML) und der Terrorismusfinanzierung (CFT) zwingen die Finanzinstitute, ihr Datenmanagement im Bereich der Finanzdienstleistungen zu \u00fcberdenken und zu \u00fcberarbeiten. Um diese Standards einzuhalten, m\u00fcssen diese Unternehmen ihre Kundentransaktionen \u00fcberwachen, um Finanzverbrechen wie Geldw\u00e4sche und Finanzierung terroristischer Aktivit\u00e4ten aufzudecken. Da die Informationen ungenau und von schlechter Qualit\u00e4t sind, gelingt es den Finanzinstituten nicht, anormale oder ungew\u00f6hnliche Aktivit\u00e4ten rechtzeitig den zust\u00e4ndigen Beh\u00f6rden zu melden.<\/p>\n\n<h3>7. Erleichterung der pr\u00e4diktiven Analytik<\/h3>\n\n<p>Die Datenwissenschaft hat sich weiterentwickelt, um Echtzeit-Vorhersagen und Einblicke in die Finanzwelt und potenzielle Risiken im Zusammenhang mit Finanzierungsaktivit\u00e4ten zu erm\u00f6glichen. Die Anleger sagen voraus, ob es sich lohnt, in einen bestimmten Markt zu investieren, oder welche Aktien langfristig rentabler sein werden. Diese Berechnungen sind ungenau und nicht aussagekr\u00e4ftig, wenn die Daten, die f\u00fcr diese Statistiken verwendet werden, von schlechter Qualit\u00e4t sind. Ein weiterer gro\u00dfer Vorteil der Datenqualit\u00e4t besteht also darin, dass Datenanalysten und Datenwissenschaftler genaue Vorhersagen \u00fcber finanzielle Gewinne machen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<h2>H\u00e4ufige Probleme mit der Datenqualit\u00e4t bei Finanzdienstleistungen<\/h2>\n\n<p>Wir haben er\u00f6rtert, inwiefern Datenqualit\u00e4t f\u00fcr Finanzinstitute von gro\u00dfem Wert ist. In diesem Abschnitt werden wir sehen, wie schlechte Datenqualit\u00e4t bei verschiedenen Finanzinstituten aussieht, z. B. bei Banken oder Versicherungen. Lesen Sie mehr \u00fcber die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-12-haeufigsten-datenqualitaetsprobleme-und-deren-ursachen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">h\u00e4ufigsten Datenqualit\u00e4tsprobleme und deren Ursachen<\/a>.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><strong>Problem der Datenqualit\u00e4t<\/strong><\/td><td><strong>Erl\u00e4uterung<\/strong><\/td><td><strong>Beispiel f\u00fcr schlechte Datenqualit\u00e4t bei Finanzdienstleistungen<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Ungenaue Daten<\/td><td>Daten stellen nicht die Realit\u00e4t oder Wahrheit dar.<\/td><td>Der vollst\u00e4ndige juristische Name eines Kunden ist im Kreditvertrag falsch geschrieben.<\/td><\/tr><tr><td>Fehlende Daten<\/td><td>Die Daten sind nicht so umfassend wie n\u00f6tig.<\/td><td>2 von 15 Klauseln in einem Kreditvertrag bleiben leer.<\/td><\/tr><tr><td>Doppelte Datens\u00e4tze<\/td><td>Die Daten enthalten Duplikate und stellen keine eindeutigen Identit\u00e4ten dar.<\/td><td>Das Vorhandensein von doppelten Kundendatens\u00e4tzen erm\u00f6glicht mehrfache Kreditantr\u00e4ge.<\/td><\/tr><tr><td>Variable Messeinheiten<\/td><td>Die Daten werden in unterschiedlichen Ma\u00dfeinheiten gespeichert.<\/td><td>Bei internationalen Transaktionen wird der Geldwert in der jeweiligen Landesw\u00e4hrung und nicht in einer Standardhandelseinheit wie dem US-Dollar gespeichert.<\/td><\/tr><tr><td>Variable Formate und Muster<\/td><td>Die Daten werden in unterschiedlichen Formaten und Mustern gespeichert.<\/td><td>Die Telefonnummern der Kunden werden in unterschiedlichen Mustern gespeichert &#8211; einige haben internationale Vorwahlen, andere nicht einmal Ortsvorwahlen.<\/td><\/tr><tr><td>\u00dcberholte Informationen<\/td><td>Die Daten sind nicht aktuell oder so aktuell wie m\u00f6glich.<\/td><td>Es dauert etwas zu lange, bis Transaktionen in den Kundendatens\u00e4tzen auftauchen, wodurch die Systemprozesse anf\u00e4llig f\u00fcr falsche Berechnungen sind.<\/td><\/tr><tr><td>Falsche Dom\u00e4ne<\/td><td>Die Daten geh\u00f6ren nicht zu einem Bereich mit korrekten Werten.<\/td><td>Die verwendeten W\u00e4hrungscodes geh\u00f6ren nicht zum ISO-Bereich.<\/td><\/tr><tr><td>Inkonsistenz<\/td><td>Die Daten sind in den verschiedenen Quellen nicht identisch.<\/td><td>F\u00fcr die verschiedenen Kundensegmente innerhalb des Unternehmens werden unterschiedliche Wechselkurse verwendet.<\/td><\/tr><tr><td>Irrelevanz<\/td><td>Daten bieten ihren Nutzern keinen Wert.<\/td><td>Die Mitarbeiter erhalten die gew\u00fcnschten Informationen nach Anwendung mehrerer Filter, Sortier- und Priorisierungsregeln.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n<h2>Wie l\u00e4sst sich die Qualit\u00e4t der Finanzinformationen verbessern?<\/h2>\n\n<p>Probleme mit der Datenqualit\u00e4t k\u00f6nnen Sie eine Menge Geld kosten &#8211; vor allem, wenn Sie in der Finanzbranche t\u00e4tig sind. Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, m\u00fcssen ihre Daten testen und verifizieren, bevor sie in kritische Gesch\u00e4ftsprozesse eingespeist werden. Es m\u00fcssen kalkulierte Schritte unternommen werden, um zu verhindern, dass Probleme mit der Datenqualit\u00e4t im System auftreten, und um bereits bestehende Probleme zu beheben. Im Folgenden werden die wichtigsten Initiativen vorgestellt, die Finanzunternehmen zur Sicherung der Datenqualit\u00e4t ergreifen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n<h3>1. Zustimmung von F\u00fchrung und Management einholen<\/h3>\n\n<p>Der erste Schritt zur Schaffung einer Datenqualit\u00e4tskultur in einem Unternehmen besteht darin, die Unternehmensleitung und andere F\u00fchrungskr\u00e4fte einzubeziehen. Sie k\u00f6nnen damit beginnen, sie auf die in den Datens\u00e4tzen vorhandenen Probleme mit der Datenqualit\u00e4t aufmerksam zu machen. Durch die Erstellung von Datenprofilen erstellte Datenqualit\u00e4tsberichte k\u00f6nnen n\u00fctzlich sein, um die obere F\u00fchrungsebene und andere Mitarbeiter \u00fcber die Art der Datenqualit\u00e4tsprobleme in Ihrer Einrichtung zu informieren.<\/p>\n\n<p>Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Sie eine Stichprobe von Daten aus den j\u00fcngsten Finanzaktivit\u00e4ten erhalten und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/messung-der-datenqualitaet-wann-sollten-sie-sich-sorgen-machen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">die Kosten einer schlechten Datenqualit\u00e4t mit der Friday Afternoon Measurement-Methode berechnen<\/a>. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie eine Argumentation gegen schlechte Datenqualit\u00e4t aufbauen und die f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/dimensionen-der-datenqualitaet-10-metriken-die-sie-messen-sollten\/\">Datenqualit\u00e4tsma\u00dfnahmen<\/a> erforderlichen Genehmigungen und Zustimmungen einholen.<\/p>\n\n<h3>2. Implementierung von drei Ebenen der Datenqualit\u00e4tskontrolle<\/h3>\n\n<p>Die Kontrolle der Datenqualit\u00e4t wird mit dem Aufkommen neuer Techniken und Technologien immer fortschrittlicher. Dies hilft Banken und Versicherungsunternehmen, die Datenqualit\u00e4t auf mehreren Ebenen zu kontrollieren. In der ersten Stufe k\u00f6nnen Sie zum Beispiel mit einer schnellen \u00dcberpr\u00fcfung der Fakten beginnen und die eventuell vorhandenen Probleme mit der Datenqualit\u00e4t beheben. Auf dieser Ebene wollen Sie sicherstellen, dass der Datensatz vollst\u00e4ndig, genau und standardisiert ist.<\/p>\n\n<p>Auf der zweiten Ebene m\u00f6chten Sie eine tiefergehende statistische Analyse Ihres Datensatzes durchf\u00fchren. So k\u00f6nnen Sie die Standardabweichungen numerischer Werte berechnen und eventuell auftretende Anomalien erkennen. <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/was-ist-datenprofilierung-umfang-techniken-und-herausforderungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Data Profiling<\/a> ist eine gute Technik, um eine solche statistische Analyse Ihrer Daten durchzuf\u00fchren. Auf der dritten und letzten Ebene k\u00f6nnen Sie komplexe maschinelle Lern- und KI-Tools einsetzen, die m\u00f6gliche Datenqualit\u00e4tsprobleme zur Laufzeit vorhersagen k\u00f6nnen, f\u00fcr die Ihre Quellen anf\u00e4llig sind.<\/p>\n\n<h3>3. Abgleich und Konsolidierung von doppelten Datens\u00e4tzen<\/h3>\n\n<p>Die Duplizierung von Daten ist eines der gr\u00f6\u00dften Probleme f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t bei Banken und Versicherungen. Sie sollten einen <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/entwurf-eines-rahmens-fuer-das-datenqualitaetsmanagement\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Datenqualit\u00e4tsrahmen<\/a> verwenden, der Duplikate abgleicht und zu einem einzigen konsolidiert. Die Datens\u00e4tze k\u00f6nnen zur Laufzeit bei jeder Aktualisierung abgeglichen oder in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden in Stapeln verarbeitet werden. Lesen Sie mehr \u00fcber die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/stapelverarbeitung-versus-validierung-der-datenqualitaet-in-echtzeit\/\">Stapelverarbeitung im Vergleich zur Validierung der Datenqualit\u00e4t in Echtzeit<\/a>.<\/p>\n\n<p>Der Prozess des Datensatzabgleichs oder der <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datendeduplizierungssoftware-verwenden-sie-integrierte-und-benutzerdefinierte-regeln-fuer-die-crm-deduplizierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Datendeduplizierung<\/a> besteht aus den folgenden Schritten:<\/p>\n\n<ol><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-und-tools-zur-datenprofilerstellung-erhalten-sie-sofortige-ergebnisse-der-datenqualitaetsbewertung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Profiling von Daten<\/a> zur Hervorhebung von Fehlern,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Analysieren, Bereinigen<\/a> und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenstandardisierungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-datenstandardisierungstool\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Standardisieren <\/a>von <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Daten<\/a>, um eine einheitliche Ansicht zu erhalten,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Abgleich von Datens\u00e4tzen<\/a>, die zur gleichen Entit\u00e4t geh\u00f6ren (genau auf Basis eines eindeutigen Bezeichners oder <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/fuzzy-matching-101-bereinigung-und-verknuepfung-ungeordneter-daten\/\">unscharfer Abgleich<\/a> auf Basis einer Kombination von Feldern),<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/merge-purge-software-integrierte-und-benutzerdefinierte-ueberlebensregeln-verwenden\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Zusammenf\u00fchrung von Datens\u00e4tzen<\/a>, um unn\u00f6tige Informationen zu entfernen und eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen.<\/li><\/ol>\n\n<h3>4. Einsatz von Technologie f\u00fcr das Datenqualit\u00e4tsmanagement<\/h3>\n\n<p>Der Einsatz von Technologie zur Erreichung eines nachhaltigen Datenqualit\u00e4tsmanagement-Lebenszyklus ist der Kern der Verbesserung der Datenqualit\u00e4t in jedem Finanzinstitut. Kein Prozess verspricht eine gute Leistung und den besten ROI, wenn er nicht mit Hilfe von Technologie automatisiert und optimiert wird. Investieren Sie in ein technologisches System, das \u00fcber alle Funktionen verf\u00fcgt, die Sie ben\u00f6tigen, um die Datenqualit\u00e4t in allen Datenbest\u00e4nden zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n\n<p>Ganz gleich, wie gut Ihr <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/aufbau-eines-datenqualitaetsteams-zu-beruecksichtigende-rollen-und-zustaendigkeiten\/\">Datenqualit\u00e4tsteam<\/a> ausgebildet ist, es wird dennoch Schwierigkeiten haben, ein akzeptables Niveau der Datenqualit\u00e4t aufrechtzuerhalten, solange es nicht mit den richtigen Tools ausgestattet ist. An dieser Stelle kann ein Datenqualit\u00e4tsmanagement-Tool sehr n\u00fctzlich sein. Ein All-in-One-Tool zur Selbstbedienung, das Datenprofile erstellt, verschiedene Datenbereinigungsaktivit\u00e4ten durchf\u00fchrt, Duplikate abgleicht und eine einzige Quelle der Wahrheit ausgibt, kann ein gro\u00dfer Unterschied in der Leistung von Datenverantwortlichen und Datenanalysten sein.<\/p>\n\n<h2>Schlussfolgerung<\/h2>\n\n<p>Es ist eine schwierige Aufgabe, die Probleme mit der Datenqualit\u00e4t in Ihren Finanzdaten zu verstehen und einen geeigneten Rahmen zur Behebung dieser Fehler zu w\u00e4hlen. In vielen Situationen reicht eine Technik nicht aus, und es wird eine Kombination von Techniken verwendet, um Datenqualit\u00e4tsprobleme genau zu beheben. Aus diesem Grund steigt der Bedarf an digitalen Werkzeugen. Tools, die nicht nur den Zeit- und Arbeitsaufwand optimieren, sondern auch die Datenqualit\u00e4tstechniken je nach Art der Datenstruktur und -werte intelligent ausw\u00e4hlen.<\/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 Ihnen hilft, Ihre Daten zu bereinigen und abzugleichen, um genaue Analysen und umfassende Einblicke zu erm\u00f6glichen. Es bietet eine Reihe von Modulen, die Daten aus verschiedenen Quellen unterst\u00fctzen, Werte bereinigen und standardisieren, die Zuordnung von Feldern erm\u00f6glichen, eine Kombination von Abgleichsdefinitionen vorschlagen, die f\u00fcr Ihre Daten spezifisch sind, und Daten zusammenf\u00fchren, um eine vollst\u00e4ndige 360\u00b0-Sicht auf Ihre Finanzen zu erhalten.<\/p>\n\n<p>Wenn Sie mehr wissen m\u00f6chten, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/kostenlose-testversion-datenabgleichssoftware\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">melden Sie<\/a> sich noch heute <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/kostenlose-testversion-datenabgleichssoftware\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">f\u00fcr eine kostenlose Testversion an<\/a> oder <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">buchen Sie eine Demo<\/a> mit unseren Experten, um die Qualit\u00e4t Ihrer Finanzinformationen zu verbessern.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>24 Prozent der Versicherer geben an, dass sie &#8222;nicht sehr zuversichtlich&#8220; sind, was die Daten angeht, die sie zur Risikobewertung und -bewertung verwenden. 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