Datenmanagement Kapitel 4
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Questions and Answers

Was sind die vier wesentlichen Kriterien guter Datenqualität?

  • Vollständigkeit, Verlässlichkeit, Struktur, Innovation
  • Genauigkeit, Verfügbarkeit, Konsistenz, Relevanz
  • Vertraulichkeit, Geschwindigkeit, Flexibilität, Vollständigkeit
  • Genauigkeit, Vollständigkeit, Verlässlichkeit, Relevanz (correct)

Wie hoch sind die typischen Kosten pro Datensatz für die Korrektur schlechter Datenqualität laut der 1:10:100-Regel?

  • $1
  • $100
  • $10 (correct)
  • $1000

Welche Methode wird nicht zur Verbesserung der Datenqualität verwendet?

  • Datenkompression (correct)
  • Daten-Profilierung
  • Datenintegration
  • Datenanreicherung

Was ist eine wichtige Maßnahme zur Sicherstellung der Datenqualität in der Echtzeitverarbeitung?

<p>Qualitätskontrollen in Arbeitsprozessen (D)</p> Signup and view all the answers

Welche Auswirkung hat schlechte Datenqualität auf Geschäftsentscheidungen?

<p>Unzuverlässige Analysen und fehlerhafte Entscheidungen (A)</p> Signup and view all the answers

Was ist eine der Hauptursachen für schlechte Datenqualität?

<p>Daten enthalten offensichtliche Fehler und Inkonsistenzen (D)</p> Signup and view all the answers

Was beschreibt die 1:10:100-Regel in Bezug auf Datenqualität?

<p>Die Kosten der Datenqualität steigen mit jedem Kontext, in dem die falschen Daten verwendet werden. (B)</p> Signup and view all the answers

Welche Maßnahme ist entscheidend für die Verbesserung der Datenqualität?

<p>Das Festlegen von Regeln und Standards zur Datenerfassung (D)</p> Signup and view all the answers

Welches dieser Probleme könnte durch schlechte Datenqualität in einem Unternehmen verursacht werden?

<p>Falsche Lagerbestände, die zu Umsatzeinbußen führen. (C)</p> Signup and view all the answers

Welche Technik ist Teil des Datenbereinigungsprozesses?

<p>Das Entfernen von Duplikaten und Korrigieren von Fehlern (D)</p> Signup and view all the answers

Was sollte bei der Datenbewertung überprüft werden?

<p>Ob die Daten inhaltlich richtig und aktuell sind (D)</p> Signup and view all the answers

Welche Maßnahme kann die Datenqualität in einem Unternehmen verbessern?

<p>Regelmäßige Aktualisierung der Kundendaten. (B)</p> Signup and view all the answers

Wie wirkt sich schlechte Datenqualität auf die Entscheidungsfindung aus?

<p>Sie kann zu falschen Investitionsentscheidungen führen. (B)</p> Signup and view all the answers

Welcher Bereich kann von schlechter Datenqualität am meisten betroffen sein?

<p>Die Genauigkeit der Entscheidungen in sensiblen Bereichen (D)</p> Signup and view all the answers

Was könnte eine Regel zur Verbesserung der Datenqualität sein?

<p>Daten müssen mindestens einmal pro Jahr aktualisiert werden (D)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen beschreibt ein typisches Beispiel schlechter Datenqualität?

<p>Ein Call-Center verwendet alte Telefonnummern seiner Kunden. (D)</p> Signup and view all the answers

Welche Technik ist am sinnvollsten zur Bereinigung von Daten in einer Datenbank?

<p>Daten regelmäßig validieren und bereinigen. (B)</p> Signup and view all the answers

Was ist ein Indikator für gute Datenqualität?

<p>Daten sind genau, vollständig und relevant (A)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Optionen ist KEINE Methode zur Verbesserung der Datenqualität?

<p>Die vollständige Vernichtung aller Daten (B)</p> Signup and view all the answers

Was ist ein häufiges Ergebnis fehlerhafter medizinischer Patientendaten?

<p>Durchführung falscher Behandlungen. (C)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Maßnahmen ist nicht geeignet, um die Datenqualität zu verbessern?

<p>Ignorieren von Fehlern in den Datensätzen. (C)</p> Signup and view all the answers

In welchem Kontext ist die Datenqualität besonders wichtig?

<p>Im Rahmen von Datenanalysen für strategische Entscheidungen (A)</p> Signup and view all the answers

Was ist eine mögliche Folge von doppelten Kundendatensätzen?

<p>Erschwerter Zugang zu korrekten Informationen. (B)</p> Signup and view all the answers

Was zeichnet ein gut strukturiertes Data-Governance-Framework aus?

<p>Es legt fest, wie Daten erfasst, gespeichert und genutzt werden. (C)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aspekte sind Teil der guten Datenqualität?

<p>Daten müssen genau, vollständig, verlässlich und relevant sein. (B)</p> Signup and view all the answers

Welche Methode wird verwendet, um große Datensätze regelmäßig zu bereinigen?

<p>Batchverarbeitung (C)</p> Signup and view all the answers

Was beschreibt die Echtzeitverarbeitung von Daten?

<p>Daten werden während ihrer Eingabe sofort überprüft. (C)</p> Signup and view all the answers

Wie kann eine hohe Datenqualität die Entscheidungsfindung beeinflussen?

<p>Sie ermöglicht präzisere und relevantere Entscheidungen. (D)</p> Signup and view all the answers

Welches der folgenden Szenarien zeigt schlechte Datenqualität?

<p>Einträge fehlen wichtige Informationen wie Nachnamen. (C)</p> Signup and view all the answers

Was kann ein Ergebnis von ungenauer Datenqualität sein?

<p>Verringerte Datenintegrität. (A), Ineffektive Marketingkampagnen. (D)</p> Signup and view all the answers

Welches Element ist nicht Teil von Data Governance?

<p>Verringerung der Datenverfügbarkeit (A)</p> Signup and view all the answers

Welche Maßnahme hilft dabei, das Risiko von Datenmissbrauch zu minimieren?

<p>Etablierung eines Data-Governance-Frameworks (C)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Bedeutung von Transparenz in der Datenverarbeitung?

<p>Sie stärkt das Vertrauen in die Datenintegrität. (B)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Datenqualität

Die Güte und Zuverlässigkeit von Daten. Sie beschreibt, wie korrekt, vollständig und aktuell Daten sind.

Datenbereinigung

Der Prozess, um fehlerhafte, unvollständige oder inkonsistente Daten zu identifizieren und zu korrigieren, um die Qualität zu verbessern.

1:10:100-Regel

Ein Konzept, das die Kosten von Datenbereinigung und deren Auswirkungen auf die Unternehmensleistung darstellt.

Falsche Lagerbestände

Fehlerhafte Angaben über den aktuellen Lagerbestand eines Produktes, welche zu falschen Bestellmengen führen.

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Ungenau adressierte Rechnungen

Rechnungen, die an die falsche Adresse gesendet werden, was Zahlungsausfälle zur Folge haben kann.

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Fehlerhafte Kundenkontakte

Veraltete oder fehlerhafte Kundendaten, die zu verpassten Verkaufschancen führen.

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Schlecht gepflegte Kundendatenbank

Eine Kundendatenbank mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten, was Marketingaktionen ineffektiv macht.

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Unstimmige Finanzberichte

Finanzberichte, die fehlerhafte Daten enthalten, was zu falschen Entscheidungen führt.

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Batchverarbeitung

Große Datensätze werden in regelmäßigen Abständen verarbeitet und bereinigt.

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Echtzeitverarbeitung

Daten werden sofort nach der Eingabe verarbeitet und überprüft.

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Data Governance

Maßnahmen zur Sicherstellung von Datenqualität, Verfügbarkeit und Sicherheit in einer Organisation.

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Data-Governance-Framework

Ein Regelwerk für die Datenverwaltung, das Prozesse für Erfassung, Speicherung, Zugriff und Nutzung von Daten definiert.

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Gute Datenqualität

Genau, vollständig, verlässlich und relevant für die Aufgaben der Organisation.

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Veraltete Daten

Daten, die nicht mehr aktuell sind und somit ungenau oder unvollständig sein können.

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Unvollständige Daten

Daten, die wichtige Informationen oder Felder vermissen.

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Marketingkampagne

Eine Aktion, um Produkte oder Dienstleistungen zu bewerben.

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Kundendaten

Informationen über Kunden, z.B. Name, Adresse, Kaufhistorie.

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Genauigkeit

Daten müssen präzise und eindeutig sein. Sie entsprechen der Realität und lassen keine Interpretationsspielräume.

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Vollständigkeit

Alle Datensätze müssen vollständig sein und keine fehlenden Informationen aufweisen.

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Verlässlichkeit

Daten müssen inhaltlich korrekt und konsistent sein. Sie sollten aus vertrauenswürdigen Quellen stammen.

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Relevanz

Daten müssen für die zugrundeliegenden Aufgaben relevant sein und einen Mehrwert schaffen.

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Warum ist gute Datenqualität wichtig?

Gute Datenqualität sorgt für präzise Informationen, ermöglicht bessere Entscheidungen und verhindert negative Konsequenzen wie verpasste Chancen oder rechtliche Probleme.

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Was sind die 4 Kriterien für gute Datenqualität?

Daten müssen genau, vollständig, verlässlich und relevant für die jeweiligen Aufgaben sein.

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Was ist Datenbereinigung?

Datenbereinigung verbessert die Qualität vorhandener Daten, indem Fehler, Duplikate und Widersprüche behoben werden.

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Welche Schritte enthält die Datenbewertung?

Zuerst werden die vorhandenen Daten analysiert, um ihren Zustand und vorhandene Lücken zu erkennen. Dabei werden Fragen zur Vollständigkeit, Richtigkeit und Aktualität der Daten gestellt.

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Wer definiert die Regeln für ‚saubere' Daten?

Das IT-Team legt in Zusammenarbeit mit den Endnutzern der Daten wie z.B. der Marketing- oder Finanzabteilung Regeln und Standards fest.

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Was ist eine Regel für ‚saubere' Kundendaten?

Jeder Kundendatensatz muss Name, Adresse, Telefonnummer und E-Mail-Adresse enthalten.

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Was beinhaltet die Datenbereinigung?

Die Bereinigung umfasst das Entfernen von Duplikaten, Korrigieren von Fehlern, Auffüllen von fehlenden Werten und Standardisieren von Datenformaten.

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Welche Vorteile bietet eine gute Datenqualität?

Richtige Entscheidungen, effizientes Marketing, gesteigerter Umsatz, präzisere Analysen und Vermeidung von rechtlichen Problemen.

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Welche negativen Folgen hat schlechte Datenqualität?

Verpasste Chancen, falsche Entscheidungen, ineffizientes Marketing, finanzielle Verluste und rechtliche Probleme.

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Wie erreicht man gute Datenqualität?

Durch Festlegen von Regeln und Standards von vorneherein und durch Datenbereinigung der vorhandenen Daten.

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Study Notes

Datenqualität und Datenbereinigung

  • Die Qualität der gesammelten Daten ist entscheidend für die Validität von Business Intelligence und Business Analytics.
  • Schlechte Datenqualität kann zu falschen Ergebnissen und Entscheidungen führen.
  • Datenbereinigung ist der Prozess, um die Qualität der Daten zu verbessern.

Typische Probleme durch schlechte Datenqualität

  • Falsche Lagerbestände: Zu geringe Warenbestellungen führen zu Umsatzverlusten.
  • Ungenau adressierte Rechnungen: Falsche Adressen und Ausbleiben von Zahlungen.
  • Fehlerhafte Kundenkontakte: Veraltete oder falsche Kontaktinformationen führen zu verpassten Chancen.
  • Inkorrekte Kreditbewertungen: Falsche Daten führen zu falschen Kreditentscheidungen.
  • Veraltete Mitarbeiterdaten: Unvollständige oder veraltete Informationen erschweren die Kommunikation und Zusammenarbeit.
  • Fehlerhafte Produktdaten im Online-Shop: Falsche Produktdaten führen zu Rücksendungen und Unzufriedenheit.
  • Schlecht gepflegte Kundendatenbank: Falsche Zielgruppen bei Marketingaktionen.
  • Unstimmige Finanzberichte: Falsche Zahlen führen zu Fehlentscheidungen und Verlusten.
  • Falsche Bestelldaten in der Fertigung: Die Fertigung von fehlerhaften Teilen erhöht die Kosten.
  • Ungenauigkeit in der Gehaltsabrechnung: Falsche Bezahlung führt zu Unzufriedenheit und rechtlichen Problemen.
  • Fehlerhafte medizinische Patientendaten: Falsche Behandlungen, die die Gesundheit gefährden.
  • Inkorrekte Versicherungsansprüche: Falsche Informationen führen zu unnötigen Zahlungen.
  • Fehler in der Lieferkette: Falsche Bestandsdaten führen zu Über- oder Unterversorgung.
  • Doppelte Kundendatensätze: Mehrfachansprachen derselben Kunden führen zu Irritationen und einem schlechten Image.
  • Falsche Standortdaten: Lieferungen, die nicht den richtigen Standort erreichen, führen zu Verzögerungen und zusätzlichen Kosten.

Die 1:10:100-Regel

  • Die 1:10:100-Regel beschreibt die Kostenstruktur des Datenqualitätsmanagements in drei Stufen:
    • Vorbeugung (1 $ pro Datensatz): Investitionen in Werkzeuge und Prozesse zur Sicherstellung der Datenqualität.
    • Korrektur (10 $ pro Datensatz): Korrektur von Fehlern in bereits vorhandenen Daten.
    • Versagen (100 $ pro Datensatz): Die Kosten, die durch die Ignorierung von Problemen mit der Datenqualität entstehen.
    • Höhere Kosten, je später mit der Datenqualität umgegangen wird.

Die Vier Säulen Guter Datenqualität

  • Genauigkeit: Daten müssen präzise und eindeutig sein.
  • Vollständigkeit: Die Daten in einem Datensatz müssen vollständig sein.
  • Verlässlichkeit: Daten müssen sowohl inhaltlich richtig als auch konsistent sein.
  • Relevanz: Daten müssen für die zugrundeliegenden Aufgaben relevant sein.

Methoden zur Verbesserung der Datenqualität

  • Datenprofilierung: Analyse der vorhandenen Daten, um Inkonsistenzen und Probleme zu erkennen.
  • Datenbereinigung: Korrektur von Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten.
  • Datenanreicherung: Ergänzung der Datenbestände durch zusätzliche Quellen.
  • Datenvalidierung: Überprüfung der Daten, ob sie bestimmten Regeln entsprechen.
  • Datenintegration: Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen.
  • Datenmigration: Übertragung von Daten zwischen Systemen.
  • Daten Governance: Richtlinie und Prozesse zum Datenmanagement.
  • Regelmäßige Audits: Kontinuierliche Überprüfung der Einhaltung von Qualitätsstandards.
  • Schulung der Mitarbeiter: Schulungen zur korrekten Verarbeitung und Eingabe der Daten.
  • Batchverarbeitung und Echtzeitverarbeitung: Prozesse zur kontinuierlichen Reinigung großer und kleiner Datenmengen.

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Dieser Quiz behandelt die Bedeutung der Datenqualität für Business Intelligence und Analytics. Lernen Sie die typischen Probleme kennen, die aus schlechter Datenqualität entstehen, und entdecken Sie Strategien zur Datenbereinigung. Die Verbesserung der Datenqualität ist entscheidend für erfolgreiche Unternehmensentscheidungen.

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