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?

$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?

Qualitätskontrollen in Arbeitsprozessen Signup and view all the answers

Welche Auswirkung hat schlechte Datenqualität auf Geschäftsentscheidungen?

Unzuverlässige Analysen und fehlerhafte Entscheidungen Signup and view all the answers

Was ist eine der Hauptursachen für schlechte Datenqualität?

Daten enthalten offensichtliche Fehler und Inkonsistenzen Signup and view all the answers

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

Die Kosten der Datenqualität steigen mit jedem Kontext, in dem die falschen Daten verwendet werden. Signup and view all the answers

Welche Maßnahme ist entscheidend für die Verbesserung der Datenqualität?

Das Festlegen von Regeln und Standards zur Datenerfassung Signup and view all the answers

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

Falsche Lagerbestände, die zu Umsatzeinbußen führen. Signup and view all the answers

Welche Technik ist Teil des Datenbereinigungsprozesses?

Das Entfernen von Duplikaten und Korrigieren von Fehlern Signup and view all the answers

Was sollte bei der Datenbewertung überprüft werden?

Ob die Daten inhaltlich richtig und aktuell sind Signup and view all the answers

Welche Maßnahme kann die Datenqualität in einem Unternehmen verbessern?

Regelmäßige Aktualisierung der Kundendaten. Signup and view all the answers

Wie wirkt sich schlechte Datenqualität auf die Entscheidungsfindung aus?

Sie kann zu falschen Investitionsentscheidungen führen. Signup and view all the answers

Welcher Bereich kann von schlechter Datenqualität am meisten betroffen sein?

Die Genauigkeit der Entscheidungen in sensiblen Bereichen Signup and view all the answers

Was könnte eine Regel zur Verbesserung der Datenqualität sein?

Daten müssen mindestens einmal pro Jahr aktualisiert werden Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen beschreibt ein typisches Beispiel schlechter Datenqualität?

Ein Call-Center verwendet alte Telefonnummern seiner Kunden. Signup and view all the answers

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

Daten regelmäßig validieren und bereinigen. Signup and view all the answers

Was ist ein Indikator für gute Datenqualität?

Daten sind genau, vollständig und relevant Signup and view all the answers

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

Die vollständige Vernichtung aller Daten Signup and view all the answers

Was ist ein häufiges Ergebnis fehlerhafter medizinischer Patientendaten?

Durchführung falscher Behandlungen. Signup and view all the answers

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

Ignorieren von Fehlern in den Datensätzen. Signup and view all the answers

In welchem Kontext ist die Datenqualität besonders wichtig?

Im Rahmen von Datenanalysen für strategische Entscheidungen Signup and view all the answers

Was ist eine mögliche Folge von doppelten Kundendatensätzen?

Erschwerter Zugang zu korrekten Informationen. Signup and view all the answers

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

Es legt fest, wie Daten erfasst, gespeichert und genutzt werden. Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aspekte sind Teil der guten Datenqualität?

Daten müssen genau, vollständig, verlässlich und relevant sein. Signup and view all the answers

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

Batchverarbeitung Signup and view all the answers

Was beschreibt die Echtzeitverarbeitung von Daten?

Daten werden während ihrer Eingabe sofort überprüft. Signup and view all the answers

Wie kann eine hohe Datenqualität die Entscheidungsfindung beeinflussen?

Sie ermöglicht präzisere und relevantere Entscheidungen. Signup and view all the answers

Welches der folgenden Szenarien zeigt schlechte Datenqualität?

Einträge fehlen wichtige Informationen wie Nachnamen. Signup and view all the answers

Was kann ein Ergebnis von ungenauer Datenqualität sein?

Verringerte Datenintegrität. Signup and view all the answers

Welches Element ist nicht Teil von Data Governance?

Verringerung der Datenverfügbarkeit Signup and view all the answers

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

Etablierung eines Data-Governance-Frameworks Signup and view all the answers

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

Sie stärkt das Vertrauen in die Datenintegrität. Signup and view all the answers

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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Description

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.