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Questions and Answers
Was ist ein typisches Problem, das durch schlechte Datenqualität in einem Unternehmen entstehen kann?
Was ist ein typisches Problem, das durch schlechte Datenqualität in einem Unternehmen entstehen kann?
- Unstimmige Finanzberichte (correct)
- Erfolgreiche Marketingstrategien
- Übermäßige Lagerbestände
- Pünktliche Auftragsabwicklung
Welche Aussage beschreibt die 1:10:100-Regel im Kontext der Datenqualität?
Welche Aussage beschreibt die 1:10:100-Regel im Kontext der Datenqualität?
- Von 1 fehlerhaften Datenpunkt entstehen 10 Fehler bei der Analyse und 100 Verlustkosten. (correct)
- Die Kosten für fehlerhafte Daten steigen exponentiell mit der Zeit.
- Die Regel betont die Bedeutung der Datenanalyse über die Datenqualität.
- Die Qualität von Daten wird bei jeder Stufe der Analyse erheblich verbessert.
Welche der folgenden Optionen ist KEIN Beispiel für ein Problem durch schlechte Datenqualität?
Welche der folgenden Optionen ist KEIN Beispiel für ein Problem durch schlechte Datenqualität?
- Exakte Lagerbestände (correct)
- Doppelte Kundendatensätze
- Fehlerhafte medizinische Patientendaten
- Ungenau adressierte Rechnungen
Welche Methode kann helfen, die Datenqualität in einer Organisation zu verbessern?
Welche Methode kann helfen, die Datenqualität in einer Organisation zu verbessern?
Welches der folgenden Beispiele zeigt die Auswirkungen fehlerhafter Kreditbewertungen?
Welches der folgenden Beispiele zeigt die Auswirkungen fehlerhafter Kreditbewertungen?
Welche der folgenden Aussagen beschreibt die 1:10:100-Regel korrekt?
Welche der folgenden Aussagen beschreibt die 1:10:100-Regel korrekt?
Welche vier Säulen sind notwendig, um eine gute Datenqualität zu gewährleisten?
Welche vier Säulen sind notwendig, um eine gute Datenqualität zu gewährleisten?
Welche Methode gehört nicht zu den typischen Qualitätssicherungsmaßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität?
Welche Methode gehört nicht zu den typischen Qualitätssicherungsmaßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität?
Wie teuer ist es laut der 1:10:100-Regel, einen Fehler nach dessen Entstehung zu korrigieren?
Wie teuer ist es laut der 1:10:100-Regel, einen Fehler nach dessen Entstehung zu korrigieren?
Welches Kriterium ist nicht erforderlich für eine effektive Datenqualität?
Welches Kriterium ist nicht erforderlich für eine effektive Datenqualität?
Welches Element ist kein Bestandteil eines Data-Governance-Frameworks?
Welches Element ist kein Bestandteil eines Data-Governance-Frameworks?
Welche Aussage beschreibt am besten den Begriff 'Datenqualität'?
Welche Aussage beschreibt am besten den Begriff 'Datenqualität'?
Welches Ergebnis folgt nicht aus einer effektiven Data Governance?
Welches Ergebnis folgt nicht aus einer effektiven Data Governance?
Was ist ein häufiges Merkmal von Daten mit guter Qualität?
Was ist ein häufiges Merkmal von Daten mit guter Qualität?
Welches Szenario deutet auf schlechte Datenqualität hin?
Welches Szenario deutet auf schlechte Datenqualität hin?
Flashcards
Datenqualität
Datenqualität
Die Qualität der Daten, die ein Unternehmen sammelt und verwendet. Sie beinhaltet die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität der Daten.
Datenbereinigung
Datenbereinigung
Der Prozess, um fehlerhafte, unvollständige oder inkonsistente Daten zu identifizieren und zu korrigieren, um die Datenqualität zu verbessern.
1:10:100-Regel
1:10:100-Regel
Ein Konzept, welches die Kosten für die Korrektur eines Datendefekts beschreibt. Korrektur im Anfangsstadium ist 1, in der Mitte 10 und am Ende 100 mal günstiger als die Korrektur zu einem späteren Zeitpunkt.
Probleme bei schlechter Datenqualität
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Beispiel für schlechtes Lagerbestand
Beispiel für schlechtes Lagerbestand
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Datenqualitt - Genauigkeit
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Datenqualitt - Vollstndigkeit
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Datenqualitt - Verlsslichkeit
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Datenqualittsverbesserung - Methoden
Datenqualittsverbesserung - Methoden
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Batchverarbeitung
Batchverarbeitung
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Echtzeitverarbeitung
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Data Governance
Data Governance
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Study Notes
Datenqualität und Datenbereinigung
- Einführung: Business Intelligence und Business Analytics basieren auf der Annahme, dass die Datenqualität hoch ist. Falsche oder unvollständige Daten erschweren die Analyse und machen die Ergebnisse unbrauchbar.
Typische Probleme durch schlechte Datenqualität
- Falsche Lagerbestände: Unternehmen bestellen zu wenig Ware und verpassen Umsätze.
- Ungenau adressierte Rechnungen: Falsche Adressen verursachen Zahlungsrückstände.
- Fehlerhafte Kundenkontakte: Veraltete Telefonnummern und falsche Daten behindern den Verkauf.
- Inkorrekte Kreditbewertungen: Ungenaue Daten führen zu falschen Kreditentscheidungen.
- Veraltete Mitarbeiterdaten: Falsche Daten erschweren die Kommunikation und Zusammenarbeit.
- Fehlerhafte Produktdaten: Falsche Produktinformationen führen zu Rücksendungen und Unzufriedenheit.
- Schlecht gepflegte Kundendatenbank: Unvollständige oder falsche Daten führen zu verschwendetem Marketingbudget und falschen Zielgruppen.
- Unstimmige Finanzberichte: Falsche Zahlen ermöglichen keine richtigen Investitionsentscheidungen.
- Falsche Bestelldaten: Fehlerhafte Bestellungen verursachen höhere Kosten.
- Ungenauigkeiten in Gehaltsabrechnung: Falsche Bezahlung führt zu Problemen.
- Fehlerhafte medizinische Patientendaten: Falsche Daten gefährden die Patienten.
- Inkorrekte Versicherungsansprüche: Falsche Daten verursachen finanzielle Verluste.
- Fehler in der Lieferkette: Falsche Bestände führen zu Lieferproblemen.
- Doppelte Kundendatensätze: Mehrfachansprachen und Irritationen.
- Falsche Standortdaten: Falsche Adressdaten verursachen Verzögerungen und Kosten.
Die 1:10:100-Regel
-
Konzept: Die 1:10:100-Regel beschreibt die steigenden Kosten bei schlechter Datenqualität: Vorbeugung (1 proDatensatz),Korrektur(10 pro Datensatz), Korrektur (10 proDatensatz),Korrektur(10 pro Datensatz) und Versagen (100 $ pro Datensatz).
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Vorbeugung (1$): Investitionen in Prozesse und Werkzeuge, z.B. Software, für die Sicherstellung der Datenqualität von Anfang an.
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Korrektur (10$): Korrektur von Fehlern nachträglich, z.B. Datenabgleich und manuelle Korrektur
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Versagen (100$): Folgen der Ignorierung, z.B. Kundenverluste, Ineffizienz, strategische Fehler.
Vier Säulen von guter Datenqualität
- Genauigkeit: Daten muss präzise und eindeutig sein
- Vollständigkeit: Alle benötigten Daten sind vorhanden
- Verlässlichkeit: Daten müssen inhaltlich richtig und konsistent sein
- Relevanz: Daten müssen für die Aufgabe relevant sein.
Methoden zur Verbesserung der Datenqualität
- Daten-Profilierung: Analysieren der Daten auf Inkonsistenzen, Anomalien und fehlende Werte.
- Datenbereinigung: Korrigieren von Fehlern, Inkonsistenzen, und Duplikaten.
- Datenanreicherung: Erweitern der Daten um zusätzliche relevante Informationen.
- Datenvalidierung: Überprüfung, ob die Daten den Regeln und Standards entsprechen.
- Datenintegration: Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen.
- Datenmigration: Übertragen von Daten zwischen Systemen.
- Implementierung von Data Governance: Einführen von Richtlinien und Verfahren für Datenmanagement.
- Regelmäßige Audits: Wiederholte Überprüfung der Datenqualität.
- Batchverarbeitung: Bereinigen großer Datensätze in regelmäßigen Abständen.
- Echtzeitverarbeitung: Daten sofort überprüfen und korrigieren, sobald sie eingegeben werden.
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