Datenmanagement Kapitel 4 B

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Questions and Answers

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?

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?

Exakte Lagerbestände (correct)

Doppelte Kundendatensätze

Fehlerhafte medizinische Patientendaten

Ungenau adressierte Rechnungen

Welche Methode kann helfen, die Datenqualität in einer Organisation zu verbessern?

Implementierung rigoroser Datenbereinigung (C) Signup and view all the answers

Welches der folgenden Beispiele zeigt die Auswirkungen fehlerhafter Kreditbewertungen?

Eine Bank genehmigt Kredite an nicht kreditwürdige Kunden. (C) Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die 1:10:100-Regel korrekt?

Die Regel verdeutlicht, dass das Ignorieren von Datenqualitätsproblemen teuer ist. (B) Signup and view all the answers

Welche vier Säulen sind notwendig, um eine gute Datenqualität zu gewährleisten?

Genauigkeit, Vollständigkeit, Verlässlichkeit, Relevanz (D) Signup and view all the answers

Welche Methode gehört nicht zu den typischen Qualitätssicherungsmaßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität?

Datenanalyse (B) Signup and view all the answers

Wie teuer ist es laut der 1:10:100-Regel, einen Fehler nach dessen Entstehung zu korrigieren?

10 $ pro Datensatz (C) Signup and view all the answers

Welches Kriterium ist nicht erforderlich für eine effektive Datenqualität?

Aktualität (D) Signup and view all the answers

Welches Element ist kein Bestandteil eines Data-Governance-Frameworks?

Wie Daten archiviert werden (C) Signup and view all the answers

Welche Aussage beschreibt am besten den Begriff 'Datenqualität'?

Die Daten sind relevant für die Durchführung bestimmter Aufgaben. (A), Die Daten sind jederzeit exakt und sicher. (B), Gute Datenqualität bedeutet, dass Daten immer aktuell sind. (C) Signup and view all the answers

Welches Ergebnis folgt nicht aus einer effektiven Data Governance?

Erhöhung des Risikos von Datenmissbrauch (C) Signup and view all the answers

Was ist ein häufiges Merkmal von Daten mit guter Qualität?

Daten sind vollständig und fehlerfrei (B) Signup and view all the answers

Welches Szenario deutet auf schlechte Datenqualität hin?

Die Kontaktinformationen der Kunden sind unvollständig. (C) Signup and view all the answers

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).
Vorbeugung (1$): Investitionen in Prozesse und Werkzeuge, z.B. Software, für die Sicherstellung der Datenqualität von Anfang an.
Korrektur (10$): Korrektur von Fehlern nachträglich, z.B. Datenabgleich und manuelle Korrektur
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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Description

In diesem Quiz werden die Grundlagen der Datenqualität und deren Auswirkungen auf Business Intelligence und Analytics behandelt. Zudem werden typische Probleme durch schlechte Datenqualität beschrieben, die Unternehmen bei der Analyse und Entscheidungsfindung behindern können. Testen Sie Ihr Wissen über die Bedeutung der Datenbereinigung.