Motivation: Datenqualitätsprobleme in der Praxis (1/2) Mars Climate Orbiter. Chinesische Botschaft in Belgrad

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Motivation: Datenqualitätsprobleme in der Praxis (1/2) Mars Climate Orbiter. Chinesische Botschaft in Belgrad"

Transkript

1 Datenqualität mit dem DataFlux dfpower Studio 8.1 Tobias Jansen Zaferna-Hütte, 4. Januar 2009 Motivation: Datenqualitätsprobleme in der Praxis (1/2) Mars Climate Orbiter Nasa Marssonde Mars Climate Orbiter verglühte 1999 in der Mars-Atmosphäre Grund: Entfernungsfehler durch fehlerhafte Verwendung von Maßeinheiten Chinesische Botschaft in Belgrad Irrtümliche Bombardierung der chinesischen Botschaft in Belgrad durch die NATO (1999) unter Verlust von drei Menschenleben Grund: falsche bzw. veraltete Adressangabe 1 Datenqualität

2 Motivation: Datenqualitätsprobleme in der Praxis (2/2) Paint Bull Nicht zustellbare Werbepakete kosten 10$ Grund: für Werbezwecke eingekaufte Kundendaten waren zu 50% fehlerhaft Datenqualitätskosten 50% 50% Unternehmensumsatz 88% Data Warehouse Projektkosten 12% schlechte Datenqualität verursacht Kosten zwischen acht und zwölf Prozent des Unternehmensumsatzes Kosten für Datenqualitätsmaßnahmen stellen 50% der Data Warehouse Projektkosten 2 Datenqualität Agenda Dimensionen Datenqualität (DQ) Datenqualitätsmanagement DQ-Metriken DQ-Mängel Bereinigung Profile Architect Match dfpower Studio Datenqualität

3 Agenda Datenqualität (DQ) Dimensionen Datenqualitätsmanagement DQ-Metriken DQ-Mängel Bereinigung Profile Architect Match dfpower Studio Datenqualität D a t e n q u a l i t ä t Begriffsdefinitionen (1/3) Definition (Computerwissenschaften): Folge maschinell verarbeitbarer Zeichen In der Klassischen Informatik: keine semantische Bedeutung des Begriffs Information im Folgenden keine Unterscheidung zwischen Daten und Informationen 5 Datenqualität

4 D a t e n q u a l i t ä t Begriffsdefinitionen (2/3) Lateinisch qualitas Beschaffenheit DIN : Gesamtheit von Merkmalen (und Merkmalswerten) einer Einheit bezüglich ihrer Eignung, festgelegte und vorausgesetzte Erfordernisse zu erfüllen. (vgl. [Qua08]) 6 Datenqualität D a t e n q u a l i t ä t Begriffsdefinitionen (3/3) Auch hier: synonyme Verwendung der Begriffe Datenqualität und Informationsqualität Datenqualität ist die Gesamtheit der Ausprägungen von Qualitätsmerkmalen eines Datenbestandes bezüglich dessen Eignung, festgelegte und vorausgesetzte Erfordernisse zu erfüllen. (vgl. [GW08, S. 89]) 7 Datenqualität

5 Agenda Datenqualität (DQ) Dimensionen Datenqualitätsmanagement DQ-Metriken DQ-Mängel Bereinigung Profile Architect Match dfpower Studio Datenqualität Dimensionen (1/2) Existenz verschiedener Dimensionen bzw. Attribute Weit verbreiteter Ansatz von Wang/Strong Überschneidungsfreiheit Klare Strukturierung Beruht auf empirischer Studie Notwendiges einheitliches Vokabular Gesamtqualität nur durch ausreichende Qualität der einzelnen Dimensionen 15 Dimensionen 4 Kategorien 9 Datenqualität

6 Dimensionen (2/2) Quelle: Vgl. [Deu07, S. 6] 10 Datenqualität Agenda Datenqualität Dimensionen Datenqualitätsmanagement Metriken Mängel Bereinigung Profile Architect Match dfpower Studio Datenqualität

7 Datenqualitätsmanagement Verbesserung der Datenqualität ist ein komplexer Prozess, der vom gesamten Unternehmen zu tragen ist Zur Steuerung ist ein Prozess nötig Datenqualitätsmanagement Ganzheitliches Datenqualitätsmanagement-Modell: Total Data Quality Management (TDQM) Projektinitiierung Definition der Anforderungen Messung der vorhandenen Datenqualität ( Datenqualitätsmetriken) Analyse der Fehlerursachen ( Datenqualitätsmängel) Verbesserung der Datenqualität ( Datenbereinigung) Permanente Überwachung 12 Datenqualität Agenda Datenqualität (DQ) Dimensionen Datenqualitätsmanagement DQ-Metriken DQ-Mängel Bereinigung Profile Architect Match dfpower Studio Datenqualität

8 Datenqualitätsmetriken Metriken allgemein Ökonomische Betrachtung unter Kosten-Nutzen-Aspekten Identifikation von Handlungsbedarfen Vergleich durch konkrete numerische Werte Datenqualitätsmetriken Sinnvolle Kennzahlen nicht für alle Attribute/Dimensionen Hauptsächlich in der Literatur diskutiert: Vollständigkeit Fehlerfreiheit Konsistenz Aktualität Vergleich verschiedener Datenquellen durch Skalierung und Gewichtung verschiedener Metriken zu einem Gesamtqualitätswert 14 Datenqualität Agenda Datenqualität (DQ) Dimensionen Datenqualitätsmanagement DQ-Metriken DQ-Mängel Bereinigung Profile Architect Match dfpower Studio Datenqualität

9 Datenqualitätsmängel (1/2) Klassifikation nach Rahm/Do Quelle: Vgl. [Nau07, S. 28; RD00, S. 5] 16 Datenqualität Datenqualitätsmängel (2/2) Mögliche Fehlerarten und Fehlerquellen nach Wolf Fehlerarten Fehlerquellen Erhebung Interpretation Speicherung Prozess Anwender Programmierung Kunde Eingabe Verarbeitung Ausgabe Quelle: Vgl. [Wei08, S. 229 ff.] 17 Datenqualität

10 Agenda Datenqualität (DQ) Dimensionen Datenqualitätsmanagement DQ-Metriken DQ-Mängel Bereinigung Profile Architect Match dfpower Studio Datenqualität Datenbereinigung Datenbereinigung ist eine Möglichkeit die Datenqualität zu verbessern Engl. data clean(s)ing bzw. data scrubbing Umfasst verschiedene Methoden zur Entfernung und Korrektur von Fehlern in Datenbanken Mögliche Aktivitäten sind z.b. Korrektur von Formatierungen (z.b. Datumswerte) Standardisierung/Normierung (z.b. Telefonnummern und Titel) Strukturierung (z.b. Auftrennung von Namen in Titel, Vor- und Nachname) Korrektur fehlerhafter Daten (z.b. Adressdaten) Identifikation und Bereinigung von Dubletten 19 Datenqualität

11 Agenda Datenqualität (DQ) Dimensionen Datenqualitätsmanagement DQ-Metriken DQ-Mängel Bereinigung Profile Architect Match dfpower Studio Datenqualität DataFlux dfpower Studio 8.1 Navigator 21 Datenqualität

12 DataFlux dfpower Studio 8.1 DataFlux Methodologie 22 Datenqualität Tool: Profile Configurator DataFlux dfpower Studio 8.1 Data Profiling Durchführung einer Data Profiling Aufgabe Auswahl Datenfelder und Datenquellen Auswahl anzuwendender Metriken Speichern und Ausführen des Jobs Analyse der ermittelten Ergebnisse mit dem Profile Viewer 23 Datenqualität

13 Tool: Profile Viewer DataFlux dfpower Studio 8.1 Data Profiling Analyse der mit dem Profile Configurator erzeugten Reports: Column Profiling Frequency Distribution Pattern Frequency Distribution 24 Datenqualität Tool: Architect Allgemeine Durchführung Auswahl einer Datenquelle Auswahl einer Sequenz von Operationen Auswahl der Ausgabeart Beispiel-Operationen Parsing Gender Analysis Standardization DataFlux dfpower Studio 8.1 Quality 25 Datenqualität

14 Tool: Match Durchführung des Matchings Zuordnung von Attributen zu Matchdefinitionen Einstellung eines Sensibilitätswerte Wahl der Ausgabeart/Aktion DataFlux dfpower Studio 8.1 Integration 26 Datenqualität Tool: Profile Viewer Auditing Historische Analyse der Metriken Jobstart: Option Append to Report nötig DataFlux dfpower Studio 8.1 Monitoring 27 Datenqualität

15 Tool: Profile Configurator Alerts DataFlux dfpower Studio 8.1 Monitoring Hohe Erstellungsfrequenz verhindert manuelle Prüfung Kritischer Wert durch Regelkonfigurator festzulegen Warnung per 28 Datenqualität Fazit Datenqualität Operative und monetäre Konsequenzen Fehlentscheidungen Bereinigung nicht immer zweckmäßig Datenqualitätstools dfpower Studio Breite Palette an Funktionen Intuitive Bedienung Tools unterstützen alle Phasen des Datenqualitätsprozesses Ständig andauernder Prozess Datenqualität selbst ist nicht Endziel Dient dem übergeordneten Unternehmensziel 29 Datenqualität

16 Quellen [Deu07] Deutsche Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.v.: IQ- Definition. Abrufdatum: 9. November [GW08] Gebauer, Marcus; Windheuser, Ulrich: Strukturierte Datenanalyse, Profiling und Geschäftsregeln. In: Daten- und Informationsqualität - Auf dem Weg zur Information Excellence. 2008, S [Nau07] Naumann, Felix: Datenqualität, Informatik-Spektrum, 30 (1), S , [RD00] Rahm, Erhard; Do, Hong Hai: Data Cleaning: Problems and Current Approaches, Bulletin of the Technical Committee on Data Engineering, 23 (4), S. 3-13, [Qua08] quality-datenbank: Qualität. Abrufdatum: 31. Oktober Datenqualität

Datenqualität: allgemeiner Überblick Waldemar Braun. Seminar Datenqualität OvGU Magdeburg 03.12.2009

Datenqualität: allgemeiner Überblick Waldemar Braun. Seminar Datenqualität OvGU Magdeburg 03.12.2009 Datenqualität: allgemeiner Überblick Waldemar Braun Seminar Datenqualität OvGU Magdeburg Gliederung 1. Einleitung 2. Motivation 3. Definition 4. DQ-Probleme 5. DQ-Dimensionen 6. DQ-Modelle 7. Messen der

Mehr

erfolgreich steuern Datenqualität rä dpunkt.verlag Ldwi Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte Rüdiger Eberlein Edition TDWI

erfolgreich steuern Datenqualität rä dpunkt.verlag Ldwi Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte Rüdiger Eberlein Edition TDWI Detlef Apel Wolfgang Behme Rüdiger Eberlein Christian Merighi Datenqualität erfolgreich steuern Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte 3., überarbeitete und erweiterte Auflage Edition TDWI rä

Mehr

Thema: Datenqualität mit dem DataFlux dfpower Studio 8.1. Seminarausarbeitung im Rahmen des Skiseminars Software Engineering

Thema: Datenqualität mit dem DataFlux dfpower Studio 8.1. Seminarausarbeitung im Rahmen des Skiseminars Software Engineering Westfälische Wilhelms-Universität Münster Thema: Datenqualität mit dem DataFlux dfpower Studio 8.1 Seminarausarbeitung im Rahmen des Skiseminars Software Engineering im Fachgebiet Informatik am Lehrstuhl

Mehr

Datenqualität erfolgreich steuern

Datenqualität erfolgreich steuern Edition TDWI Datenqualität erfolgreich steuern Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte von Detlef Apel, Wolfgang Behme, Rüdiger Eberlein, Christian Merighi 3., überarbeitete und erweiterte Auflage

Mehr

Datenqualitätsmanagement im Customer Relationship Management

Datenqualitätsmanagement im Customer Relationship Management Wolfgang Leußer Datenqualitätsmanagement im Customer Relationship Management Verlag Dr. Kovac Hamburg 2011 Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis XVII XIX XXI

Mehr

Agenda. Einführung MS SQL Server Integration Services (SSIS) Oracle Data Warehouse Builder (OWB) Zusammenfassung Quellen. Einführung SSIS OWB

Agenda. Einführung MS SQL Server Integration Services (SSIS) Oracle Data Warehouse Builder (OWB) Zusammenfassung Quellen. Einführung SSIS OWB Agenda Einführung MS SQL Server Integration Services () Oracle Data Warehouse Builder () Quellen 10.12.2009 Martin Tobies - DQ Tools 2 Agenda Einführung MS SQL Server Integration Services () Oracle Data

Mehr

Quality Point München Datenqualität

Quality Point München Datenqualität Quality Point München Datenqualität Paul, wie ist denn Eure Datenqualität? Nachdem ich bei der letzten Gehaltszahlung mit Frau... angeredet wurde, bin ich mir nicht mehr so sicher. Autor: W. Ulbrich IT&More

Mehr

Unternehmensweites DQ Controlling auf Basis von BI-Werkzeugen. Doreen Hartung, TIQ Solutions GmbH 6. GIQMC, Bad Soden, 26.-28.

Unternehmensweites DQ Controlling auf Basis von BI-Werkzeugen. Doreen Hartung, TIQ Solutions GmbH 6. GIQMC, Bad Soden, 26.-28. Unternehmensweites DQ Controlling auf Basis von BI-Werkzeugen Doreen Hartung, TIQ Solutions GmbH 6. GIQMC, Bad Soden, 26.-28. November 2008 2007 TIQ Solutions GmbH All Rights Reserved. GIQMC Bad Soden,

Mehr

Datenqualitätsmodelle

Datenqualitätsmodelle Datenqualitätsmodelle Stefan Willi Hart 3. Dezember 2009 Stefan Willi Hart () Datenqualitätsmodelle 3. Dezember 2009 1 / 14 Inhaltsverzeichnis 1 Motivation 2 Modelle Systemseitiges DQ-Modell Allgemein

Mehr

Datenqualität in medizinisch-betriebswirtschaftlichen Informationssystemen MedConf 2013

Datenqualität in medizinisch-betriebswirtschaftlichen Informationssystemen MedConf 2013 Datenqualität in medizinisch-betriebswirtschaftlichen Informationssystemen MedConf 2013 Endler Gregor, Warum Datenqualität? 2002, USA: 600.000.000 $ Y2k weltweit: 1.500.000.000 $ Kosten 44.000 98.000 Todesfälle

Mehr

DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA MANAGEMENT

DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA MANAGEMENT DIE DATEN IM ZENTRUM: SAS DATA RAINER STERNECKER SOLUTIONS ARCHITECT SAS INSTITUTE SOFTWARE GMBH Copyr i g ht 2013, SAS Ins titut e Inc. All rights res er ve d. NEUE WEGE GEHEN SAS DATA GOVERNANCE & QUALITY

Mehr

Metriken für ein ROI-basiertes Datenqualitätsmanagement

Metriken für ein ROI-basiertes Datenqualitätsmanagement Dr. Max Mustermann Referat Kommunikation & Marketing Verwaltung Metriken für ein ROI-basiertes Datenqualitätsmanagement Prof. Dr. Bernd Heinrich, Prof. Dr. Mathias Klier Institut für Wirtschaftsinformatik

Mehr

ALLES ÜBER IHRE KUNDEN

ALLES ÜBER IHRE KUNDEN ALLES ÜBER IHRE KUNDEN Data Quality: Die besten und aktuellsten Daten für Ihren Unternehmenserfolg Ansprechpartner bedirect GmbH & Co. KG Ariane Eggers Telefon +49 5241 80-45614 ariane.eggers@bedirect.de

Mehr

IT-Compliance -... und die Realität. Was hat Datenqualität mit Compliance zu tun?

IT-Compliance -... und die Realität. Was hat Datenqualität mit Compliance zu tun? IT-Compliance -... und die Realität Was hat Datenqualität mit Compliance zu tun? Situation Stetiger Veränderungsdruck durch immer schnellere Marktveränderungen Auslöser für Veränderungen Globalisierung

Mehr

Ihr Logo. Willkommen zur Schulung. Kundenorientierung. 2014 WEKA MEDIA GmbH & Co. KG. Folie 0/01

Ihr Logo. Willkommen zur Schulung. Kundenorientierung. 2014 WEKA MEDIA GmbH & Co. KG. Folie 0/01 Willkommen zur Schulung Kundenorientierung 0/01 Einführung Was ist Kundenorientierung? Kundenorientierung ist die umfassende, kontinuierliche Ermittlung und Analyse der Kundenerwartungen sowie deren interne

Mehr

Agenda. Portfolioübersicht. Business-Case. Zusammenfassung. Das Ziel. SAP EIM Produktportfolio. Datenreorganisation mit SAP EIM

Agenda. Portfolioübersicht. Business-Case. Zusammenfassung. Das Ziel. SAP EIM Produktportfolio. Datenreorganisation mit SAP EIM Datenreorganisation > Effiziente und performante Stammdatenreorganisation mit SAP Data Services < Simon Hartstein / T-Systems Data Migration Consulting AG / Harmonization & Consolidation Mai 21, 2014 Agenda

Mehr

Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen

Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen Praxistag für die öffentliche Verwaltung 2012 Titel Präsentation Studierenden-Kennzahlen im Griff dank flexiblem Reporting und Ad-hoc-Analysen Referenten-Info Gerhard Tschantré, Leiter Controllerdienste

Mehr

Erfolgsfaktor Datenqualität - Verfahren und Tools zur Qualitätssicherung der Produktdaten-

Erfolgsfaktor Datenqualität - Verfahren und Tools zur Qualitätssicherung der Produktdaten- Erfolgsfaktor Datenqualität - Verfahren und Tools zur Qualitätssicherung der Produktdaten- Rolf Krieger Institut für Softwaresysteme Hochschule Trier, Umwelt-Campus Birkenfeld email: r.krieger@umwelt-campus.de

Mehr

A Framework for Planing and Controlling Data Quality in Data-Warehouse-Systems

A Framework for Planing and Controlling Data Quality in Data-Warehouse-Systems A Framework for Planing and Controlling Data Quality in Data-Warehouse-Systems markus.helfert@unisg.ch Slide 2 Überblick Data-Warehouse-Systeme und Datenqualität Datenqualitätsmanagement Datenqualität

Mehr

Planung und Messung der Datenqualität in Data-Warehouse-Systemen

Planung und Messung der Datenqualität in Data-Warehouse-Systemen Planung und Messung der Datenqualität in Data-Warehouse-Systemen DISSERTATION der Universität St. Gallen, Hochschule für Wirtschafts-, Rechts- und Sozialwissenschaften (HSG) zur Erlangung der Würde eines

Mehr

Universität Leipzig Institut für Informatik Auffinden von Dubletten in ECommerce Datenbeständen

Universität Leipzig Institut für Informatik Auffinden von Dubletten in ECommerce Datenbeständen Universität Leipzig Institut für Informatik Auffinden von Dubletten in ECommerce Datenbeständen Hanna Köpcke AG 3: Objekt Matching Agenda Problemstellung FEVER-System - Manuell definierte Match-Strategien

Mehr

Projekt zur Entwicklung, Umsetzung und Evaluation von Leitlinien zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern

Projekt zur Entwicklung, Umsetzung und Evaluation von Leitlinien zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern Projekt zur Entwicklung, Umsetzung und Evaluation von Leitlinien zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern gefördert durch die Indikatoren von Datenqualität Michael Nonnemacher

Mehr

Data/Information Quality Management

Data/Information Quality Management Data/Information Quality Management Seminar WI/Informationsmanagement im Sommersemester 2002 Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 11.6.2002 Inhalt! Daten und Datenqualität! Einführung und Definition!

Mehr

Managementbewertung Managementbewertung

Managementbewertung Managementbewertung Managementbewertung Grundlagen für die Erarbeitung eines Verfahrens nach DIN EN ISO 9001:2000 Inhalte des Workshops 1. Die Anforderungen der ISO 9001:2000 und ihre Interpretation 2. Die Umsetzung der Normanforderungen

Mehr

Wie lässt sich Datenqualität messen?

Wie lässt sich Datenqualität messen? Wie lässt sich Datenqualität messen? Eine Leitline der Telematikplattform für Medizinische Forschungsnetze M. Nonnemacher, D. Weiland, J. Stausberg Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

Mehr

Datenqualität: Finanzinstitute im Spannungsfeld regulatorischer Anforderungen Lösungsansätze und Praxisbeispiele

Datenqualität: Finanzinstitute im Spannungsfeld regulatorischer Anforderungen Lösungsansätze und Praxisbeispiele Con.ect Informunity - 9. Oktober 2007 - Datenqualität: Finanzinstitute im Spannungsfeld regulatorischer Anforderungen Lösungsansätze und Praxisbeispiele Agenda Einführung Definition Regelbasierter Lösungsansatz

Mehr

Business Intelligence braucht mehr Business!

Business Intelligence braucht mehr Business! Business Intelligence braucht mehr Business! Oder: Raus aus der BI-Falle! Dr. Guido Kemper 16. Handelsblatt Jahrestagung: Strategisches IT-Management. München, 25.01.2010 prometis - Management & Technology

Mehr

Kapitel 2 Terminologie und Definition

Kapitel 2 Terminologie und Definition Kapitel 2 Terminologie und Definition In zahlreichen Publikationen und Fachzeitschriften tauchen die Begriffe Data Warehouse, Data Warehousing, Data-Warehouse-System, Metadaten, Dimension, multidimensionale

Mehr

DGIQ Projekt IQ-Definition

DGIQ Projekt IQ-Definition DGIQ Projekt IQ-Definition Definition des Begriffsfeldes Informationsqualität bzw. Datenqualität Ein Projekt der DGIQ, 2007 Normen und Standards Dr. Jan Philipp Rohweder, Andrea Piro, Joachim Schmid GIQMC,

Mehr

SQL Server 2012 und SharePoint im Unternehmenseinsatz. Referent Daniel Caesar

SQL Server 2012 und SharePoint im Unternehmenseinsatz. Referent Daniel Caesar SQL Server 2012 und SharePoint im Unternehmenseinsatz Referent Daniel Caesar sqlxpert Daniel Caesar Publikationen Themen SQL Server Admin, Entwicklung SharePoint Admin, Entwicklung.NET Entwicklung Rechtssichere

Mehr

DATENQUALITÄT IN GENOMDATENBANKEN

DATENQUALITÄT IN GENOMDATENBANKEN DATENQUALITÄT IN GENOMDATENBANKEN Alexander Fehr 28. Januar 2004 Gliederung Motivation Biologische Grundkonzepte Genomdaten Datenproduktion und Fehler Data Cleansing 2 Motivation (1) Genomdatenbanken enthalten

Mehr

Einmal Pie-Chart und zurück: Manchmal ist mehr drin als man glaubt

Einmal Pie-Chart und zurück: Manchmal ist mehr drin als man glaubt Einmal Pie-Chart und zurück: Manchmal ist mehr drin als man glaubt Ian Perry Marco Lehmann Stefan Sander Darmstadt, 6.11.2012 Einmal Pie-Chart und zurück Ian Perry Sales Engineer - IP&S Client Technical

Mehr

Praxishandbuch SAP BW 3-1

Praxishandbuch SAP BW 3-1 Norbert Egger Praxishandbuch SAP BW 3-1 Technische Universität DarmsUdt FACHBEREICH INFORMATIK BIBLIOTHEK Inventar-Nr.: Ä/A< Sachgebiete: Standort- Co Galileo Press Inhalt Vorwort 13 Zu diesem Buch 17

Mehr

Data Governance als Teil von IT Governance. Dr.Siegmund Priglinger spriglinger@informatica.com 18.Juni 2007

Data Governance als Teil von IT Governance. Dr.Siegmund Priglinger spriglinger@informatica.com 18.Juni 2007 1 Data Governance als Teil von IT Governance Dr.Siegmund Priglinger spriglinger@informatica.com 18.Juni 2007 2 Agenda Informatica - Allgemeiner Überblick Die Informatica Data Quality Lösungen im Überblick

Mehr

DQM erfolgreiches CRM dank Daten-Quality-Management

DQM erfolgreiches CRM dank Daten-Quality-Management DQM erfolgreiches CRM dank Daten-Quality-Management www.steria.com CRM-Forum, 11.06.2014, 14:00 (Speaker s Corner Winterthur ) Steria Daten-Quality-Management www.steria.com Agenda Datenqualität, was ist

Mehr

Taxonomy of Evolution and Dependability. Integration Engineering SS 2009 Andreas Landerer

Taxonomy of Evolution and Dependability. Integration Engineering SS 2009 Andreas Landerer Taxonomy of Evolution and Dependability Integration Engineering SS 2009 Andreas Landerer Agenda Informationen über Massimo Felici Definition zentraler Begriffe Inhalt des Artikels Kernaussagen des Artikels

Mehr

Erfolgsfaktor Datenqualität im Immobilienmanagement Eine Strategie zur nachhaltigen Verbesserung der Datenqualität

Erfolgsfaktor Datenqualität im Immobilienmanagement Eine Strategie zur nachhaltigen Verbesserung der Datenqualität Erfolgsfaktor Datenqualität im Immobilienmanagement Eine Strategie zur nachhaltigen Verbesserung der Datenqualität Joachim Sobota und Axel Hummel 16. SAP Forum für die Immobilienwirtschaft, 24.-25. Sept

Mehr

Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen

Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen Intelligente Vernetzung von Unternehmensbereichen Zeitgemäße Verfahren für ganzheitliche Auswertungen Sächsische Industrie- und Technologiemesse Chemnitz, 27. Juni 2012, Markus Blum 2012 TIQ Solutions

Mehr

TPAV. Dubletten- und Adressprüfung direkt im SAP CRM

TPAV. Dubletten- und Adressprüfung direkt im SAP CRM TPAV Dubletten- und Adressprüfung direkt im SAP CRM 2 Ihr Kapital im SAP CRM: die Geschäftspartnerdaten. Trusted Partner Address Validation (TPAV) Das von der C4RM entwickelte TPAV AddOn sucht Geschäftspartner-Dubletten

Mehr

Usability Testing. Theorien, Modelle und Methoden der Softwareevaluation. Andreas Simon. Seminar Software Management

Usability Testing. Theorien, Modelle und Methoden der Softwareevaluation. Andreas Simon. Seminar Software Management Usability Testing Theorien, Modelle und Methoden der Softwareevaluation Andreas Simon Seminar Software Management Agenda Motivation Usability Referenz-Modell Analytische Evaluationsmethoden Heuristische

Mehr

Brennpunkt Datenqualität

Brennpunkt Datenqualität Business t Brennpunkt Datenqualität Konzeption eines Datenqualitätsmanagements für ETL-Prozesse Seit Jahren genießt das Thema Datenqualität in IT-Abteilungen sowie auf Managementebene steigende Aufmerksamkeit.

Mehr

Planung, Ziele, Kennzahlenmanagement

Planung, Ziele, Kennzahlenmanagement DGQ-Regionet Nordwest 13.11.2008 Planung, Ziele, Kennzahlenmanagement Guido Kuper Qualitätsmanagement Wilhelm Karmann GmbH 1 Wozu benötigt man Kennzahlen? Zur Beruhigung Zur Orientierung Zur Analyse der

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Teil I Informationsqualität - Grundlagen

Inhaltsverzeichnis. Teil I Informationsqualität - Grundlagen Inhaltsverzeichnis Teil I Informationsqualität - Grundlagen 1 Was wissen wir über Information?.................................. 3 Florian Engelmann und Christoph Großmann 1.1 Einleitung...................................................

Mehr

Mit Oracle EDQ schnell und einfach die Datenqualität sicherstellen

Mit Oracle EDQ schnell und einfach die Datenqualität sicherstellen Mit Oracle EDQ schnell und einfach die Datenqualität sicherstellen Dr. Holger Dresing Oracle Deutschland B.V. & Co. KG Schlüsselworte: EDQ Enterprise Data Quality, DIS Data Integration Solutions, ETL Extract,

Mehr

Data Quality Management. Data Quality Management. Daten organisieren, revisionssicher korrigieren und Informationsqualität steigern.

Data Quality Management. Data Quality Management. Daten organisieren, revisionssicher korrigieren und Informationsqualität steigern. Data Quality Management Data Quality Management Daten organisieren, revisionssicher korrigieren und Informationsqualität steigern zeb Data Quality Management Daten organisieren, revisionssicher korrigieren

Mehr

DATA QUALITY: ALLES ÜBER IHRE KUNDEN

DATA QUALITY: ALLES ÜBER IHRE KUNDEN DATA QUALITY: ALLES ÜBER IHRE KUNDEN Die besten und aktuellsten Daten für Ihren Unternehmenserfolg Data Quality Services becheck Der Datenbank-Check beprofile Die maßgeschneiderte Businesslösung beserve

Mehr

EXZELLENTES MASTERDATENMANAGEMENT. Creactives-TAM. (Technical Attribute Management)

EXZELLENTES MASTERDATENMANAGEMENT. Creactives-TAM. (Technical Attribute Management) EXZELLENTES MASTERDATENMANAGEMENT Creactives-TAM (Technical Attribute Management) Datenqualität durch Stammdatenmanagement Stammdaten sind eine wichtige Grundlage für Unternehmen. Oft können diese, gerade

Mehr

Analysen sind nur so gut wie die Datenbasis

Analysen sind nur so gut wie die Datenbasis Analysen sind nur so gut wie die Datenbasis Datenaufbereitung und Sicherung der Datenqualität durch den kontextbasierten MIOsoft Ansatz. Daten gelten längst als wichtiger Produktionsfaktor in allen Industriebereichen.

Mehr

Konzepte des Qualitätsmanagements und der Evaluation im Vergleich

Konzepte des Qualitätsmanagements und der Evaluation im Vergleich Konzepte des Qualitätsmanagements und der Evaluation im Vergleich Reinhard Stockmann Vortrag während der Tagung des Arbeitskreises Evaluation von Entwicklungspolitik : Qualitätsmanagement und Evaluation

Mehr

Forum 15: Gestaltung von Skill - Datenbanken

Forum 15: Gestaltung von Skill - Datenbanken Forum 15: Gestaltung von Skill - Datenbanken Seite 1 Über die Einführung einer Konzernweiten Skill-Datenbank bei der Deutschen Telekom Seite 2 Agenda: Definition Ziel und Zweck der Skill-DB Technische

Mehr

Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch. Hasan Tercan und Hans-Peter Weih

Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch. Hasan Tercan und Hans-Peter Weih Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch Hasan Tercan und Hans-Peter Weih Motivation und Ziele des Projekts Anwendung von Data Mining im Versicherungssektor Unternehmen: Standard

Mehr

MS SQL Server 2012 (4)

MS SQL Server 2012 (4) MS SQL Server 2012 (4) Data Mining, Analyse und multivariate Verfahren Marco Skulschus Jan Tittel Marcus Wiederstein Webseite zum Buch: http://vvwvv.comelio-medien.com/buch-kataiog/ms sql_server/ms sql

Mehr

GIS 1 Kapitel 5: Bedeutung von Metadaten und Qualität t von Daten

GIS 1 Kapitel 5: Bedeutung von Metadaten und Qualität t von Daten GIS 1 Kapitel 5: und Qualität t von Daten Stephan Mäs Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Reinhardt Arbeitsgemeinschaft GIS Universität der Bundeswehr München Wolfgang.Reinhardt@unibw.de www.agis.unibw.de - Definition

Mehr

Datenqualität. Werner Nutt. In Zusammenarbeit mit Simon Razniewski. Freie Universität Bozen

Datenqualität. Werner Nutt. In Zusammenarbeit mit Simon Razniewski. Freie Universität Bozen Datenqualität Werner Nutt In Zusammenarbeit mit Simon Razniewski Freie Universität Bozen Vorstellung Werner Nutt Professor für Informatik and der Freien Univ. Bozen Schwerpunkte in Lehre und Forschung:

Mehr

Datenmanagement. Simone Unfried, Passau Vitaly Aleev, Passau Claus Schönleber, Passau. Strategisches Informationsmanagement 1 (01/2006)

Datenmanagement. Simone Unfried, Passau Vitaly Aleev, Passau Claus Schönleber, Passau. Strategisches Informationsmanagement 1 (01/2006) Simone Unfried, Passau Vitaly Aleev, Passau Claus Schönleber, Passau (01/2006) Strategisches Informationsmanagement 1 Definition Notwendige Vermaischung der Daten in der Vorstufe zur Destillation von hochprozentiger

Mehr

Der Einsatz von Software- Lösungen für automatische ecl@ss-klassifizierung und bessere Datenqualität

Der Einsatz von Software- Lösungen für automatische ecl@ss-klassifizierung und bessere Datenqualität Der Einsatz von Software- Lösungen für automatische ecl@ss-klassifizierung und bessere Datenqualität Helmut Plinke Principal Data Management Consultant DataFlux Die Herausforderungen Bestandsdaten nachträglich

Mehr

Apache HBase. A BigTable Column Store on top of Hadoop

Apache HBase. A BigTable Column Store on top of Hadoop Apache HBase A BigTable Column Store on top of Hadoop Ich bin... Mitch Köhler Selbstständig seit 2010 Tätig als Softwareentwickler Softwarearchitekt Student an der OVGU seit Oktober 2011 Schwerpunkte Client/Server,

Mehr

Müll rein, Müll raus Muss das sein?

Müll rein, Müll raus Muss das sein? make connections share ideas be inspired Wie kann die Datenqualität und die notwendige Zusammenarbeit zwischen Fachabteilung und IT verbessert werden? Müll rein, Müll raus Muss das sein? Gabriele Smith

Mehr

Qualitätsmanagement ISO 9001:2008

Qualitätsmanagement ISO 9001:2008 Qualitätsmanagement ISO 9001:2008 Prüfe mich und erkenne wie ich es meine Ps. 139, 23 Referent: Jürgen Schuh, Prokurist und QMB der, Offenbach ECKD Das EDV-Centrum für Kirche und Diakonie : 19 Mitarbeitende

Mehr

Risk Management for Banking Herausforderungen für einen integrierten Approach

Risk Management for Banking Herausforderungen für einen integrierten Approach Risk Management for Banking Herausforderungen für einen integrierten Approach Frank Hansen Risk Practice Leader, SAS Deutschland Agenda Situation und Herausforderungen - Integrierte Risikosteuerung Stresstests

Mehr

Datenqualität und -sicherheit

Datenqualität und -sicherheit Datenqualität und -sicherheit Kompaktseminar Tobias Steimer Stellvertretender Leiter Product Design E-Mail vor einigen Wochen Datenqualität und -sicherheit Die Perspektives des Kunden Kunden und Interessenten

Mehr

APICON Forum 2015 30. April 2015 Ein Konzept zur Vermeidung von Datenqualität - die Top 10 Fehler der Stammdatenpflege

APICON Forum 2015 30. April 2015 Ein Konzept zur Vermeidung von Datenqualität - die Top 10 Fehler der Stammdatenpflege APICON Forum 2015 30. April 2015 Ein Konzept zur Vermeidung von Datenqualität - die Top 10 Fehler der Stammdatenpflege Prof. Dr. Knut Hildebrand Hochschule Weihenstephan-Triesdorf Knut@Hildebrand.info

Mehr

Ontologiebasierte domänenspezifische Datenbereinigung in Data Warehouse Systemen

Ontologiebasierte domänenspezifische Datenbereinigung in Data Warehouse Systemen Ontologiebasierte domänenspezifische Datenbereinigung in Data Warehouse Systemen Stefan Brüggemann Institut OFFIS, 26121 Oldenburg, Germany, email: brueggemann@offis.de, WWW home page: http://www.offis.de

Mehr

Prozessoptimierung mit digitaler Datenanalyse

Prozessoptimierung mit digitaler Datenanalyse Deggendorfer Forum zur digitalen Datenanalyse e.v. (Hrsg.) Prozessoptimierung mit digitaler Datenanalyse Ansätze und Methoden Leseprobe, mehr zum Werk unter ESV.info/978-3-503-15736-5 Prozessoptimierung

Mehr

Schulungspaket QM. Prozesse optimieren Methoden einführen Kundenzufriedenheit erhöhen. Bearbeitet von Anja Kranefeld

Schulungspaket QM. Prozesse optimieren Methoden einführen Kundenzufriedenheit erhöhen. Bearbeitet von Anja Kranefeld Schulungspaket QM Prozesse optimieren Methoden einführen Kundenzufriedenheit erhöhen Bearbeitet von Anja Kranefeld 1. Auflage Onlineprodukt. ISBN 978 3 8111 2970 2 Wirtschaft > Management > Qualitätsmanagement

Mehr

Erfolgreiches Zusammenarbeiten von IT und Marketing am Beispiel von Meta Daten Management

Erfolgreiches Zusammenarbeiten von IT und Marketing am Beispiel von Meta Daten Management Erfolgreiches Zusammenarbeiten von IT und Marketing am Beispiel von Meta Daten Management Sprecher: Uwe Nadler, Senior Managing Consultant 1 Marketing braucht unterschiedliche Informationen, um entsprechende

Mehr

Wir bringen HIDDEN CHAMPIONS

Wir bringen HIDDEN CHAMPIONS Wir bringen HIDDEN CHAMPIONS voran. Datenmigration in proalpha Projekten Qualitativ hochwertige Daten aufbereiten am Beispiel eines ERP- Datenübernahmeprojektes bei der MULAG Fahrzeugwerk (Oppenau) Datenübernahme

Mehr

Eignung von Tag Clouds zur Exploration und Navigation nutzergenerierter Inhalte

Eignung von Tag Clouds zur Exploration und Navigation nutzergenerierter Inhalte Eignung von Tag Clouds zur Exploration und Navigation nutzergenerierter Inhalte Bachelorarbeit Institut für Informatik der Technischen Universität München 4. Juli 2011 Agenda 1 Einführung: Tag Cloud 2

Mehr

Nutzen Sie das in Easy Turtle voll editierbare Modell der DIN EN ISO 9001:2008

Nutzen Sie das in Easy Turtle voll editierbare Modell der DIN EN ISO 9001:2008 Nutzen Sie das in Easy Turtle voll editierbare Modell der DIN EN ISO 9001:2008 Qualität ist keine Funktion Qualität ist ein Weg des Denkens. Qualität ist die Summe aller Tätigkeiten in einem Unternehmen.

Mehr

Eine Strategie zur nachhaltigen Verbesserung der Datenqualität

Eine Strategie zur nachhaltigen Verbesserung der Datenqualität Eine Strategie zur nachhaltigen Verbesserung der Datenqualität Christian Fürber, Michael Wernz, Joachim Sobota TDWI 2013 19.06.2013 Vorstellung des Information Quality Institute 1 2 3 4 5 6 7 Bedeutung

Mehr

Ein subjektiver Vergleich zwischen SSIS und Kettle mit Ausblick auf die Generierung von BI-Lösungen

Ein subjektiver Vergleich zwischen SSIS und Kettle mit Ausblick auf die Generierung von BI-Lösungen Ein subjektiver Vergleich zwischen SSIS und Kettle mit Ausblick auf die Generierung von BI-Lösungen vorgestellt am 29.09.2008 in der PASS Regionalgruppe Karlsruhe Michael Riedmüller inovex GmbH Project

Mehr

Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick. Volker.Hinz@microsoft.com

Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick. Volker.Hinz@microsoft.com Die Microsoft-Komplettlösung für Datawarehousing, Big Data und Business Intelligence im Überblick Volker.Hinz@microsoft.com Was sagt der Markt? Fakten Meinung der Analysten zu Microsofts Angeboten Nutzen

Mehr

Extraktion, Transformation, Laden (ETL)

Extraktion, Transformation, Laden (ETL) Extraktion, Transformation, Laden (ETL) ETL-Prozeß Integrationsschritte Integrationsprobleme fi Konflikte und deren Klassifikation fi Behebung von Konflikten Data Cleaning VL Data Warehouses, WS 2000/2001

Mehr

Homogene standortübergreifende Prozesse mit Hilfe von IT Service Management. 25. April 2007

Homogene standortübergreifende Prozesse mit Hilfe von IT Service Management. 25. April 2007 Homogene standortübergreifende Prozesse mit Hilfe von IT Service Management e-business-akademie 25. April 2007 Referent Adrian Aerni Geschäftsführer OmniNet GmbH (Schweiz) Unterdorfstrasse 5 3072 Ostermundigen

Mehr

ippl uality anagement begrüßt Sie herzlich zum heutigen Informationsabend 14.09.09 Qualitätsmanagement ISO 9001 1

ippl uality anagement begrüßt Sie herzlich zum heutigen Informationsabend 14.09.09 Qualitätsmanagement ISO 9001 1 begrüßt Sie herzlich zum heutigen Informationsabend Qualitätsmanagement ISO 9001 1 Wer aufhört besser zu werden, hat aufgehört gut zu sein! (Philip Rosenthal) Qualitätsmanagement ISO 9001 2 QUALITÄT und

Mehr

Wege aus dem Datenlabyrinth

Wege aus dem Datenlabyrinth Wege aus dem Datenlabyrinth - Datenqualität auf dem Prüfstand - 17. November 2009 CEA v6.4 Studie IT-Trends 2009 in Deutschland: Das BI-Top-Thema ist Datenqualität Business Intelligence: Bedeutung einzelner

Mehr

Planung und Effizienz durch optimale Datenqualität sicherstellen Frankfurt, März 2013

Planung und Effizienz durch optimale Datenqualität sicherstellen Frankfurt, März 2013 Planung und Effizienz durch optimale Datenqualität sicherstellen Frankfurt, März 2013 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Immer wieder: Datenqualität Begann es 1805?

Mehr

Big Data: Definition, Einführung und Live Democase [C1] Arne Weitzel Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch

Big Data: Definition, Einführung und Live Democase [C1] Arne Weitzel Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch Big Data: Definition, Einführung und Live Democase [C1] Arne Weitzel Uetliberg, 16.09.2014 www.boak.ch Unstrukturierte Daten spielen eine immer bedeutender Rolle in Big Data-Projekten. Zunächst gilt es

Mehr

Conemis Data Integration Suite

Conemis Data Integration Suite Conemis Data Integration Suite Full-Service-Datenintegration Datenübertragung von traditioneller Software in die Cloud Datenmigration bei Einführung von SaaS-Anwendungen Datenbereinigung bei Software-Konsolidierung

Mehr

Entwicklung eines expertenorientierten Verfahrens zur Überprüfung der Usability von Webanwendungen nach DIN EN ISO 9241

Entwicklung eines expertenorientierten Verfahrens zur Überprüfung der Usability von Webanwendungen nach DIN EN ISO 9241 Fakultät Informatik, Institut für Software- und Multimediatechnik, Professur Programmierumgebungen & Werkzeuge Verteidigung der Diplomarbeit Entwicklung eines expertenorientierten Verfahrens zur Überprüfung

Mehr

Datenqualität transparent und messbar machen mit dem SAP Information Steward

Datenqualität transparent und messbar machen mit dem SAP Information Steward Datenqualität transparent und messbar machen mit dem SAP Information Steward Unterstützen Sie Ihre datengetriebenen Initiativen, wie z. B. ERP-, CRM- oder BI-Projekte, mit den notwendigen Informationen.

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Gerhard Gietl, Werner Lobinger. Leitfaden für Qualitätsauditoren. Planung und Durchführung von Audits nach ISO 9001:2008

Inhaltsverzeichnis. Gerhard Gietl, Werner Lobinger. Leitfaden für Qualitätsauditoren. Planung und Durchführung von Audits nach ISO 9001:2008 Inhaltsverzeichnis Gerhard Gietl, Werner Lobinger Leitfaden für Qualitätsauditoren Planung und Durchführung von Audits nach ISO 9001:2008 ISBN (Buch): 978-3-446-42702-0 ISBN (E-Book): 978-3-446-42872-0

Mehr

Vergleich ISO 9001:2008 zu ISO/DIS 9001:2014

Vergleich ISO 9001:2008 zu ISO/DIS 9001:2014 1 DIN EN ISO 9001:2008 pren ISO 9001:2014 (ISO/DIS 9001:2014) 4 4.1 Allgemeine Anforderungen 4.4 und dessen Prozesse 4.2. Dokumentationsanforderungen 7.5 Dokumentierte Information 4.2.1 Allgemeines 7.5.1

Mehr

AUSGEZEICHNETE SOFTWARE FÜR IHR EINKAUFSCONTROLLING. Creactives-TSV. (Total Spending Visibility)

AUSGEZEICHNETE SOFTWARE FÜR IHR EINKAUFSCONTROLLING. Creactives-TSV. (Total Spending Visibility) AUSGEZEICHNETE SOFTWARE FÜR IHR EINKAUFSCONTROLLING Creactives-TSV (Total Spending Visibility) Globale Kostensenkungspotenziale schneller erkennen International tätige Unternehmen versuchen die Transparenz

Mehr

Änderung der ISO/IEC 17025 Anpassung an ISO 9001: 2000

Änderung der ISO/IEC 17025 Anpassung an ISO 9001: 2000 Änderung der ISO/IEC 17025 Anpassung an ISO 9001: 2000 Dr. Martin Czaske Sitzung der DKD-FA HF & Optik, GS & NF am 11. bzw. 13. Mai 2004 Änderung der ISO/IEC 17025 Anpassung der ISO/IEC 17025 an ISO 9001:

Mehr

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung

2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung 2. Microsoft Innovationstag Nord Integrierte Lösungen in der Öffentlichen Verwaltung Reporting, Analyse und Data Mining André Henkel, initions AG 22. und 23. Oktober 2013 in Hamburg

Mehr

Cognos 8.4 Whats new Anwendungserfahrungen

Cognos 8.4 Whats new Anwendungserfahrungen Technik- Workshop Stuttgart 17 März 2009 Cognos 84 Whats new Anwendungserfahrungen Ralf Roeber Agenda 1 2 3 4 Kommentarfunktion Datenherkunft / Data Lineage Sonstige Read only Administrator - 2 - Kommentarfunktion

Mehr

Online Analytical Processing

Online Analytical Processing Online Analytical Processing Online Analytical Processing Online Analytical Processing (OLAP) ermöglicht die mu l- tidimensionale Betrachtung von Daten zwecks Ermit t- lung eines entscheidungsunterstützenden

Mehr

BEST PRACTICES MARKTKOMMUNIKATION

BEST PRACTICES MARKTKOMMUNIKATION BUSINESS IN THE FAST LANE BEST PRACTICES MARKTKOMMUNIKATION für Bestandskunden Kontakt: bestpractice@next-level-integration.com Best Practices Marktkommunikation für Bestandskunden Next Level Integration

Mehr

Die Oracle BI Trilogie von Trivadis

Die Oracle BI Trilogie von Trivadis Die Oracle BI Trilogie von Trivadis Teil 2 - Aufbau einer DWH- und BI-Landschaft Zürich, 25. November 2009 Basel Baden Bern Lausanne Zürich Düsseldorf Frankfurt/M. Freiburg i. Br. Hamburg München Stuttgart

Mehr

Roundtable. Dashboards und Management Information. Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011

Roundtable. Dashboards und Management Information. Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011 Roundtable Dashboards und Management Information Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011 Agenda Behind the Dashboards Was ist ein Dashboard und was ist es nicht? SAP BusinessObjects Dashboards

Mehr

Leitlinie zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern

Leitlinie zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern Leitlinie zum adaptiven Management von Datenqualität in Kohortenstudien und Registern M. Nonnemacher, D. Weiland, M. Neuhäuser, J. Stausberg Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie,

Mehr

mit der neuen Microsoft BI-Plattform

mit der neuen Microsoft BI-Plattform Der Weg von manuellen Berichten zum modernen BI-System PSG Projekt Service GmbH The SQL Server Company, Hamburg Jan Streblow, Lead Consultant Public Sector Sascha Lorenz, Lead Consultant SQL Server Technology

Mehr

Qualitätsmanagement. Andreas Bäuml SWT-Projekt 16.11.2007 WS 07/08

Qualitätsmanagement. Andreas Bäuml SWT-Projekt 16.11.2007 WS 07/08 Qualitätsmanagement Andreas Bäuml SWT-Projekt 16.11.2007 WS 07/08 Gliederung Gliederung: 1. Motivation 2. Qualitätsmanagement 3. Konstruktive Maßnahmen 4. Analytische Maßnahmen 5. Diskussion Projekt Softwaretechnik:

Mehr

Informatik I Debugging

Informatik I Debugging Der erste Computer-Bug Informatik I G. Zachmann Clausthal University, Germany zach@in.tu-clausthal.de Grace Hopper Admiral, US Navy 2 4 Folgen von Programmfehlern 1962 führte ein fehlender Bindestrich

Mehr

Foundations of uncertain data integration

Foundations of uncertain data integration Foundations of uncertain data integration Seminar Informationsintegration Stephan Barnert IT Management & Consulting 11.09.2015 Agenda Problemstellung Einleitung Beispiel zur Integration Wiederholung LAV

Mehr

Konzeption eines Master-Data-Management-Systems. Sven Schilling

Konzeption eines Master-Data-Management-Systems. Sven Schilling Konzeption eines Master-Data-Management-Systems Sven Schilling Gliederung Teil I Vorstellung des Unternehmens Thema der Diplomarbeit Teil II Master Data Management Seite 2 Teil I Das Unternehmen Vorstellung

Mehr

Strategisches IT-Management mit dem COBIT Framework. Markus Gronerad, Scheer Management 1.8.2014

Strategisches IT-Management mit dem COBIT Framework. Markus Gronerad, Scheer Management 1.8.2014 Strategisches IT-Management mit dem COBIT Framework Markus Gronerad, Scheer Management 1.8.2014 Was ist strategisches IT-Management? IT-Management Das (operative) IT-Management dient der Planung, Beschaffung,

Mehr

Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten durch optimale Datenqualität!

Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten durch optimale Datenqualität! your way to data excellence Reduzieren Sie Kosten Eliminieren Sie Risiken Optimieren Sie Prozesse Steigern Sie Umsatz und Gewinn Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten durch optimale Datenqualität! Treffen

Mehr

ISACA After Hours Seminar vom 29.3.2009

ISACA After Hours Seminar vom 29.3.2009 SAP -Systeme und Unternehmensdaten wie sicher sind sie wirklich? Thomas Tiede IBS Schreiber GmbH Geschäftsführer 1 Agenda 1 Sensible Unternehmensdaten Wo und wie werden sie gespeichert? 2 Unterschätzte

Mehr