Data/Information Quality Management



Ähnliche Dokumente
DISKUSSIONSBEITRÄGE DER FAKULTÄT FÜR BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE MERCATOR SCHOOL OF MANAGEMENT UNIVERSITÄT DUISBURG-ESSEN. Nr. 374

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery

Datenbanken und Informationssysteme

Foundations of uncertain data integration

Datenqualitätsmodelle

Six Sigma. der dynamische Qualitätsansatz bei der Messung und Optimierung Ihrer CVM Strategie. Weltweit führend in Customer Relationship Management

Customer Relationship Ana lyt ics

Data Mining Standards am Beispiel von PMML. Data Mining Standards am Beispiel von PMML

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

Data Warehousing. Sommersemester Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik

Informationsmanagement

Qualitätsbeauftragter / interner Auditor und Qualitätsmanager. DGQ Prüfung zum Qualitätsmanager. Wege zum umfassenden Qualitätsmanagement

Web Information Retrieval. Zwischendiskussion. Überblick. Meta-Suchmaschinen und Fusion (auch Rank Aggregation) Fusion

Teil A Grundlagen und Methoden 1. 1 Customer Relationship Management ein Bezugsrahmen 3

Data Governance-Referenzmodell Organisatorische Gestaltung des unternehmensweiten Datenqualitätsmanagements

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

Prozessorientiertes Asset Management und Mobile Workforce (unter Android)

26. GIL Jahrestagung

Data/Information Quality Management

Web Mining und Farming

GRUNDLAGEN UND ZIELE DER REVISION

Informationssysteme Aufgaben (1)

TPAV. Dubletten- und Adressprüfung direkt im SAP CRM

Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 Ansätze in Forschung und Praxis

Quelle: Daten nach Russom, Philip: Taking Data Quality to the Enterprise through Data Governance, TDWI Report Series, The Data Warehouse Institute,

Datenqualität: allgemeiner Überblick Waldemar Braun. Seminar Datenqualität OvGU Magdeburg

Seminar Wirtschaftsinformatik II B.Sc.

Informationsflut bewältigen - Textmining in der Praxis

Unternehmen und IT im Wandel: Mit datengetriebenen Innovationen zum Digital Enterprise

Business Intelligence Center of Excellence

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller

PRAXISLÖSUNGEN. Jens Harmeier. Modul 1: Einführung in die ISO 9000er Reihe

Comparison of Software Products using Software Engineering Metrics

Ein Beispiel. Ein Unternehmen will Internettechnologien im Rahmen des E- Business nutzen Welche Geschäftsprozesse?

Fachgruppe Statistik, Risikoanalyse & Computing. STAT672 Data Mining. Sommersemester Prof. Dr. R. D. Reiß

Datenqualität für Kapital- und Liquiditätssteuerung sicherstellen

Test zur Bereitschaft für die Cloud

Das Prozessmodell der DIN ISO 9000 Projektteam: Klaus Hannappel Timo Jogsch Marco Tebart Sasa Milenovic Andre Domke

Predictive Modeling Markup Language. Thomas Morandell

OSS Compliance Tragen Ihre Unternehmensprozesse Open Source Rechnung? Dr. Christian Laux OpenExpo, 25. September 2008

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

_Beratung _Technologie _Outsourcing

Solvency II Komplexität bewältigen

Business Intelligence Data Warehouse. Jan Weinschenker

Präzision in Kunststoff. Weißer + Grießhaber GmbH

Modul Service & IT Management 1

ISO 9001:2015 REVISION. Die neue Struktur mit veränderten Schwerpunkten wurde am 23. September 2015 veröffentlicht und ist seit

Strategisches und operatives Kundenbeziehungs- Controlling 38

EIM- da kommen wir gerade her!

Big Data: Nutzen und Anwendungsszenarien. CeBIT 2014 Dr. Carsten Bange, Gründer und Geschäftsführer BARC

Effektives Energiemanagement in der Industrie Bewusstsein erhöhen, Transparenz verbessern, Effizienz steigern. Siemens AG All rights reserved

Fachhochschule für Technik und Wirtschaft Berlin FB4: Wirtschaftsinformatik

INFORMATION LIFECYCLE MANAGEMENT

Architekturplanung und IS-Portfolio-

Virtualisierung als Chance für die Organisation. Vortragender: Dipl.-Ing. Rainer Wendt, PMP, CBAP Systemhaus SAR GmbH, Baesweiler

Datenqualitätsmanagement im Customer Relationship Management

F U T U R E O F I T S M 13. itsmf Jahreskongress Kassel itsmf Projektaward 2013

RFID Anwendertage SYSTEMS Messe München RFID-Beratung und zwei Praxislösungen. Michael Letterer 23. Oktober 2008

Seminar C02 - Praxisvergleich OLAP Tools

Content Management Usability. Markus Nix

TYPO3 Slide Lightwerk GmbH

Content Management Systeme (CMS)

Bedeutung und Nutzenpotentiale von Prozessen

Einführung in die Wirtschaftsinformatik 1

Data Warehouse Definition (1)

Customer Value Management. Der Wertbeitrag. Andrew Tatam. April 2009

Skill Information System Ein Erfahrungsbericht zum Einstieg in die wissensbasierte Projektorganisation Uwe Zeithammer

Energieeffizienz. Ergebnisse einer repräsentativen Telefonbefragung bei 400 B2B-Finanzentscheidern

Die Verlagerung der Celstran Produktion nach Kaiserslautern

Betriebswirtschaftliche Kriterien, Aufwand und Nutzen von CMMI-Implementierungen

Registrierung von Abschlussprüfern aus Drittländern Formular A (DE)

Aufgabenheft. Fakultät für Wirtschaftswissenschaft. Modul Business/IT-Alignment , 09:00 11:00 Uhr. Univ.-Prof. Dr. U.


Das IPML Weiterbildungsprogramm Überblick über betriebswirtschaftliche IT-Systeme

Inhouse-Seminar: Informationsbewirtschaftung im Data Warehouse mit dem ETL-Tool PowerCenter -4 Tage

Inhaltsverzeichnis. Teill 17 Einleitung 18

Mobile Applikationen für Geschäftsreisen Was brauchen die Unternehmen wirklich?

PPC und Data Mining. Seminar aus Informatik LV Michael Brugger. Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg. 28.

Institut für Computational Engineering ICE. N ä h e r d ra n a m S ys t e m d e r Te c h n i k d e r Z u ku n f t. w w w. n t b.

KYOCERA WORKFLOW OPTIMIERUNG DOKUMENTEN WORKFLOWS OPTIMIEREN

Explosionsartige Zunahme an Informationen. 200 Mrd. Mehr als 200 Mrd. s werden jeden Tag versendet. 30 Mrd.

Immobiliencontrolling durch Business Intelligence

Konzept einer Qualitätsstrategie im Kreditgewerbe

Infor PM 10 auf SAP. Bernhard Rummich Presales Manager PM Uhr

Was macht Layer2 eigentlich? Erfahren Sie hier ein wenig mehr über uns.

ECM und Zusammenarbeit

Datenschutz. und Synergieeffekte. Verimax GmbH. Blatt 1. Autor:Stefan Staub Stand

Verborgene Schätze heben

Checkliste zur qualitativen Nutzenbewertung

ZDH-ZERT GmbH. Grundlagen zum Umweltmanagementsystem DIN EN ISO Begutachtungspartner für Handwerk und Mittelstand

27001 im Kundendialog. ISO Wertschätzungsmanagement. Wie Wertschätzung profitabel macht und den Kunden glücklich

Wachstumsförderung mit CRM

Spezielle Lebenslösung für die Grafts zum Aufbewahren - Songul Alci

1 Jahr Datenbankprogrammierung lernen mit LON-CAPA - Ein Erfahrungsbericht. n.jensen@ostfalia.de

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

!Umfrage!zum!deutschen!Mark!für! Persönlichkeitsdiagnostik!

Make your day a sales day

Transkript:

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! Methoden die Datenqualität zu verbessern! Data Quality Management! Knowledge Discovery in Databases Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 2

Daten/Datenqualität: Einführung und Definition! Qualität der Daten! Thomas C. Redman: Data A is better quality than Data B if it meets customer s demands better! Anforderung! Relevanz! Korrektheit, Konsistenz! Aktualität! Verfügbarkeit, Zugänglichkeit! Sicherheit! Motivation! höherer Profit, Kundenzufriedenheit und Arbeitsklima Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 3

Methoden die Datenqualität zu verbessern! Korrekturmaßnahmen! Vergleich mit Umwelt! Database Bashing (Vergl. mehrerer Datenquellen)! Data Edits (Computerroutinen)! Präventivmaßnahmen! Prozesskontrolle und Verbesserung! Prozessdesign! Laissez faire Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 4

Inhalt! Daten und Datenqualität! Data Quality Management! Einführung und Definition! Total Data Quality Management! Kosten und Return of Investment! Knowledge Discovery in Databases Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 5

Data Quality Management: Einführung und Definition! Instrument der Unternehmensleitung um Kosten- Nutzen-Faktor der Produktion zu optimieren! Qualität als Marktfunktion! Produkt/Dienstleistung angeboten! Zusammenspiel: Kunde - Markt - Staat! internen und externen Nutzen! Transparenz innerhalb der Organisation, Optimierung, Qualitätsbewusstsein fördern! Kundenzufriedenheit, Konkurrenzfähigkeit Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 6

Total Data Quality Management (TDQM) Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 7

Inhalt! Daten und Datenqualität! Data Quality Management! Knowledge Discovery in Databases (KDD)! KDD-Prozess! Begriffe! Data Mining Technologien! Data Mining Werkzeuge! Text und Web Mining! Vergleich der Mining-Arten Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 8

KDD-Prozess Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 9

KDD Begriffe! Knowledge Discovery! Mehrstufiger Findungsprozess ( von Rohdatenauswahl bis zur Ergebnissinterpretation).! Data Mining! Data Mining ist ein Teilschritt des KDD-Prozesses, der aus Algorithmen besteht, die aus einer vorgegebenen Datenbasis eine Menge von Datenmustern liefern.! Data Warehouse! Riesige Datenbank, die alle Informationen und Daten eines Unternehmens in eine sinnvolle Struktur bringt.! Data Marts! Stellt ein Subsystem eines Data Warehouse dar. Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 10

Data Mining Technologien! Klassifikation! Clustering! Assoziation! Sequenzanalyse! Generalisierung! Neuronale Netze Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 11

Data Mining Werkzeuge! Softwarepakete führen Data Mining-Analysen durch! Beispiel! IBM Intelligent Miner! SPSS Clementine! SAS Enterprise Miner! Kriterien! Systemanforderungen und Architekturen! Unterstützte Datenquellen! Unterstützte Data Mining Technologien! Anwendung Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 12

Text und Web Mining! Text Mining! linguistische Analyse! Gemeinsamkeiten in Dokumenten finden! Web Mining! Muster und Strukturerkennung im Internet! Web Content Mining! Web Structure Mining! Web Usage Mining Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 13

Vergleich der Mining-Arten Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 14

Zusammenfassung! unvollständige und falsche Daten verursachen Kosten! DQM versucht diese Probleme zu lösen! mögliche Ansätze:! Datenkorrektur und Prävention! organisatorische Maßnahmen! Knowledge Discovery/Data Mining: viele unübersichtliche Daten auf wenige, interpretierbare Muster reduzieren! Wettbewerbsvorteil erlangen! DQM wird in Zukunft stark an Bedeutung gewinnen Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 15

Fragen Seminar Informationsmanagement SS2002 DQM Markus Berberov, Roman Eder, Peter Gerstbach 16