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The Data Economist | Establishing sustainable "Data Inspired & Digital Culture"

Data Governance: Vom Model Driven Design (MDD) zum Data Catalog

Wie Organisationen von einer lückenhaften Nachdokumentierung zu einem transparenten Datenmanagement kommen.

Herausforderung von Data Governance

Eines der Ziele von Data Governance ist es eine möglichst gute Transparenz über die Verarbeitung und Verwendung von Daten über die Systeme hinweg herzustellen, um den Grad der Compliance-Konformität festzustellen und stetig zu monitoren sowie ein compliance-konformes Verhalten beim Umgang mit Daten zu fördern. Zusätzlich ermöglicht die Transparenz stetig Schwächen der Leistungsfähigkeit von Daten zu erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung abzuleiten. Dies fördert die Qualität von Datenanalyse- und Digitalisierungsprojekten.

Datenqualität, Business Analytics und Big Data

Ohne ein effektives Datenqualitätsmanagement kein erfolgreiches Business Analytics

Business Analytics definiere ich als Gesamtheit aller Methoden und Werkzeuge zur Analyse von polystrukturierten Daten für eine nachhaltig gewinnorientierte Unternehmenssteuerung.

Was hinsichtlich dem Thema gute Datenqualität bereits für Business Intelligence sowie störungsfreier Unternehmensabläufe und Kundenservices gilt, ist für Business Analytics und Big Data erst recht eine erfolgskritische Notwendigkeit!