Das Datenqualitätsniveau bestimmt die Ergebnisqualität von Sprachassistenzsystemen

Wer "ja" zur Digitalisierung sagt, muss auch "ja" zu besserer Datenqualität sagen

"76% aller Organisationen glauben, dass ungenaue Daten ihre Fähigkeit behindert, ein herausragendes Kundenerlebnis zu bieten (Experian, DQ-Studie 2016)." 

Alles deutet darauf hin, dass wir zukünftig immer stärker Sprachassistenzsysteme nutzen werden. Der prominenteste Vertreter ist Siri. Mit dem zunehmenden Erfolg zogen Google und Amazon nach. Im Bereich der Daten-Analyse ist der bekannteste Vertreter Watson von IBM. Weitere werden sicherlich folgen.

Data Strategy: Erfolgsfaktoren für nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI-basierte Datenanalysen und Digitalisierung

Die Menge der Daten alleine ist kein entscheidender Wettbewerbsfaktor

Immer mehr Organisationen setzen auf datengestützte Analysen in ihrer Entscheidungsfindung und digitalisieren ihre Prozesse, Produkte und Services. Dabei wird verstärkt auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) gesetzt. Doch häufig bleibt der erhoffte Erfolg aus. 

Es ist eine sehr verbreitete Annahme, dass die Auswertung großer Mengen an Kundendaten der Organisation einen uneinholbaren Wettbewerbsvorteil verschaffen kann. Dies beruht auf der These: Je mehr Kunden eine Organisation hat, desto mehr Daten kann diese zur Produkt- und Serviceverbesserung nutzen und damit weitere Kunden anziehen, von denen noch mehr Daten gesammelt werden können. 

Datenqualität eines der wichtigsten Zukunftsaufgaben im BIG-DATA-Management

Ergebnisse zum Thema Datenqualität aus der Studie „BIG DATA Future – Chancen und Herausforderungen für die deutsche Industrie“, 02/2015 v. MHP, a Porsche Company.

Die Studie beantwortet die Frage, wo genau die Industrieunternehmen in Deutschland bei der Umsetzung von Big Data stehen. Hierzu wurden online und anonym 254 Entscheider aus deutschen Industrieunternehmen zwischen August und Oktober 2014 befragt.

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!

Nachschau einiger Vorträge als Sprecher auf Konferenzen

Impuls-Vortrag Data Strategy

Vortrags-Slides zum Video-Cast BI or DIE Level Up 2022 - Data Strategy & Governance

 

Data Governance

Vortragstitel:
"Data Governance Upgrade zur Data Driven Culture (von Unitymedia zu Vodafone)"

Konferenzen:


Vortragstitel:
"Datenqualitätsmanagement meistern in einer Welt der verschiedenen Geschwindigkeiten und sich stetig ändernden Herausforderungen."

Konferenz:
Data Quality Praxistage, Gut Heckenhof, Eitorf, 21.11.2019 (Weitere Infos...)


Datenqualitätsmanagement im Bereich Business Intelligence

Vortragstitel:

"Beurteilung der Leistungsfähigkeit von Daten im Rapid-Prototyping-Verfahren in agilen Umgebungen"

Vorgetragen auf folgenden Konferenzen:

EUROFORUM - Stammdaten Management 2018, 5. bis 7. November, Düsseldorf

InfoZoom Best Practice Day 2018, 29. November, Schloss Birlinghoven,  Sankt-Augustin

Anmerkung:

Die Vortragsfolien können nicht der Allgemeinheit zur Verfügung gestellt werden. Wollen Sie mehr über das Verfahren ansich erfahren, dann folgen Sie einfach dem nachfolgenden Link.

Data Governance: Vom Data Profiling zur ganzheitlichen Leistungsbewertung von Daten 


Datenqualitätsmanagement

Datenqualität - Voraussetzung für ein funktionierendes Qualitäts-Management-System
(Control 2016, DGQ-Kundenforen, Stuttgart, 27.04.2016 sowie QM-Kreis Darmstadt)

Diesen Vortrag können Sie sich auch als Video-Vortrag ansehen! >>>


Daten- und Informationsqualitätsmanagement als integraler Baustein von Management Systemen (z.B. DIN EN ISO 9001)
(DGQ Regionalkreis Köln/Bonn, 16.07.2015 und 22.10.2015; Aufgrund der hohen Nachfrage wurde der Vortrag zwei mal gehalten)


Datenqualität und Normen

Orientierungshilfe ISO8000, ISO9000ff und Best Practice zur Einführung eines nachhaltigen Datenqualitätsmanagements.
(InfoZoom Partnertag, Schloss Birlinghoven, St. Augustin, 08.11.2013 + GIQMC, Bad Soden, 15.11.2013)


Datenqualitätsmanagement (DQM) in der Versicherung

Methodik zur Identifizierung der Auswirkungen schlechter Datenqualität auf Geschäftsprozesse!
(InfoZoom Best Practice Day, Schloss Birlinghoven, St. Augustin, 2010)

 


SEPA - Kunden im Blick?

Leitfaden zur Umsetzung des SEPA-Verfahrens in Unternehmen unter Berücksichtigung des Kunden.
(vdb Infoforum: Düsseldorf, 28.02.2012 + Frankfurt, 13.03.2012; HannoverIT: Hannover, 27.11.2013)

 


HiSpeed Data Analytics

Ad-hoc Analyse großer Datenmengen für Jedermann und -frau - Mehrwert in TOC-Projekten
(TOC Netzwerktagung, Darmstadt, 24.03.2012)


Durchsatzrechnung versus Kostenrechnung

Vom kostenorientierten zum gewinnorientierten Unternehmen mit der Methodik des Durchsatzmanagements nach TOC!
(DGQ Kreis Bonn-Rhein-Sieg, Niederkassel, Febr. 2012 und IHK Aachen, März 2012)

 

Prozessorientiertes Datenqualitätsmanagement

Prozessgedanke entscheidend für Erfolg

Je mehr Daten ein Unternehmen erzeugt, desto wichtiger ist es, dass es sich auf diese auch verlassen kann. Eine Entscheidung, die auf fehlerhaften Daten basiert, kann fatale Folgen haben. Verhindern lassen sich diese Probleme, wenn die Datenqualität direkt an die Geschäftsprozesse gekoppelt wird.

Wie schlechte Datenqualität neues Geschäft verhindert

Ein eigener Erfahrungsbericht mit einem Datenprovider

Vor einigen Wochen meldete sich telefonisch die Vertrieblerin eines Datenproviders bei mir mit der Frage, ob es für die ACT Gruppe  interessant wäre für die Kundenakquise detaillierte Kontaktdaten von Unternehmen zu bekommen, die unsere Webseite besucht haben.

Grundsätzlich war ich interessiert und wollte wissen,

a) wie dies im Zusammenhang mit der ACT Webseite technisch gelöst wird und
b) welche Daten mit welcher Qualität angeboten werden.

Zusätzlich zu den qualifizierten Adressen könne man uns auch entsprechende Ansprechpartner zur Verfügung  stellen.

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