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- Data Governance: Was sind Ihre Unternehmens-Daten wert?
- Data Governance: Vom Model Driven Design (MDD) zum Data Catalog
- Data Governance: Vom Data Profiling zur ganzheitlichen Leistungsbewertung von Daten
- Prozessorientierter Data Quality Index erfolgreich einführen
- Datenqualität messen: Mit 11 Kriterien Datenqualität quantifizieren
- Das Datenqualitätsniveau bestimmt die Ergebnisqualität von Sprachassistenzsystemen
- Wie Sie schnell bewerten können, ob Sie ein Problem mit der Datenqualität haben
- Ein Qualitätsmanagementsystem (QMS) ohne ein integriertes Datenqualitätsmanagement (DQM) hat in einer digitalisierten Welt keine Zukunft
- Der Datenqualitätsdurchsatz bestimmt die Effizienz digitalisierter Prozesse
- Wie schlechte Datenqualität neues Geschäft verhindert
- Logikbäume: Mehr Transparenz zur Wirkung schlechter Datenqualität auf Unternehmensziele
- Was Datenqualität mit der Digitalen Transformation und DIN EN ISO 9001:2015 zu tun hat
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- Prozessorientiertes Datenqualitätsmanagement
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- Datenqualität sichert den Erfolg
- Datenqualität eines der wichtigsten Zukunftsaufgaben im BIG-DATA-Management
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- Was macht Datenqualitätsmanagement jetzt und in Zukunft unumgänglich?
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- SEPA stellt höhere Anforderungen an die Datenqualität
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- Entscheidung auf Basis veralteter Daten verursachen jährlich 4 Mrd. Euro kosten
- Wie Datenfehler die Finanz-Welt schockt!
- Kapitel 7: Datenqualität – Ein kritischer Erfolgsfaktor?
- Kapitel 6: Datenqualität - Ein kritischer Erfolgsfaktor?
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- Blog - Data Driven Strategy & Culture
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- Der Zusammenhang von Data Strategy, Data Governance & Data Driven Culture
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- Data Strategy: Erfolgsfaktoren für nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch KI-basierte Datenanalysen und Digitalisierung
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- Warum Unternehmen zu wenig aus ihren Daten machen
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- Die richtige Datengrundlage - Eine Frage der Qualität
- Merck ruft Digitalethik-Gremium ins Leben
- 5 Hürden auf dem Weg zu einer erfolgreichen Data-Governance
- Unternehmen können Daten nicht gewinnbringend nutzen
- Data Governance befeuert die Digitalisierung
- Wer digitalisieren will, muss Daten übergreifend managen
- Chef-Bankenaufseher: Miese Datenqualität ist gefährlich
- 5 Tipps zu stressfreien Stammdaten
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- Warum datengesteuerte Unternehmen einen Datenkatalog brauchen
- Berufsbild im Wandel: der Chief Data Officer
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- Data Governance: Die Guideline der Digitalisierung
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- Wir brauchen Standardisierung und Datenqualität
- Data Analytics sichert Banken Wettbewerbsvorteile
- Wie hohe Datenqualität die elektronische Rechnungsverarbeitung befeuert
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- Datenkatalog: Mit Struktur zum effizienten Datenmanagement
- Wie man den KI-Reifegrad erhöht
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- Warum Firmen ihre Daten kaum monetarisieren
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- iRights.Lab veröffentlicht dritten Data-Governance-Report
- Künstliche Intelligenz – Viel mehr als ein Buzzword
- Erfolg der digitalen Transformation erfordert Radikalisierung
- Digitale Geschäftsmodelle bei Bosch:
- Digitalisierung: Datenqualität als Erfolgsfaktor
- Unternehmen kämpfen mit Datenqualität
- Neue Geschäftsmodelle auf sicherer Datenbasis
- Behindert mangelnde Datenqualität die Digitalisierung?
- Digitalisierung im Rechnungswesen ist meist Chefsache
- Mehrzahl der Versicherer investieren nicht in Datenqualität
- Künstliche Intelligenz: Datenqualität entscheidend für Investition in KI-Lösungen
- Hälfte der Unternehmen hält Qualität der eigenen Kundendaten für „niedrig“
- Post-Privacy: Sind viele Daten automatisch auch gute Daten?
- Big-Data-Analyse: Gute Daten, schlechte Daten
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- Datascience: So steigert Struktur die Qualität im Datencocktail
- Stammdaten in der Industrie
- DSGVO: 4 Schritte für Nachzügler
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- Warum für die DSGVO die Datenqualität stimmen muss
- Venlo: Workshop nahm „Datenqualität 2.0“ unter die Lupe
- Unternehmen kämpfen weiterhin mit der Datenqualität
- Governance nach der neuen EU-Datenschutz-Richtlinie
- Handwerk und Handel wollen bessere Datenqualität
- Studie: Datenqualität hat großen Einfluss auf Digitalisierungs-erfolg
- Datenqualität: Umfrage von atlantis media zu Status-Quo und Trends der Digitalisierung
- Datenqualität: Konkretisierung der Anforderungen aus AT 4.3.4 MaRisk
- Bad Data Costs the U.S. $3 Trillion Per Year
- Fünf Unternehmen für nachaltige Datenqualität belohnt
- Datenqualität: Mehr Effizienz durch geordneten Rausch der Daten
- Fintechs - Häufig scheitert es an der Datenqualität
- Car Remarketing Verband fordert bessere Datenqualität
- Business Analytics verändert das Datenmanagement
- Datenqualität ist mangelhaft
- Wie sieht die Zukunft der Planung aus?
- Kunden-Datenqualität in deutschen Unternehmen sinkt
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- Wissen, was im Lebensmittel steckt
- Big Data ist nicht mehr Zukunftsmusik
- Mangelnde Qualität als Datenrisiko
- Vertrieb: Jede zweite CRM-Einführung verfehlt die Erwartungen
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- Schlechte Datenqualität und hohe Kosten
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- Studie: Deutsche Unternehmen messen Datenqualität zu wenig Bedeutung bei
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