Corporate Data Quality

Name: Corporate Data Quality
Brand: Springer Berlin Heidelberg
SKU: 9783662468050
Price: 55.18 EUR
Availability: InStock

Voraussetzung erfolgreicher Geschäftsmodelle

Автор: Boris Otto, Hubert Österle

Език:

Корици: С твърди корици

Издател: Springer Berlin Heidelberg

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55.18 € 107.93 лв

Daten sind die strategische Ressource des 21. Jahrhunderts. Es findet kein Geschäftsprozess, keine K...

Информация за книгата

Автор

Boris Otto, Hubert Österle

Език

Немски език

Корици

Книга - С твърди корици

Издадена

2015

страници

205

EAN

9783662468050

ISBN

3662468050

Enbook ID

09347943

Издател

Springer Berlin Heidelberg

Теглоt

607

Размери

168 x 240 x 16

Пълно описание

Daten sind die strategische Ressource des 21. Jahrhunderts. Es findet kein Geschäftsprozess, keine Kommunikation zwischen Geschäftspartnern, keine Wertschöpfung statt, ohne dass die involvierten Personen, Maschinen und IT-Systeme Daten nutzen, erzeugen oder verändern. Trends wie die Digitalisierung, Industrie 4.0 und Social Media tragen ebenfalls dazu bei, dass Datenmanagement zu einer Kernkompetenz für erfolgreiche Unternehmen dieser Zeit geworden ist. Damit Daten ihren ganzen Wert entfalten können, müssen sie stets in angemessener Qualität zur Verfügung stehen. Dies gilt besonders für Stammdaten, die zentralen Geschäftsobjekte eines Unternehmens. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen Ansatz zum qualitätsbewussten Management von Stammdaten auf und richtet sich damit sowohl an Praktiker als auch an die Wissenschaft. Das "Framework für Stammdatenqualitätsmanagement" wurde im Rahmen des "Competence Center Corporate Data Quality" der Universität St. Gallen seit dem Jahr 2006 gemeinsam mit Unternehmen aus unterschiedlichen Industrien in zahlreichen praktischen Anwendungen entwickelt und verbessert. Neben den theoretischen Grundlagen räumt das Buch der praktischen Sicht mit 10 Fallstudien großen Raum ein, die erfolgreich durchgeführte Datenqualitätsprojekte praxisnah aufbereiten. Schließlich führt das Buch noch Methoden und Werkzeuge für das Datenqualitätsmanagement auf, die (Stamm-)datenmanager bei Projekten im eigenen betrieblichen Umfeld unterstützen können.

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