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Datenqualität erfolgreich steuern - Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte

Tedesco · Copertina rigida

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Descrizione

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Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert.

Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können.
Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement.

Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat.

In der Edition TDWI erscheinen Titel, die vom dpunkt.verlag gemeinsam mit dem TDWI Germany e.V. ausgewählt und konzipiert werden. Inhaltliche Schwerpunkte dieser Reihe sind Business Intelligence und Data Warehousing.

Info autore

Detlef Apel ist der verantwortliche Senior-Berater für das Datenqualitätsmanagement im Center of Competence Business Intelligence der Capgemini sd&m AG. Er ist als Berater, Architekt und Entwickler seit vielen Jahren bei verschiedenen Kunden im Einsatz.

Dr. Wolfgang Behme leitet die Abteilung Purchasing Analytics Systems in der Continental AG. Dr. Behme schreibt regelmäßig Artikel sowie Buchbeiträge zum Thema Business Intelligence und ist Herausgeber verschiedener Sammelbände.

Riassunto

Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert.

Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können.
Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement.

Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat.

In der Edition TDWI erscheinen Titel, die vom dpunkt.verlag gemeinsam mit dem TDWI Germany e.V. ausgewählt und konzipiert werden. Inhaltliche Schwerpunkte dieser Reihe sind Business Intelligence und Data Warehousing.

Dettagli sul prodotto

Autori Detle Apel, Detlef Apel, Wolfgan Behme, Wolfgang Behme, Rüdiger Eberlein, Rüdiger u a Eberlein, Christian Merighi
Editore dpunkt
 
Lingue Tedesco
Formato Copertina rigida
Pubblicazione 01.02.2015
 
EAN 9783864900426
ISBN 978-3-86490-042-6
Pagine 372
Dimensioni 174 mm x 246 mm x 25 mm
Peso 892 g
Serie Edition TDWI
Edition TDWI
TDWI
Categorie Scienze naturali, medicina, informatica, tecnica > Informatica, EDP > Informatica
Scienze sociali, diritto, economia > Economia > Management

Wirtschaftsinformatik, Informatik, Data Warehouse, Business Intelligence, Datenqualität, Datenqualitätsmanagement

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