Daten- und Informationsqualität - Die Grundlage der Digitalisierung

Dieses Buch war das erste deutsche Buch zum Thema Daten- und Informationsqualität und ist mittlerweile ein Klassiker. Es wurde für die sechste Auflage um neue Inhalte erweitert, aktualisiert und an zahlreichen Stellen überarbeitet. Von Wissenschaftlern und Praktikern geschrieben, präsentiert es den aktuellen Stand aus Forschung und Anwendung und ist somit ein Muss für alle IT-Profis. 

Sommario

Informationsqualität.- Grundlagen.- Methoden.- Techniken.- Management.- Tools.- Prozessmodelle.- Organisation.- Data Governance.- Praxisbeispiele.

Info autore

Prof. Dr. Knut Hildebrand
war als Hochschullehrer an der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf mit dem Forschungsschwerpunkt Stammdatenqualität und Stammdatenmanagement tätig. Zudem war er Mitglied der Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.V. (DGIQ).

Dr. Marcus Gebauer
ist Leiter IT, Digitalisierung und Datenmanagement bei der Mitegro GmbH & Co.KG. Er war Gründungsmitglied und Vorsitzender des Vorstands der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.V. (DGIQ).

Prof. Michael Mielke
lehrt Data Science an der FH Kiel und der FOM und ist als Autor für die DIN ISO 8000 tätig. Ferner war er Gründungsmitglied und Präsident der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.V.

Dettagli sul prodotto

• Con la collaborazione di: Marcus Gebauer (Editore), Knut Hildebrand (Editore), Michael Mielke (Editore)
• Editore: Springer, Berlin
• Lingue: Tedesco
• Formato: Tascabile
• Pubblicazione: 23.06.2025
• EAN: 9783658473167
• ISBN: 978-3-658-47316-7
• Pagine: 521
• Dimensioni: 168 mm x 25 mm x 240 mm
• Peso: 1008 g
• Illustrazioni: XXVI, 521 S. 37 Abb., 33 Abb. in Farbe.
• Categorie: Scienze naturali, medicina, informatica, tecnica > Informatica, EDP > Informatica; Daten, Data Science, Big Data, Data Mining, Bank, Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme, Datenqualität, Datenmanagement, Datenqualitätsmanagement, digitale Ökonomie, Informationsqualität, data governance, Data Mining and Knowledge Discovery, Data Analysis and Big Data, Data Cleansing, dgiq, Information Excellence, Datenspezialist, total data quality