gleichbedeutend mit besseren Geschäftsergebnissen

El término DQ representa actualmente uno de los conceptos fundamentales de un sistema de administración de bases de datos, del mismo modo que otros en su momento, como la integridad o la seguridad. Heute, el creciente interés por la DQ entre las instituciones está motivado por la mayor interconectividad entre productores y usuarios de datos, dado que actualmente mucha información se comparte entre diferentes entidades.

Für viele Unternehmen, los datos son tu principal activo. Zur selben Zeit, trabajar con datos de mala calidad suele ser muy costoso en tiempo y dinero y, Was ist schlimmer, puede llevar a los gerentes de la compañía a tomar caminos equivocados.

Datenqualität: desde la capacidad analítica del negocio hasta su fiabilidad

La verdad es, das Falsche Daten puede ser el resultado de problemas como los siguientes:

• Fehler, die von Benutzern beim Eingeben verursacht werden.
• Schäden während der Übertragung oder Speicherung.
• Nicht übereinstimmende Definitionen von Datenwörterbüchern.

Diese Daten die Fähigkeit eines Unternehmens beeinträchtigen seine Geschäftsfunktionen auszuführen und Dienstleistungen für seine Kunden zu erbringen. Dies führt zu einem Vertrauens- und Einkommensverlust, zur Unzufriedenheit der Kunden und sogar zu Compliance-Problemen.

Zur selben Zeit, Falsche Daten können Probleme bei der Analyse verursachen, bei der Berichterstellung und Datenspeicherung.. Es gibt jedoch Alternativen, dies zu vermeiden, die Folgendes umfassen:

1. Richtige technologische Auswahl. Um die beste Lösung für Datenqualität auszuwählen, müsste man auf eine derjenigen zurückgreifen, die sich in der oberen rechten Ecke des Gartner Magic Quadrant befinden.
2. Kontinuierliche Verbesserung Die Einführung einer Methodik der kontinuierlichen Verbesserung ist ein weiterer Faktor, der die Erreichung der angestrebten DQ-Ziele gewährleistet.
3. Zusammenarbeit mit einem Partner. Lösungen Datenqualität, implementiert durch einen Partner mit Erfahrung und Fachwissen, mit der Zusammenarbeit des Kunden, ist der beste Ansatz für ein erfolgreiches Projekt für Unternehmen.

Das Engagement für Datenqualität verbessert die Geschäftsergebnisse erheblich, da es einen direkten Einfluss auf die Verbesserung der Geschäftsergebnisse der Prozesse hat und, deshalb, darüber hinaus auf die Verwaltungssteuerung und die Kundenzufriedenheit.

Es ist notwendig, festzulegen, bevor begonnen wird, die kollaborative Umgebung innerhalb des Unternehmens, die das Projekt regeln wird. Mit anderen Worten, du musst Rollen identifizieren und festlegen, Verantwortlichkeiten, Verfahren, Personen und Indikatoren. Es ist auch notwendig Das Management vollständig als Sponsor des Datenqualitätsprojekts einbeziehen..

In Wirklichkeit, Das Risiko, das Projekt in einem eigenen Modell durchzuführen, ist im Hinblick auf unkontrollierte Kosten zu hoch, Zeitüberschreitungen und große ständige Teams. Haben Sie einen Technologiepartner für Ihre DQ-Initiative??

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