Letzte Tage hatte ich ein Gespräch mit den BI-Verantwortlichen einer mittelständischen Versicherung. Grund des Gesprächs war, dass der Kunde sowohl einen Data Lake für seine Analytics Projekte als auch ein Datawarehouse für diverse Reports nutzt und insbesondere bei Kundeninformationen/-daten es immer wieder zu abweichenden Ergebnissen aus den beiden Systemen kommt. Ein bei dem Gespräch anwesender […]
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Ein häufiger und immer wiederkehrender Fehler beim Übersetzen englischer Texte zum Datenmanagement ist das Verwechseln des englischen Begriffes Concept mit dem deutschen Begriff Konzept; das führt immer wieder zu Verwirrungen bei Mitarbeitern im Datenmanagement und auch Anwendern. Der Merriam-Webster beschreibt concept als something conceived in the mind : THOUGHT, NOTION Damit eignet sich als Übersetzung das deutsche Wort Begriff besser als […]
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Gerne wird im Datenmanagement die Rolle des Data Stewards als sehr wichtig bezeichnet. Nun ist der Begriff „Steward“ im deutschen Sprachgebrauch eng mit Steward(essen) auf Kreuzfahrtschiffen und Passagierflugzeugen verwoben, die sich um das Wohl und die Sicherheit von Passagieren kümmern, dass sicherlich ein wichtiger Aspekt auch für Data Stewards ist (nur eben für Daten). Aber […]
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In einem Gespräch mit einem Kunden wurde mir kürzlich klar, dass die Begriffe “Datenmanagement” und „Data Governance“ selbst in Fachkreisen häufig unterschiedlich und konträr verstanden und benutzt werden. Nun ist begriffliche Klarheit, und damit die Demokratisierung von Wissen, eine der wesentlichen Säulen für die erfolgreiche Umsetzung von Strategien, Projekten und insbesondere dem Daten Management 😊. […]
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Data Mesh ist ein innovatives Konzept im Bereich des Datenmanagements, das auf die Idee der dezentralisierten Datenorganisation setzt. Anstatt Daten zentral in einem Ort zu speichern, werden sie in separate Domänen oder „Meshes“ aufgeteilt. Jede Domäne ist eigenverantwortlich für ihre Daten, einschließlich der Verwaltung, Qualitätssicherung und Bereitstellung.
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Wie führt man einen Datenkatalog ein? Die sieben Schritte vor der Auswahl und Installation einer Softwarelösung
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Die schnelle Einführung von Datenqualitätsprojekten führt nicht zu höherer Datenqualität, sondern zu höheren Kosten und frustrierten Mitarbeitern.
Projekte zur Verbesserung der Datenqualität werden nicht strategisch angegangen, sondern sind zu häufig Reaktionen auf Datenpannen. Es regiert der Aktionismus und es müssen schnell „Quick Wins“ präsentiert werden, die nur kurzfristige Augenwischerei sind, aber mittelfristig nicht zu stabileren Geschäftsprozessen oder gar besseren Entscheidungen führen.
Wird Datenqualität nicht strukturiert eingeführt und mit Ressourcen unterlegt, schlafen die Initiativen schnell wieder ein und haben ausser hohen Kosten nichts erreicht.
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