Daten- und Informationsqualität
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Beschreibung
Zuverlässige Daten sind die Grundlage für fundierte Entscheidungen und effiziente Prozesse. In diesem Seminar lernen Sie, die Daten- und Informationsqualität in Ihrem Unternehmen systematisch zu bewerten, verbessern und nachhaltig zu sichern. Sie erhalten einen umfassenden Überblick über Methoden der Fehlererkennung, Metriken zur Datenanalyse und organisatorische Ansätze des Datenqualitätsmanagements. In diesem Seminar arbeiten Sie mit praxisnahen Fallbeispielen und profitieren vom Austausch mit erfahrenen Trainer:innen.
Das dreitägige Seminar findet wahlweise als Live Online Training oder in Präsenz statt. Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, Datenqualitätsprobleme gezielt zu identifizieren, geeignete Maßnahmen zur Verbesserung einzuleiten und die Qualität von Informationen als strategischen Erfolgsfaktor zu etablieren. Sie leisten so einen messbaren Beitrag zur Effizienz und Sicherheit datengetriebener Prozesse in Ihrem Unternehmen.
Inhalte
Grundlagen der Informationsqualität:
- Ziele und Nutzen des Datenqualitätsmanagements
- Informationsniveaus nach Rehhäuser und Krcmar
- Qualitätsbegriff allgemein und bezogen auf Daten, Informationen, Wissen
- Modelle der Dimensionen der Datenqualität
Data Governance:
- IT-Governance-Komponenten
- Compliance und Datenqualität
- Alignment und Informationsmanagement
- Informationsarchitektur als View (Dimension) der Enterprise-Architektur
- Improvement der IQ-Prozesse
- Entscheidungsfindung für das IQ-Management
Methoden zur Analyse der Datenqualität:
- Fehlerklassifikation von Daten
- Metriken zur Datenqualität
- Methoden zur Fehlererkennung
- Statistische Methoden zur Analyse der Datenqualität (z. B. Ranglisten, Regression, Histogramme, Korrelationen)
- Visuelle Analyseverfahren wie Data Profiling zur Identifikation von Datenqualitätsmängeln
Data Profiling zur Visualisierung von Datenqualitätsmängeln:
- Automatische Klassifikation zur Entdeckung von Datenqualitätsmängeln, z. B. durch Clustering-Verfahren, die Erkennung von Ausreißern und Gruppierung ähnlicher Datensätze
- Methoden zur Verbesserung der Datenqualität und zur Fehlerbehebung
Die Organisation der Datenqualität:
- Daten-Qualitätsmanagementprozess der DAMA
- IQ-Policy
- Anforderungen an die Datenqualität
- Aufgaben und Phasen einer integrierten und kontinuierlichen Datenqualitätssicherung
- Datenqualitätsaudit
- Beurteilen der Datenqualität und Vorschläge zur Verbesserung
- Data-Tracking nach Redman
- Priorisierung von DQ-Maßnahmen
Das Informations-Lebenszyklus-Qualitätsmanagement-Assessment:
- Reifegrade
- Prozessgebiete und Indikatoren des IQM-CMM
- Organisationsaufgabe IQM
- Dienstleister am Markt
- Literaturdiskussion
Zielgruppe
Zielgruppe
- Fach- und Führungskräfte, die Verantwortung für Datenmanagement tragen
- Projektleiter:innen, die in datenintensiven Projekten arbeiten
- IT-Expert:innen sowie Data Analysts, die Datenqualitätsprobleme lösen möchten
- Data-Warehouse-Architekt:innen und Datenqualitätsbeauftragte
- IT-Koordinator:innen, die in die Optimierung der Datenqualität eingebunden sind
Voraussetzungen
Es gibt keine formalen Anforderungen. Für eine erfolgreiche Teilnahme sollten Sie jedoch über Grundkenntnisse in IT-Systemen und Datenmanagement verfügen. Das Seminar kann zudem als Vertiefung des Kurses Data Warehouse - Konzeption und Projektierung genutzt werden.