Book description
Immer mehr Unternehmen begreifen ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Dieses Buch führt Sie in die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements ein und zeigt die technische Realisierung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Behandelt werden Themen wie Data Profiling, Datenvalidierung und -filterung, Standardisierung, Metadaten und Data Quality Monitoring. Die 3. Auflage wurde komplett durchgesehen und um neue Themen wie Big Data und Datenqualität in agilen Projekten erweitert.
Table of contents
- Cover
- Titel
- Impressum
- Geleitwort zur 3. Auflage
- Vorwort zur 3. Auflage
-
Teil I
- 1 Datenqualität
- 2 Ausprägungen und Ursachen schlechter Datenqualität
- 3 Auswirkungen schlechter Datenqualität
- 4 Organisation
- 5 Referenzarchitektur für Business-Intelligence-Anwendungen
- 6 Big Data
- 7 Kennzahlen zur Messung der Datenqualität
-
Teil II
- 8 Verbesserung der Datenqualität im Quellsystem
- 9 Data Profiling
- 10 Erfolgreiche Datenvalidierung und -filterung
- 11 Standardisierung und Bereinigung
- 12 Datenanreicherung
- 13 Verbesserung der Datenqualität in der Bereitstellung und Visualisierung
- 14 Wertschöpfung durch Metadaten
- 15 Data Quality Monitoring
- 16 Produktauswahl und -integration
-
Teil III
- 17 Datenqualitätsmanagement in einer Studie
-
18 Datenqualitätsmanagement in der Spezifikation
- 18.1 Spezifikation der Schnittstellen
- 18.2 Definition der Rollen in der Datenorganisation
- 18.3 Festlegung der Datenqualitätsziele
- 18.4 Bezeichnung und Definition der Objekte
- 18.5 Festlegung der Geschäftsregeln
- 18.6 Messung der Qualität von Definitionen und Geschäftsregeln
- 18.7 Data Profiling in der Spezifikation
- 18.8 Entwurf des Systems
- 18.9 Empfehlungen
- 19 Datenqualitätsmaßnahmen in der Konstruktionsphase
- 20 Steuerung der Datenqualität in der Realisierung
- 21 Steuerung der Datenqualität im Betrieb
- Anhang
- Fußnoten
Product information
- Title: Datenqualität erfolgreich steuern
- Author(s):
- Release date: February 2015
- Publisher(s): dpunkt
- ISBN: 97833864900426
You might also like
book
Data Architecture: A Primer for the Data Scientist, 2nd Edition
Over the past 5 years, the concept of big data has matured, data science has grown …
book
Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques
“This text should be required reading for everyone in contemporary business.” --Peter Woodhull, CEO, Modus21 “The …
book
Data Architecture: A Primer for the Data Scientist
Today, the world is trying to create and educate data scientists because of the phenomenon of …
video
Python Fundamentals
51+ hours of video instruction. Overview The professional programmer’s Deitel® video guide to Python development with …