Daten- und Informationsqualität

Grundlagen der Informationsqualität:

• Ziele und Nutzen des Datenqualitätsmanagement
• 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
• Statistik zur Analyse der Datenqualität, Rang-Listen, Regression, Histogramm, Korrelation, Data Profiling zur Visualisierung von Datenqualitätsmängeln
• Automatische Klassifikation zur Entdeckung von Datenqualitätsmängeln
• 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.

ZielgruppeDas Seminar ”Daten- und Informationsqualität” wendet sich an Fach- und Führungskräfte, Projektleiter, IT-Experten, Datenanalysten, Data Warehouse Architekten, Datenqualitätsbeauftragte und IT-Koordinatoren, die bei der Lösung von Datenqualitätsproblemen kompetent mitsprechen wollen.VoraussetzungenUm an dem Kurs erfolgreich teilnehmen zu können, sollten Sie Grundkenntnisse der Unternehmensinformatik mitbringen. Das Seminar kann auch als Vertiefung des Sem. 05685 05685 genutzt werden.