Die Überwachung der referentiellen Integrität ist ein Sicherheitsnetz in Datenbank Management Systemen. Oft wird in Data Vault 2.0 Systemen diese Funktion zugunsten einer schnellen Datenbereitstellung deaktiviert. Eine einfache Möglichkeit, wie die Konsistenz im Data Vault trotzdem vollautomatisch überwacht und sichergestellt werden kann, zeigt Ihnen dieser Artikel.
Was schätzen Sie? Welche Kosten entstehen Unternehmen durch schlechte Datenqualität?Verschiedene Angaben geistern herum, die in Studien, Umfragen und Schätzungen erhoben wurden. Einige dieser Zahlen mögen trotz vertrauenswürdiger Quelle etwas fantastisch klingen. Wenn Sie sich allerdings mit dem Thema intensiv beschäftigen, werden Sie sehen, dass es sich dabei - leider - um die Realität handelt. Und hier
Es macht oft Sinn, dass man bei einem komplexen Thema eine andere Sichtweise einnimmt. Eine Sichtweise einer Person, welche vielleicht nicht einmal eine Ahnung vom Thema hat. Wie würden Sie die Datenqualität Ihrer Mutter erklären?Qualitätskriterien bestimmenFragen Sie Ihre Mutter, ob Sie beim Kochen das Rezept kennt und ob sie Ihre Zutaten präzise auswählt. Achtet Sie
KI sind Computerprogramme, welche der menschlichen Intelligenz nahetreten. Ihre Intelligenz basiert auf grossen Datenmengen und deren Auswertung (Algorithmen). Sie lernen aus Erfahrungen, stellen sich auf neue Informationen ein und bewältigen Aufgaben.Funktioniert die Theorie auch in der Praxis?KI-Maschinen sind intelligent, doch leider nicht intelligent genug um zu erkennen, ob die Daten, aus welchen Sie lernen auch
Was die Folgen von schlechter Datenqualität sind, haben wir bereits in einem vergangenen Blog-Artikel behandelt: Warum ist eine hohe Datenqualität so wichtig? Doch wie können wir dieses Problem nun bändigen? Ganz einfach; in diesen 5 Schritten erreichen Sie eine nachhaltig hohe Datenqualität:Schritt 1: Sich dem Problem bewusst werdenWerden Sie sich bewusst, wie wichtig eine hohe Datenqualität ist,
Wussten Sie wie kinderleicht es ist, die Datenqualität stetig und automatisiert zu prüfen und konstant eine hohe Datenqualität zu halten?Es beschäftigen sich immer mehr Unternehmen mit dem Thema Datenqualität, doch haben sie Schwierigkeiten bei der Umsetzung. Dies liegt vor allem an der Komplexität des Themas. Auch fehlen die passenden Tools mit welchem man die Daten
Fehlerhafte Kennzahlen; ineffiziente Prozesse; kurzfristige Fehlerbehebungs-Aktionen; verlorenes Vertrauen in Berichte und Datenanalysen sowie grosse finanzielle Schäden. Das alles sind die Folgen von mangelnder Datenqualität, mit welcher viele Unternehmen aller Branchen zu kämpfen haben. Bolt Data Solutions bietet Ihnen mit BiG EVAL das notwendige Werkzeug, um Ihre Datenqualität nachhaltig zu verbessern.Besuchen Sie unseren Stand Nr. 10 am
Was zeichnet ein erfolgreiches Unternehmen aus?Der entscheidende Indikator für den Erfolg ist der Umsatz und die damit verbundenen Gewinne. Laut einer Studie von Gartner wirkt sich schlechte Datenqualität auf 9.7 Millionen Dollar pro Jahr und Firma aus. Ganze 47% aller neu erstellten Datensätze beinhalten mindestens einen kritischen Fehler. Nur 3% sind absolut fehlerfrei.Schlechte Datenqualität wirkt
Ihre Daten müssen bestimmte Kriterien erfüllen, damit sie valide und für folgende Prozesse und Analysen wertvoll sind. Ein Mitarbeiterdatensatz macht ohne den Vor- oder Nachnamen nicht viel Sinn. Zudem benötigen bestimmte Analysen und Berichte zwingend das Geschlecht des Mitarbeiters. Ein Geburtsdatum vor 1900 macht höchst wahrscheinlich auch sehr wenig Sinn. Fehlerhaft erfasste Ferientage eines Mitarbeiters
Daten sind das neue Gold einer Firma. Aufgrund von Duplikationen, korrupten Daten u.Ä. sind sehr viele KPI's falsch. Wir automatisieren die Daten-Qualität.Besuchen Sie unseren Stand vom 25. - 27. Juni 2018 an der TDWI München und lernen Sie dabei die optimalen Möglichkeiten zum Datenqualitätsmanagement kennen. Wir stehen für "High Data Quality. Mastered". Sie auch?
