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Datenqualitätsmanagement im Controlling

Bessere Datenqualität – bessere Managemententscheidungen

Datenqualitätsmanagement ist eine der wichtigsten Grundlagen für unternehmerische Entscheidungen. Mit der zunehmenden Digitalisierung gilt dies umso mehr. Die Funktionsfähigkeit von „Data Driven Processes“ sowie die Aussagekraft von Kennzahlen bis hin zu Predictive Analytics, aber auch die Compliance-Konformität (Bsp. DSGVO) ist maßgeblich von der Datenqualität abhängig. In diesem Seminar vermitteln wir Ihnen Strategien, Maßnahmen und Methoden für ein nachhaltiges Datenqualitätsmanagement für eine zukunftssichernde datenbasierte Entscheidungsfindung.

Inhalte

Einleitung und Definition

Von den Daten zu Informationen zu Wettbewerbsfähigkeit.

Definition von Datenqualität und Datenqualitätsmanagement (DQM).

Warum DQM? – Treiber für die Einführung eines unternehmensweiten DQM.

Mehrwert eines Data Quality Managements für Organisationen.

DQM-Reifegradmodell (Wo würden Sie Ihr Unternehmen einordnen?).

Schlechte Datenqualität

Anforderungen an die Datenqualität (gesetzlich/ökonomisch).

Ursachen und Wirkung schlechter Datenqualität auf die Organisation als System.

Auswirkung schlechter Datenqualität auf Kennzahlen.

Datenqualitätsklassen und Untersuchungsgegenstände zur Erhebung schlechter Datenqualität.

Datenqualitätskriterien definieren und messen (Data Profiling)

11 Datenqualitätskriterien zur optimalen Messung von Datenqualität.

Datenqualitätsdimensionen definieren (praktische Übung).

Datenqualitätsdimensionen anwenden (Praxisbeispiel).

Entwicklung von Logikbäumen zur Ermittlung und Bewertung von Ursache/Wirkung

Prinzipien Logikbäume und Mehrwert.

Logikbäume anwenden (praktische Übung).

Bewertung der Erkenntnisse aus Logikbäumen.

Ableitung von Verbesserungsmaßnahmen und Analyse Kosten/Nutzen

Logikbäume zur Entscheidungsfindung weiterentwickeln für eine optimale Kosten-/Nutzenbewertung (praktische Übung).

Verbesserungsmaßnahmen ableiten (praktische Übung).

Aufbau eines Data Quality Reportings und Data Quality Index

DQM-Regelkreis.

Vom Prototyping zum DQ-Standardreporting.

Entwicklung und Implementierung eines prozessorientierten DQ-Index.

Data Governance als einheitliches Framework

Bausteine eines Data Governance Frameworks.

Rollen und Verantwortlichkeiten.

Hinweis zu Ihrer persönlichen Lernumgebung

In Ihrer online Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und extra Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.

Ihr Nutzen

  • Sie sehen die Notwendigkeit zur Einführung eines Data Quality Managements aus gesetzlicher und ökonomischer Sicht.
  • Sie lernen, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können.
  • Sie erkennen, wie Chancen und Risiken von Datenqualität im Unternehmen ermittelt und bewertet werden können und welche Investitionen sich lohnen.
  • Sie erfahren, wie Sie Datenqualitätskriterien definieren und messen können.
  • Sie lernen, wie Sie Verbesserungsmaßnahmen im Datenmanagement mit entsprechenden Kosten-Nutzen-Analysen ableiten können.
  • Sie erhalten einen Leitfaden, wie Sie Data Governance und Quality Management in Ihrem Unternehmen aufbauen und nachhaltig etablieren können.

Referent

Methoden

Praxisorientierter Vortrag, Praxisbeispiele, Diskussion, Leitfaden. Die Teilnehmer können eigene aus ihrem Unternehmen bekannte Datenqualitäts-Fragestellungen einbringen.

Teilnehmerkreis

Fach- und Führungskräfte aus Controlling, Finanzen, Marketing sowie alle Personen, die sich mit Digitalisierung und Datenanalyse beschäftigen.

Buchungsnummer
4805
Seminar
1 Tag
Termine & Orte
08.04.19
Stuttgart
12.07.19
Köln
Beginn 09:00 Uhr, Ende ca. 17:00 Uhr
Teilnahmegebühr
€ 690,- zzgl. MwSt.
€ 821,10 inkl. MwSt.
Die angegebene Teilnahmegebühr beinhaltet
  • ein gemeinsames Mittagessen pro vollem Seminartag,
  • Pausenverpflegung und
  • umfangreiche Arbeitsunterlagen.
Die Übernachtungskosten im Hotel werden vom Teilnehmer direkt mit dem Hotel abgerechnet. Für die Hotelbuchung finden Sie in Ihrer Lernumgebung ein Reservierungsformular.
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