Data Quality Management (DQM) Grundlagen

Einführung in das Datenqualitätsmanagement

Daten sind das Fundament digitaler Geschäftsprozesse – ihre Qualität entscheidet über Effizienz, Compliance und Wettbewerbsfähigkeit. Unternehmen, die eine hohe Datenqualität sicherstellen, sparen nicht nur Prozesskosten, sie sichern die eigene Zukunftsfähigkeit. Denn im Kontext von Automatisierung und dem Einsatz künstlicher Intelligenz nimmt die Bedeutung korrekter Daten noch weiter zu.

Das E-Learning vermittelt ein grundlegendes Verständnis für die Bedeutung von Datenqualität und liefert den idealen Einstieg in professionelles Datenqualitätsmanagement.

Durch den abgestimmten Mix aus Übungssequenzen, Fachinhalten und einem strukturierten Überblick über die vier zentralen Handlungsfelder im DQM erkennen Sie schnell die wesentlichen Treiber von Datenqualität in Ihrem Unternehmen. So können Sie die Bedeutung von Daten fundiert einordnen und die Dringlichkeit von Datenqualitätsprojekten gegenüber Entscheidungsträgern überzeugend begründen.

Lernziele

• Was sind typische Kosten, Risiken und Ursachen mangelnder Datenqualität?
• Welche Datenarten gibt es?
• Wie können die Datenqualitätsdimensionen helfen, eine DQM-Strategie zu formulieren?
• Mit welchen Rollen, Ebenen und Kompetenzen sollte eine erfolgreiche DQM-Organisation ausgestattet sein?

Zielgruppe

Das Angebot richtet sich alle Unternehmen, die mit Produktstammdaten arbeiten und ein gemeinsames Verständnis für Datenqualität schaffen möchten, insb. Mitarbeitende aus den Bereichen

• Stammdaten- oder Qualitätsmanagement
• Produktmanagement
• IT
• Supply Chain Management/Logistik