Zusammenfassung
Mangelhafte Datenqualität gefährdet IT-gestützte Prozesse und verfälscht die Basis für Entscheidungen. Dieses Problem wird seit langem in den Unternehmen diskutiert. Die Feststellung „Garbage in — garbage out“ in Anlehnung an das Grundprinzip der Datenverarbeitung „Eingabe — Verarbeitung — Ausgabe“ ist für viele Unternehmen eigentlich nichts Neues. Doch werden nur selten Projekte mit dem expliziten Ziel durchgeführt, Schiefstände und Fehler im Sinn eines Data Cleansing systematisch zu untersuchen und zu bereinigen. Warum dies so ist, welche gravierende Nachteile den Unternehmen entstehen und wie eine Lösung aussehen kann, ist Inhalt dieses Beitrags
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Literatur
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Pfennig, R., Scheide, W. (2002). Kosten senken über das Corporate Material Data Center. In: von Maur, E., Winter, R. (eds) Vom Data Warehouse zum Corporate Knowledge Center. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-57491-7_4
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