Daten- und Informationsqualität

Das derzeit erste deutsche Buch zum Thema Daten- und Informationsqualität, wissenschaftlich fundiert und von Praktikern geschrieben. Es wird der aktuelle Stand aus Forschung und praktischer Anwendung präsentiert, in den wichtigen Facetten dieses wichtigen Themas. Ein Muss für alle IT-Profis.

Prof. Dr. Knut Hildebrand, Hochschullehrer für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Darmstadt, Mitglied der DGIQ, Gründungsmitglied des European Institute for Data and Information Quality (EIDIQ)
Dr. Marcus Gebauer, Data Quality Officer der WestLB AG, Gründungsmitglied und Vorsitzender des Vorstands der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.V. (DGIQ)
Prof. Dr.-Ing. Holger Hinrichs, Hochschullehrer für Informatik an der FH Lübeck, Leiter Forschung und Entwicklung bei der TIQ Solutions GmbH
Michael Mielke, Gründungsmitglied und Präsident der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.V. (DGIQ)

Informationsqualität - Grundlagen.- Was wissen wir über Information?.- Informationsqualität - Definitionen, Dimensionen und Begriffe.- Methoden - Techniken - Tools - Regelwerke/Standards.- Datenqualitätsmetriken für ein ökonomisch orientiertes Qualitätsmanagement.- Datenqualitätsmanagement - Steigerung der Datenqualität mit Methode.- Strukturierte Datenanalyse, Profiling und Geschäftsregeln.- Datenbereinigung zielgerichtet eingesetzt zur permanenten Datenqualitätssteigerung.- Datenintegration und Deduplizierung.- Definition von Datenarten zur konsistenten Kommunikation im Unternehmen.- Suchmaschinen und Informationsqualität: Status quo, Problemfelder, Entwicklungstendenzen.- Bedeutung der Informationsqualität bei Kaufentscheidungen im Internet.- Datenqualitäts-Audits in Projekten.- Organisation.- Organisatorische Ansiedlung eines Datenqualitätsmanagements.- Organisatorische Maßnahmen für gute Datenqualität.- Informationsmanagementprozesse im Unternehmen.- Data Governance.- IQM-Reifegradmodell für die Bewertung und Verbesserung des Information Lifecycle Management Prozesses.- Praxisbeispiele.- Ein Entscheidungsmodell zur Weitergabe persönlicher Daten im Internet.- Einführung eines proaktiven DQ-Managements.- Informationsqualität für das Management mit TOPAS®.- Datenqualitäts-Modell der Volkswagen Financial Services AG.- Verknüpfung von DQ-Indikatoren mit KPIs und Auswirkungen auf das Return on Investment.