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16. SAP Forum für die Immobilienwirtschaft

Dresden, 25.09.2013 – Vom 23.-25.09.2013 fand in Dresden das 16. SAP Forum für die Immobilienwirtschaft statt. Dieser Branchentreff der Immobilienwirtschaft stellt Trends und IT-Technologien für ein erfolgreiches Immobilienmanagement in den Fokus und ermöglicht den Austausch mit Branchenkollegen. Das Information Quality Institute hat hier als Spezialdienstleister fü für Datenqualitätsmanagement zum Thema „Erfolgsfaktor Datenqualität in der Immobilienwirtschaft“ vorgetragen und Standards

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Big Data Quality: What’s right, what’s wrong?

Large environments such as the internet reveal human wisdom and creativity. With the number of data sources and data producers also the number of different opinions, synonyms, and inconsistencies usually rises. Big data sets are by nature full of different opinions and inconsistencies. But what is right or wrong in this perspective?

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Data Quality vs. Big Data: A Popularity Analysis

I mentioned earlier in one of my blog posts that the interest in Big Data is currently tremendous, while Data Quality is still a rather unpopular discipline. Proof for this statement can be found when analyzing the popularity of the keywords „Big Data“ and „Data Quality“ as search terms in Google.

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Top 12 Gründe für Datenqualitätsmanagement

Hier sind meine Top 12 Gründe, warum es sich lohnt, in ein Datenqualitätsmanagement zu investieren: Daten sind inzwischen ein vollwertiges Wirtschaftsgut, das die Automatisierung steuert und daher gepflegt werden sollte.   12.      11.    Business Intelligence Reports kann man besser interpretieren, wenn man weiß, wie es um die Qualität der abgebildeten Informationen steht.   10.   

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Top 12 Reasons for Data Quality Management

Here are my top 12 reasons to invest in data quality management: 12. Data are a business asset. 11. Business Intelligence reports are interpreted with much more confidence. 10. Data quality problems may harm your corporate image. 9. Good corporate management requires trustworthy data. 8. Data quality problems cause unnecessary rework during business process execution.

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