Alle reden zur Zeit über Big Data. Obwohl ein einheitliches Verständnis über diesen Begriff fehlt, folgern die meisten, dass es irgendetwas mit der Verarbeitung von riesigen Datenmengen zu tun haben muss. Intuitiv wird dann meist die Performance, also die Analyse von riesigen Datenmengen innerhalb kürzester Zeit, als Hauptproblem von Big Data genannt. Die großen Softwareproduzenten
Enterprise Resource Planning Systems (ERP-Systems) are used to execute business processes. In these systems, the production of master data is usually separated from business transactions such as orders, payments, or demand planning. Master data is rather automatically taken from central storage of the ERP-System when needed. It thereby serves two purposes: (1) as information for
Enterprise Resource Planning Systeme (kurz: ERP-Systeme) werden zur Abwicklung der operativen Geschäftsprozesse eingesetzt. Die Generierung von Stammdaten ist dabei häufig von der Abwicklung von Geschäftsprozessen wie beispielsweise einer Bestellung, einer Fakturierung oder einer Bedarfsplanung losgelöst. Im Bedarfsfall werden Stammdaten automatisch aus dem System gezogen und in die Belege des Geschäftsprozesses übernommen. Neben Informationen für die
1.Flexibility Data requirements have to be changed quite often, e.g. because of new laws or business policies. This causes a change of the algorithms that identify poor data. In Business Intelligence tools, this change is cumbersome and costly and often requires a bureaucratic change process. A good Data Quality Management software contains a flexible and
1.Mangelnde Flexibilität Änderung von Datenanforderungen entstehen schnell, z.B. durch neue Gesetze oder geänderte Vorgaben des Managements. Eine Anpassung der Algorithmen (welche die Datenanforderungen repräsentieren) ist in Business Intelligence Systemen mit hohem Aufwand verbunden. Eine Data Quality Management Software bringt ein agiles und leicht bedienbares Regelmanagement mit, das in wenigen Minuten durch die Experten der Fachbereiche
Data Hijacking is one of the major root causes for data quality problems. The reason for excessive use of Data Hijacking is very obvious: Almost every user can utilize existing data fields and values to create new information concepts. A bureaucratic and expensive adjustment of the information system can thereby be avoided. At first sight,