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Die Wahrheit über Datenqualität: Warum die Erde manchmal eine Scheibe ist

In der deutschen Ausgabe von Wikipedia gibt es derzeit keinen Konsens darüber, was Wahrheit eigentlich bedeutet. Ist Wahrheit immer eine Tatsache, die auf einem wissenschaftlichen Beweis beruht oder ist Wahrheit ein Konsens über einen gewissen Sachverhalt? Unzählige Jahrhunderte glaubte ein großer Teil der Menschheit, die Erde sei eine Scheibe. Leute, die etwas anderes behaupteten, wurden

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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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Measuring Data Quality Costs

Calculating the business case for data quality management is a complex task. However, it is not impossible to do so. Classifications of traditional quality management, e.g. from Feigenbaum, are an excellent means to identify the costs of data quality. Referring to the „Cost of Conformance“ and „Cost of Non-Conformance“ we can classify data quality costs

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