Erfolgsfaktor Datenqualität – so geht man's an

Inhalt

In Bezug auf Produktstammdaten gehen wir in diesem Seminar auf die grundlegenden Datendomänen, Kunden-, Lieferanten- und Artikelstammdaten ein. In Form eines Workshops erarbeiten Sie Maßnahmen zur Beseitigung typischer Datendefekte. Sie lernen zudem, die Messbarkeit verschiedener Methoden zu beurteilen. Darüber hinaus vermitteln wir Ihnen das notwendige Handwerkszeug, um geeignete KPI´s (Key Performance Indicators) zur Messung der Datenqualität zu erstellen. Relevante Datagovernance-Aspekte runden das Training ab.

 

 

22. - 24.11.2022 Online-Training

Dienstag, 22. November 2022

09:00 bis 16:30 Uhr

Begrüßung und Einführung in das Thema „Datenqualität“
  • Gegenseitiges Kennenlernen
  • Organisatorisches
  • Ziele und Erwartungshaltungen der Teilnehmer
  • Einführung in das Thema Datenqualität

Stammdaten
  • Zusammenspiel Stammdaten / EDI / Auto-ID / Prozesse
  • Stammdaten: Artikel- und Partnerstammdaten
  • Herausforderung „Stammdatenqualität"
  • Bereitstellung von Stammdaten, z.B. via Datenpool

Grundlegende Aspekte von Datenqualität
  • Wie sehen Prozesse im Data Quality Management aus?
  • Was bedeutet Datenqualität für die Industrie, was für den Handel?
  • Wo findet Datenqualität statt und wer im Unternehmen arbeitet mit Daten?
  • Was sind die Konsequenzen bei fehlender Datenqualität?

Mittwoch, 23. November 2022

09:00 bis 16:30 Uhr

Messung von Datenqualität
  • Metriken zur Messung von Datenqualität
  • Horizontale Datenqualität
  • Vertikale Datenqualität
  • Das Data Quality Gate der GS1 Germany

Abmessungen und Mengenangaben
  • Was sind die zentralen Standardregeln und Ausnahmen für die Produktabmessungen?
  • Wie grenzen sich Masse-, Volumen- und Gewichtsangaben voneinander ab?

Donnerstag, 24. November 2022

09:00 bis 16:30 Uhr

Datagovernance-Aspekte
  • Was sind kritische Erfolgsfaktoren für Datenqualität in den Unternehmensbereichen?
  • Welchen Einfluss hat die Digitalisierung auf die Datenqualität von Stammdaten?

Methoden und Werkzeuge
  • Was sind typische Interessenskonflikte zwischen Industrie und Handel?
  • Wie grenzt sich ein relevantes Stammdatenset ab?
  • Wie entwickele ich einen Maßnahmenplan für Datendefekte?

Ihre Trainer:innen

Foto Marcus Moritz

Marcus Moritz

Senior Manager Master Data + Data Exchange,
GS1 Germany