Data Strategy & Data Governance
Data Strategy and Data Governance bezieht sich auf die Entwicklung und Implementierung von Strategien zur effektiven Verwaltung von Daten innerhalb einer Organisation.
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Datenqualität & Kontrollen
Dieses Segment beschreibt, wie Datenqualität definiert, gemessen und kontrolliert wird. Es umfasst Qualitätsdimensionen, Prüfregeln, Kontrollpunkte, Eskalationslogiken sowie Prozesse zur Behandlung von Abweichungen und zur kontinuierlichen Verbesserung. Der Fokus liegt auf der Nachvollziehbarkeit von Qualität und der Wirksamkeit von Kontrollen, unabhängig von konkreten Rollenmodellen oder Metadaten- und Lineage-Implementierungen.
Daten Qualitäts Bewertung
Eine Methode zur Bewertung der Qualität von Daten in einem System.
Datenprofilierung
Datenprofilierung ist der Prozess der Analyse von Datensätzen zur Zusammenstellung von Statistiken über Dateninhalte und -strukturen.
Kontinuierliches Datenqualitäts Monitoring (CDQM)
Kontinuierliches Datenqualitätsmonitoring gewährleistet die ständige Überwachung und Verbesserung der Datenqualität in Organisationen.
Ursachen Analyse (RCA)
Ein strukturierter Ansatz zur Identifizierung der Grundursachen von Problemen.
Data Observability Platforms
Data Observability Platforms ermöglichen es Unternehmen, Einblicke in ihre Datenpipelines zu erhalten, um die Datenintegrität und -verfügbarkeit zu gewährleisten.
Daten Qualitäts Management (DQM)
Datenqualitätsmanagement (DQM) ist ein systematischer Ansatz zur Sicherstellung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten.
Datenbeobachtbarkeit
Datenbeobachtbarkeit ermöglicht das Überwachen, Analysieren und Verstehen von Datenflüssen in Echtzeit.
Datenkontrollen
Datenkontrollen sind essentielle Maßnahmen zum Schutz und zur Sicherstellung der Integrität von Daten.
Datenvalidierung
Datenvalidierung ist der Prozess zur Überprüfung und Sicherstellung der Genauigkeit und Qualität von Daten.
Master Data Management (MDM)
Master Data Management (MDM) verwaltet und harmonisiert kritische Unternehmensdaten über verschiedene Systeme hinweg.
Great Expectations
Great Expectations ist ein leistungsstarkes Framework zur Validierung und Dokumentation von Datenpipelines.
Monte Carlo
Monte Carlo ist ein Tool zur Verwaltung und Analyse von Unsicherheiten in Datenprojekten.
Soda
Ein leistungsstarkes Tool zur Analyse und Visualisierung von Daten.