Bayer CropScience AG – Datenqualität Lösung: Unterschied zwischen den Versionen
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=== Aufgabe 3: Die Qualität der Produktehierarchiedaten stellt eine Voraussetzung für die Bereiche Planung, Berichtswesen und Produktsegmentierung dar. Erläutern Sie die potentielle Auswirkung der Datenqualitätsprobleme auf diese drei Geschäftsbereiche. === | === Aufgabe 3: Die Qualität der Produktehierarchiedaten stellt eine Voraussetzung für die Bereiche Planung, Berichtswesen und Produktsegmentierung dar. Erläutern Sie die potentielle Auswirkung der Datenqualitätsprobleme auf diese drei Geschäftsbereiche. === | ||
[[Datei: Lösung Datenqualität Bayer CropScience AG.jpg|miniatur|450px|Abb. 1: Lösung - Bedeutung der Qualität von Produkthierarchiedaten (Brauer, 2019, S. 17 zit. in Otto & Österle, 2016, S. 60)]] | [[Datei: Lösung Datenqualität Bayer CropScience AG.jpg|miniatur|left|450px|Abb. 1: Lösung - Bedeutung der Qualität von Produkthierarchiedaten (Brauer, 2019, S. 17 zit. in Otto & Österle, 2016, S. 60)]] | ||
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Aktuelle Version vom 10. August 2021, 14:14 Uhr
Aufgabe 1: Was könnten die wichtigsten Erkenntnisse des Projektes in Bezug auf die Datenqualität sein?
Die wichtigsten Erkenntnisse des Projektes in Bezug auf die Datenqualität waren (Otto & Österle, 2016, S. 82):
- Datenqualität ist Voraussetzung für Kerngeschäftsprozesse wie die Finanz- und Produkti-onsplanung.
- Die regelmässige Messung der Datenqualität ist Voraussetzung für das Management und damit ihrer Verbesserung.
- Datenqualitätsmanagement ist kein einzelnes Projekt, sondern muss über Data-Governance-Rollen in der Organisation verankert sein.
Aufgabe 2: Welche Kosten schlechter Datenqualität könnte BCS getragen haben?
- Erhöhte Kosten durch den Mehraufwand
- Verlust von Umsatz durch mangelnde Produkthierarchiedaten
- Falsche Analysen durch eine niedrige Qualität
- Imageschaden
Aufgabe 3: Die Qualität der Produktehierarchiedaten stellt eine Voraussetzung für die Bereiche Planung, Berichtswesen und Produktsegmentierung dar. Erläutern Sie die potentielle Auswirkung der Datenqualitätsprobleme auf diese drei Geschäftsbereiche.
Fallstudie: Bayer CropScience AG - Datenqualität
Grundlagen: Datenmanagement
