Einführung in die Datenqualität
Erkunden Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements. Lernen Sie Konzepte, Dimensionen und Techniken.
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Kursbeschreibung
Erforsche die Grundlagen der Datenqualität
Die Datenqualität ist ein grundlegendes Konzept, das du bei der Arbeit mit Daten verstehen solltest. Vorgaben und Prozesse rund um die Datenqualität gibt es in vielen Branchen und im Arbeitsalltag all jener, die Daten erzeugen oder verwenden. Dieser Kurs deckt die Grundlagen ab, einschließlich Datenqualitätsdimensionen, Rollen und Verantwortlichkeiten sowie Arten von Datenqualitätsregeln. Du erlangst ein Verständnis für den Datenqualitätsprozess und wirst darauf vorbereitet, die Qualität deiner eigenen Daten zu überwachen.Lernen Sie die Dimensionen der Datenqualität kennen
Zu Beginn erfährst du, wie „Datenqualität“ definiert wird und warum sie bei geschäftlichen Entscheidungen so wichtig ist. Sobald du das verstanden hast, lernst du sechs grundlegende Dimensionen der Datenqualität kennen. Dann nutzt du diese Dimensionen, um überwachende und präventive Regeln für die Datenqualität zu definieren.Du lernst auch die Grundlagen der Anomalieerkennung, einer fortgeschrittenen Methode zur Überwachung der Datenqualität. Du wirst diese Konzepte zusammenführen, indem du den Datenqualitätsprozess anwendest. Du erfährst, welche Rolle für bestimmte Datenqualitätsaufgaben zuständig ist und in welcher Reihenfolge diese Aufgaben erledigt werden sollten.
Beherrsche die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements
Am Ende dieses Kurses weißt du, wie du Datenqualitätsprobleme erkennen, überwachen und beheben kannst. Vermutlich wirst du deine Daten künftig mit einem kritischeren Blick betrachten und dir über mögliche Qualitätsprobleme schon vor der Nutzung der Daten Gedanken machen. Letztlich wirst du in der Lage sein, bessere Entscheidungen zu treffen und das Vertrauen in deine Daten zu stärken, indem du die in diesem Kurs behandelten grundlegenden Techniken zur Steigerung der Datenqualität anwendest.Trainierst du 2 oder mehr?
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Grundlagen der Data Governance
Gehe zu Track- 1
Begrifflichkeiten im Zusammenhang mit der Datenqualität
KostenlosKapitel 1 definiert grundlegende Begriffe, die im Zusammenhang mit der Datenqualität auftauchen, darunter die Datenqualitätsdimensionen sowie Rollen und Verantwortlichkeiten. Außerdem lernst du die Bedeutung und den Wert von Datenqualität in einem geschäftlichen Kontext kennen.
Die Bedeutung der Datenqualität50 xpGeschäftlicher Nutzen von Datenqualität50 xpFragen zur Datenqualität100 xpDatenqualität: Begriffe und Konzepte50 xpDefinition von Datenqualität im Kontext50 xpWeitere Datenqualitätsdimensionen50 xpÜbung zu Datenqualitätsdimensionen100 xpWichtigkeit von Konsistenz50 xpDatenqualität: Rollen und Verantwortlichkeiten50 xpData-Governance-Team50 xpRollen im Zusammenhang mit der Datenqualität50 xpVerantwortlichkeit für die Datenqualität100 xp - 2
Prozesse und Komponenten zur Sicherung der Datenqualität
In Kapitel 2 werden zunächst mithilfe von Datenprofilen bestimmte Datenqualitätsregeln für jede Datenqualitätsdimension identifiziert. Du befasst dich auch mit Metadaten und der Datenherkunft, bevor du dann den gesamten Datenqualitätsprozess zum Suchen und Beheben von Fehlern kennenlernst.
Datenqualitätsregeln anhand von Dimensionen50 xpDatenqualitätsregeln50 xpDatenqualitätsszenarien100 xpDatenprofile50 xpDatenqualitätsregeln basierend auf einem Datenprofil50 xpSchlussfolgerungen anhand des Datenprofils100 xpMetadaten und Datenqualität50 xpIdentifizierung von Metadaten50 xpDatenherkunft und Reihenfolge von Datenaktionen100 xpTriage von Datenqualitätsproblemen50 xpDatenherkunft und Metadaten50 xpUmsetzung von Datenqualitätsprozessen100 xp - 3
Datenqualitätsregeln in Aktion
Abschließend stellt Kapitel 3 die verschiedenen Arten von Datenqualitätsregeln und das Konzept von schwellenwertbasierten Datenqualitätswarnungen vor. Du beendest das Kapitel mit einer Übung, in der das Gelernte zu Dimensionen, Regeln, Prozessen und Warnmeldungen bei der Datenqualität angewendet wird.
Überwachende Datenqualitätsregeln50 xpÜberwachende Datenqualitätsregeln identifizieren50 xpErkannte Probleme beheben100 xpPräventive Datenqualitätsregeln50 xpGeeignete Szenarien für präventive Datenqualitätsregeln50 xpGegenüberstellung: überwachende und präventive Datenqualitätsregeln100 xpErkennung von Anomalien50 xpGeeignete Szenarien für die Erkennung von Anomalien50 xpBehandlung von Anomalien100 xpSchwellenwerte bei der Datenqualität50 xpFestlegung von Schwellenwerten50 xpAnpassung von Schwellenwerten an die Kritikalität100 xpZusammenfassung50 xp
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