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Data Preparation im Fachbereich [EN]
Erfahren Sie, wie Sie Rohdaten in echten Mehrwert für Ihr Unternehmen umwandeln.
Mit Hilfe dieser Studie lernen Sie
- die Rolle der Datenvorverarbeitung durch IT- und Fachabteilungen (Data Preparation) in den analytischen Landschaften der Unternehmen kennen.
- wie der aktuelle Zustand und die Zukunftspläne von Organisationen im Bereich Data Preparation aussehen.
- was Firmen unternehmen, um ein angemessenes und zeitgemäßes Maß an analytischer Flexbilität zu erreichen, ohne dabei Data Governance und Datenqualität opfern zu müssen.
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„BARC Surveys geben mir einen praktischen Überblick darüber, was es auf dem Markt gibt und was man im Alltag über Data, BI und Analytics sonst nicht mitbekommt.“
Pietro Grammatico, Director Service Management BI, Vorwerk
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Durch die um sich greifende Digitalisierung der Wirtschaft ist intelligentes Datenmanagement ein zunehmend wichtiger Schlüssel zum Geschäftserfolg. Daten und deren Analyse gewinnen in diesem Zusammenhang verstärkt an Bedeutung und tragen entscheidend dazu bei, die Profitabilität von Unternehmen zu steigern.
Data Preparation bezeichnet den Prozess zur Aufbereitung und Bereitstellung von Daten für Data Discovery und fortgeschrittene Analysen (Advanced Analytics). Das Ziel von Data Preparation ist, Fachanwender und Data Scientists dabei zu unterstützen, Daten für ihre analytischen Anforderungen aufzubereiten. Data Preparation kann entweder im Fachbereich selbst oder durch die IT erfolgen. Data Preparation ist ein Unterbereich der Datenintegration und kann mit Spezialwerkzeugen oder auch mit klassischen Werkzeugen für die Datenintegration umgesetzt werden, wie ETL-Werkzeuge, Werkzeuge für Datenvirtualisierung oder DW-Automation.
Die vorliegende Umfrage von BARC beleuchtet die Rolle der Datenvorverarbeitung durch IT- und Fachabteilungen (Data Preparation) in den analytischen Landschaften der Unternehmen.
Neben der Betrachtung des aktuellen Zustandes und der Zukunftspläne von Organisationen im Bereich Data Preparation wird die Umfrage insbesondere der Frage nachgehen, was Firmen unternehmen, um ein angemessenes und zeitgemäßes Maß an analytischer Flexibilität zu erreichen, ohne dabei Data Governance und Datenqualität opfern zu müssen.
FAQ
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