TY - THES AU - Rüf, Markus T1 - Herausforderung Datenqualität – Modellgestütztes Vorgehen für die systematische Verbesserung der Datenqualität DA - 2018 CY - Chur PB - Hochschule für Technik und Wirtschaft HTW Chur A3 - Barkow, Ingo AB - Die Qualität der Daten avanciert in Zeiten von Big Data, Machine Learning, bei Business Intelligence und Data Mining Anwendungen zu DEM entscheidenden Faktor. Ohne die korrekten Grunddaten werden diese Vorhaben zur Farce. Die Arbeit versucht die Ausprägungen, die Ursachen und die Auswirkungen der Qualität von betrieblichen Daten aufzudecken und entwickelt ausgehend vom aktuellen Forschungsstand ein Vorgehensmodell für die proaktive Steuerung von Datenqualität in einem Unternehmen. Mit einer partizipativen Fallstudie wird das Vorgehensmodell auf seine Praxistauglichkeit in einem KMU untersucht. Die Datenanalyse wird mit Data Profiling durch die Validierung des Datenbestandes anhand von Metadaten wie Business Rules für die Qualitätsniveau-Bestimmung praxisnah demonstriert. Die Arbeit schliesst mit Umsetzungsempfehlungen für ein nutzenstiftendes Datenqualitätsmanagement in einem KMU. M3 - Masterarbeit Information and Data Management M4 - Citavi ER -