Wie sieht ein permanentes Monitoring der Datenqualität aus?
Inhalt:
Datenmigrationsprojekte stellen Unternehmen oft vor große Herausforderungen, auch in Hinblick auf dem Weg zu S/4HANA. Es gibt viele Fallstricke, die auf einen hier unerfahrenen Projektleiter warten. Erfahren Sie in unserer vierteiligen Webinar-Reihe, wie Sie Migrationsprojekte erfolgreich aufsetzen und durchführen. Im vierten und letzten Teil "Trust Your Data" liegt der Fokus auf die Beibehaltung der hohen Datenqualität. Es wird aufgezeigt, welche Tools verwendet werden können und welche Auswirkungen deren Anwendung hat.
Alle Teile auf einen Blick:
Teil 1: 05.06.2025 - Erfahren Sie mehr über Datenanalyse sowie aufkommende Herausforderungen.
Teil 2: 24.06.2025 - Lernen Sie, wie Sie sauber und erfolgreich Ihre Daten für die Migration vorbereiten, um für die S/4 Conversion bestens vorbereitet zu sein.
Teil 3: 17.07.2025 - Wir berichten, mit welchen Tools Sie Ihre Stammdaten sauber nach S/4HANA migrieren können.
Teil 4: 29.07.2025 - Wie sieht ein permanentes Monitoring der Datenqualität aus?
Zielgruppe:
- Projektleiter
- Stammdatenverantwortliche
Agenda:
- Herausforderungen von Migrationsprojekten
- Ablauf einer Migration
- Phase 4: Trust Your Data
- Strategien für hohe Datenqualität
So bewahren Sie eine hohe Datenqualität nach der Datenmigration
Stammdaten von hoher Qualität wirken sich in vielerlei Hinsicht positiv für Unternehmen aus. Sie sind beispielsweise notwendig, um strategischen Anforderungen gerecht zu werden, aussagekräftige Analysen durchzuführen und die richtigen Geschäftsentscheidungen zu treffen. Auch das Erfüllen von behördlichen oder gesetzlichen Auflagen fällt deutlich leichter, wenn die Stammdaten gepflegt sind. Im Vertrieb ermöglichen korrekte und vollständige Daten einen 360°-Blick auf den Kunden und eröffnen lukrative Cross-Selling-Potenziale. Auch die Harmonisierung, Integration und Standardisierung von Geschäftsprozessen stellt hohe Anforderungen an die Datenqualität. Kurz gesagt: Es gibt keine guten Informationen aus schlechten Daten.
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