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Zeitgewinn & datengestützte Entscheidungen:
durch Excel-Automatisierung sowie Daten- und System-Optimierung
Zu diesen Themen
Themen:
Datenmanagement, Datenqualität, Datenaufbereitung, Datenschutz, Daten und E-Rechnungen sowie Stammdatenmanagement.
Hintergrund:
Diese Themen sind oft unbeliebt in Unternehmen und schwer greifbar – deshalb kombiniere ich sie mit vielen Praxisbeispielen.
Themen:
Datenanalyse, Tools, Dashboards, Excel-Automatisierung und Power BI.
Hintergrund:
Datengetrieben zu arbeiten, ist nicht selten ein gestecktes Unternehmensziel – und kann richtig nach hinten losgehen.
Fundiert, datengestützte Prozesse und Entscheidungen zu nutzen, ist allerdings sehr sinnvoll.
Dennoch werden Reporting und Analyse in vielen Unternehmen noch sehr manuell gehandhabt, obwohl es mit Sicherheit anders möglich ist.
Themen:
Anforderungsmanagement und Administration von ERP- und CRM-Systemen.
Hintergrund:
Bestehende Systeme bringen oft nicht die erhoffte Entlastung und Funktionalität im Tagesgeschäft.
Statt der geplanten Zeit bei manuellen Prozessen zurückzugewinnen, steigt die Frustration, wobei das Potenzial vorhandener Systeme oft nicht ausgenutzt wird.
Gemischte Beiträge
Über E-Rechnungen hinaus: Die umfassende Überprüfung der Kundenstammdaten
Eine Chance zur umfassenden Überprüfung der Kundenstammdaten Wie kann eine vollumfängliche Kundenstammdaten-Bereinigung ablaufen, nachdem umfassender Bedarf ersichtlich wurde? Die Umstellung auf E-Rechnungen bietet nicht nur eine notwendige Anpassung, sondern auch
Datengrundlage für E-Rechnungen
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Verstreute Daten und Datensilos angehen
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Praxisbeispiel: Prozess der Datenaufbereitung für ERP und CRM in Excel
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Schritte der Datenaufbereitung
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Von Datenaufbereitung betroffene Abteilungen
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Definition und Ziele der Datenaufbereitung
Was ist eine Datenaufbereitung? Datenaufbereitung ist ein wesentlicher Schritt, um eine hohe Qualität und Nutzbarkeit von Daten zu erreichen. Die Definition der Datenaufbereitung umfasst alle notwendigen Schritte und Maßnahmen, um
Rechenbeispiel zu dysfunktionalen Prozessen durch Datenqualitätsprobleme
Eine hohe Datenqualität ist entscheidend für eine Vielzahl täglicher Abläufe in Unternehmen. Im Folgenden finden Sie ein Rechenbeispiel zu dysfunktionalen Prozessen durch Datenqualitätsprobleme. Verstreute Daten: Annahme: – 10 Stunden/Woche In
Vorteile hoher Datenqualität
Die Vorteile einer hohen Datenqualität werden oft unterschätzt. Und meist liegt es daran, dass die konkreten positiven Effekte verbesserter Datenqualität einfach nicht vorstellbar sind, das Thema Datenqualität zu abstrakt wirkt.
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