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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

Daten ohne Qualität sind quasi wertlos.

Bedeutung hoher Datenqualität

Warum ist eine hohe Datenqualität wichtig? Daten bekommen einen so hohen Wert zugesprochen, weil sie Unternehmen ermöglichen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu automatisieren und spezifischer auf Kunden zuzugehen. Doch

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Bestandteile des Datenmanagements

Die Bestandteile des Datenmanagements greifen ineinander und bilden ein funktionierendes System. Doch was genau sind diese Elemente und wie tragen sie zur Weiterentwicklung des Unternehmens bei? Bestandteile des Datenmanagements und

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Zielführendes Datenmanagement bedeutet Anpassungsfähigkeit.

Vorteile des Datenmanagements

Welche Vorteile bietet Datenmanagement für Unternehmen?  Alle sprechen von datengetrieben – doch was bedeutet es wirklich, datengestützt im Unternehmensalltag zu arbeiten? In diesem Beitrag beleuchte ich die Vorteile des Datenmanagements

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Oft hapert es an den grundlegenden Datenmanagement-Aufgaben.

Aufgaben im Datenmanagement

Welche Aufgaben umfasst das Datenmanagement? Das Datenmanagement umfasst eine Vielzahl an Aufgaben, um Daten korrekt zu identifizieren, zu organisieren, zu modellieren, zu erfassen, aufzubereiten, zu integrieren, zu pflegen, zu analysieren

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