10. Dezember 2025

Datenqualität (DQ) ist entscheidend für den Erfolg von Analytics Engineering und KI-Anwendungen. Trotz hoher Investitionen in Datenmodernisierung bleiben Datenqualitätsprobleme bestehen, was die Effektivität von Datenteams beeinträchtigt. Um DQ zu verbessern, sind verteilte Verantwortung, systematische Tool-Nutzung und proaktive Datenstrategien notwendig.

28. November 2025

Trotz Investitionen in Datenmodernisierung bestehen Datensilos und Qualitätsprobleme in Finanzinstituten. Ursachen sind regulatorischer Druck, M&A-Aktivitäten und Autonomie der Geschäftsbereiche. Erfolgreiche Lösungen beginnen mit regulatorischen Anwendungsfällen, setzen auf föderierte Verantwortlichkeit und verfolgen einen inkrementellen Integrationsansatz. Photo by Eren Li: https://www.pexels.com/photo/photo-of-magnifying-glass-on-top-of-braille-7188802/