Datenqualität

Daten­qua­li­tät bezieht sich auf die Genau­ig­keit, Voll­stän­dig­keit, Kon­sis­tenz, Zuver­läs­sig­keit und Rele­vanz von Daten. Hohe Daten­qua­li­tät ist ent­schei­dend für eine Viel­zahl von Geschäfts­pro­zes­sen und Ent­schei­dun­gen. Sie ermög­licht es Unter­neh­men, fun­dier­te Ent­schei­dun­gen zu tref­fen, Pro­zes­se zu opti­mie­ren, die Kun­den­zu­frie­den­heit zu ver­bes­sern und die Com­pli­ance zu gewähr­leis­ten.

In der Arbeits­welt kann die Daten­qua­li­tät bei­spiels­wei­se die Genau­ig­keit von Per­so­nal­in­for­ma­tio­nen, die Zuver­läs­sig­keit von Leis­tungs­da­ten oder die Kon­sis­tenz von Finanz­da­ten betref­fen. Eine schlech­te Daten­qua­li­tät kann zu inef­fi­zi­en­ten Pro­zes­sen, fal­schen Ent­schei­dun­gen und Com­pli­ance-Pro­ble­men füh­ren.
Um die Daten­qua­li­tät zu gewähr­leis­ten, kön­nen Unter­neh­men ver­schie­de­ne Stra­te­gien und Tools ein­set­zen, wie z.B. Daten­qua­li­täts­ma­nage­ment-Sys­te­me, Daten-Gover­nan­ce-Richt­li­ni­en und regel­mä­ßi­ge Daten­qua­li­täts­prü­fun­gen. Es ist auch wich­tig, dass alle Mit­ar­bei­ter, die mit Daten arbei­ten, geschult sind und die Bedeu­tung der Daten­qua­li­tät ver­ste­hen.
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    Equal Pay, Gender Pay Gap und Durchsetzung der Lohngleichheit

    Die Lohn­un­gleich­heit zwi­schen Män­nern und Frau­en, bekannt als Gen­der Pay Gap, besteht immer noch in Deutsch­land. Trotz­dem gibt es posi­ti­ve Ent­wick­lun­gen, die zur Bekämp­fung die­ser Ungleich­heit bei­tra­gen. Eine weg­wei­sen­de Ent­schei­dung des Bun­des­ar­beits­ge­richts hat kürz­lich den Equal-Pay-Grund­satz gestärkt und ver­deut­licht, dass von die­sem Grund­satz nicht abge­wi­chen wer­den darf, nur weil ein männ­li­cher Kol­le­ge ein höhe­res Gehalt…