Studie zum Produktdatenmanagement in Industrie und Handel - Fokus Datenqualität
In der ProDa #3 Studie wurden Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus verschiedenen Fachbereichen von Industrie- und Handelsunternehmen, die ein PIM-System im Einsatz haben, zum Thema Datenqualität befragt.
93% der Experten/innen bringen bereits Erfahrung mit einem Product Information Management- oder Masta Data Management-System. Die Hälfte der befragten Teilnehmer hat dabei bereits mehr als 5 Jahre Erfahrung mit einem solchen System. Die Studie zeigt auf, welchen Einfluss PIM-/MDM-Systeme auf die Datenqualität nehmen, wie häufig Unternehmen ihre Produktdaten aktualisieren und welche Rolle Qualitätskriterien, Bezugsquellen und mehr spielen.
Die Ergebnisse geben einen Einblick darüber, wie Unternehmen beim Thema Produktdatenqualität aufgestellt sind, wo noch hohes Verbesserungspotenzial besteht und welchen Effekt PIM-/MDM-Systeme darauf haben.
Die ProDa #3 ist bereits die dritte Studie, die die Hochschule Aalen und SDZeCOM in einem gemeinsamen Projekt umgesetzt hat. Die Innovationskraft der Hochschule spiegelt sich nicht nur in praxisorientierten Studiengängen wieder, sondern ebenfalls in der hervorragenden Platzierung der CHE-Hochschulranking zur Qualitätsbewertung von Forschung und Lehre.
Diese nützliche Informationen können Sie aus der Studie ziehen.
Einblicke in Datenqualität und Systemerfahrung
Die Studie liefert eine tiefe Analyse über den Einfluss von PIM-/MDM-Systeme auf Datenqualität sowie die Nutzungshistorie. Diese Einblicke sind wertvoll für Fachleute, die an der Optimierung ihrer Datensysteme arbeiten.
Ergebnisse aus Erfahrung
Die Studie basiert auf einem Erfahrungsschatz, da 93% der Teilnehmer bereits Kenntnisse mit PIM- oder MDM-Systemen aufweisen. Die gewonnenen Erkenntnisse liefern praxisnahe Einblicke über den tatsächlichen Einfluss dieser Systeme auf Datenqualität und Aktualisierungsprozesse.
Strategische Implikationen für Unternehmen
Die Ergebnisse bieten einen klaren Einblick in den Status quo der Produktdatenqualität in Unternehmen, identifizieren Verbesserungsmöglichkeiten und verdeutlichen den Effekt dieser Systeme. Dies ermöglicht Unternehmen, gezielt ihre Datenqualitätsstrategien zu optimieren.
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