How to automate master data management with machine learning?
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2021
Typ der Arbeit
Bachelor
Studiengang
Sammlung
Typ
11 - Studentische Arbeit
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Basel
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Manufacturer, Northwestern Switzerland
Zusammenfassung
Insufficient training, undefined or unclear processes, and the decentralization of subsidiaries in the past result in challenges for the company’s master data management (MDM) and master data quality today. Due to the described sources of the MDM problem, three goals were determined. First, an analysis of the article master data has to be conducted. Second, an identification and recommendation of MDM best practices has to be made. Third, a recommendation of how to proceed, based on the results of the two other objectives, will be given.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
Schaller, P. (2021). How to automate master data management with machine learning? [Hochschule für Wirtschaft FHNW]. https://irf.fhnw.ch/handle/11654/41141