„Unsere Daten reichen nicht“ –
Belastbare Planung und valide Szenarien trotz Imperfektion

Planung mit unperfekten Daten: SSOT, Plausis, ETL Transformationen, FastTrack & ML-Imputation.

Wie man mit Single Source of Truth, Validierungsregeln und ML-Imputation verlässliche Forecasts liefert - auch bei heterogenen Vorsystemen.   

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Was Sie erwartet:

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Erfahren Sie:

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• Typische DQ-Pain Points (ERP, CRM, HR)   

• SSOT + Regelwerk: Plausis, Outlier-Flags, fit-for-purpose Qualität 

• ML-Imputation & Bias-Checks—einfach erklärt   

• Kurz-Demo: Forecast „trotz“ Datenlücken   

• DQ-Starter-Audit + sofort wirksame Qualitätsregeln