Angebote zum Bereinigen von Personendaten

 

Checkliste: Wie fange ich ein Projekt an?

Vergleichen Sie die Ist-Situation mit den Vorgaben für die Zukunft. Benutzen Sie dazu unsere kostenlose Checkliste!

Projektplanung:  Wie setze ich das Bereinigen in einen Projektplan um?

Unser Muster-Projektmodell bildet dies ab. Entwickeln Sie damit den Projektplan für ihre spezielle Situation! Gerne unterstützen wir Sie dabei.

Dubletten: Wie kann ich sie erkennen?

Finden Sie die Dubletten mit unserem speziellen, erprobten Verfahren. Lassen Sie ihre Daten durch CrowTen überprüfen!

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Checkliste für das Bereinigen von Personendaten

Sie planen ein Projekt zur Bereinigung von personenbezogenen Daten. Da stellen sich sofort Fragen nach dem Aufwand und nach der Komplexität der Bereinigung. Falls Sie schon Erfahrungen mit solchen Projekten gesammelt haben, werden Sie den Umfang des Vorhabens abschätzen können. Aber vielleicht gehören Sie zu einem Unternehmen, das in diesem Bereich noch unerfahren ist. Oder, Sie möchten eine externe Meinung zu ihrem Vorhaben einholen. In diesem Fall hilft Ihnen unsere Checkliste.

Projektplanung zum Bereinigen von Personendaten

Wie viel Zeit braucht das Bereinigen der Personendaten? Welche Ressourcen sind notwendig? Welche Kosten werden anfallen? Mit der Projektplanung beantworten Sie diese Fragen.

Die Projekte der Datenbereinigung sind sich ähnlich. Dies nützen wir aus. So haben wir aufgrund der gemachten Erfahrungen einen Muster-Projektplan erstellt. Selbstverständlich kommt nicht in jedem Projekt jede Tätigkeit vor. Den Muste-Projektplan können Sie nutzen. Die nicht benötigten Schritte streichen Sie einfach weg. Sie erhalten den Projektplan und den Terminplan. Sie werden automatisch erzeugt. Ebenso erhalten Sie eine Abschätzung der benötigten Ressourcen und der Kosten.

Dubletten erkennen in Personendaten

Dubletten erkennen in Personendaten erfordert spezielle Softwareprogramme. CrowTen stellt mit dem Data AppKit ein effizientes Verfahren bereit. Es findet Dubletten, wo andere heute eingesetzte Algorithmen an die Grenze kommen und versagen.