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Ressourcen & Dokumentation
Erfahren Sie mehr über Datenqualität, entdecken Sie Best Practices und lernen Sie, wie Sie Ihre Salesforce-Daten verbessern.
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Erste Schritte
Einführung in die Datenqualität
Starten Sie mit den Grundlagen der Datenqualität und erfahren Sie, wie DQS Ihnen hilft, Ihre Salesforce-Daten zu messen und zu verbessern.
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Erste Schritte
Warum Datenqualität wichtig ist
Verstehen Sie die geschäftlichen Auswirkungen schlechter Datenqualität und warum Unternehmen jetzt in Datenqualität investieren.
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Erste Schritte
Schnellstart-Leitfaden
In 10 Minuten von null zu Ihren ersten Datenqualitäts-Einsichten. Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Einstieg.
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Datenqualität
Was ist Datenqualität?
Erfahren Sie, was Datenqualität bedeutet, wie sie gemessen wird und warum sie über den Erfolg Ihrer Reporting-, Automatisierungs- und KI-Initiativen entscheidet.
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Datenqualität
Was ist ein Data Quality Score?
Ein Data Quality Score verwandelt die Gesundheit Ihrer Daten in eine einzige Zahl. Erfahren Sie, wie er berechnet wird, was als guter Wert gilt und wie Sie ihn im Zeitverlauf verfolgen.
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Datenqualität
Die fünf Dimensionen der Datenqualität
Lernen Sie die fünf Dimensionen kennen, die DQS misst: Vollständigkeit, Gültigkeit, Eindeutigkeit, Aktualität und Konsistenz.
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Datenqualität
Vollständigkeit
Alle 10 Vollständigkeitsmetriken, die DQS misst, der diagnostische Funnel zum Auffinden fehlender Daten und wie Sie die Vollständigkeitsanalyse konfigurieren.
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Datenqualität
Gültigkeit
Alle 6 Gültigkeitsmetriken, die DQS misst, der diagnostische Ablauf zum Auffinden von Formatfehlern und Datenmüll und wie Sie musterbasierte Validierung konfigurieren.
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Datenqualität
Eindeutigkeit
Alle 6 Eindeutigkeitsmetriken, die DQS misst, der diagnostische Ablauf zum Auffinden von Dubletten und sich wiederholenden Inhalten und wie Sie die Eindeutigkeitsanalyse konfigurieren.
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Datenqualität
Aktualität
Alle 6 Aktualitätsmetriken, die DQS misst, der diagnostische Ablauf zum Auffinden veralteter und anomaler Daten und wie Sie die Frische-Analyse konfigurieren.
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Datenqualität
Konsistenz
Alle 6 Konsistenzmetriken, die DQS misst, der diagnostische Ablauf zum Auffinden von Wertfragmentierung und wie Sie die Konformitätsanalyse konfigurieren.
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KI-Bereitschaft
PII-Erkennung
Die 8 PII-Erkennungsmuster von DQS, drei Presets für gängige Scan-Szenarien und wie Sie die musterbasierte Erkennung konfigurieren.
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KI-Bereitschaft
Agentforce-Datenqualität: Salesforce-Daten für KI vorbereiten
Verbessern Sie die Agentforce-Datenqualität und die Datenbereitschaft. Ein praktischer Leitfaden zur Vorbereitung Ihrer Salesforce-Daten für KI-Agenten mit DQS — Vollständigkeit, Konsistenz und PII-Erkennung.
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KI-Bereitschaft
Agentforce-Checkliste zur Datenbereitschaft
Eine praktische Agentforce-Checkliste zur Datenbereitschaft. Beurteilen Sie, ob Ihre Salesforce-Daten für KI-Agenten bereit sind — über Vollständigkeit, Konsistenz, PII und mehr.
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KI-Bereitschaft
Warum Agentforce-Agenten falsche Antworten geben: Datenqualität als Ursache
Warum Agentforce falsche Antworten gibt: 6 Datenqualitätsursachen hinter ungenauen Antworten und Halluzinationen, die DQS-Metrik zur Diagnose jeder Ursache und die Lösung.
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KI-Bereitschaft
Agentforce und PII: Sensible Daten vor dem KI-Deployment schützen
Agentforce liest PII, die in Salesforce-Textfeldern verborgen sind. Erfahren Sie, wie Sie sensible Daten vor dem Deployment finden und bereinigen, um das Compliance-Risiko zu senken.
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KI-Bereitschaft
Salesforce-Datenbereinigung für Agentforce: Leitfaden Objekt für Objekt
Ein feldbezogenes Playbook zur Salesforce-Datenbereinigung für Agentforce. Welche Objekte und Felder Sie für Service- und Sales-Agenten zuerst bereinigen, zugeordnet zu DQS.
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KI-Bereitschaft
Agentforce-Datenqualität: Häufig gestellte Fragen
Antworten auf häufige Fragen zur Agentforce-Datenqualität: Benötigt Agentforce saubere Daten, welche Daten es liest, Bereitschaftsschwellen, PII-Risiko und wie Sie sich vorbereiten.
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Best Practices
Ein Data-Governance-Framework aufbauen
Etablieren Sie Governance-Rollen, Richtlinien und Standards, um Datenqualität in Ihrer gesamten Organisation zu steuern.
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Best Practices
Datenqualität messen
Definieren Sie KPIs, erstellen Sie Scorecards und benchmarken Sie Ihre Datenqualität, um kontinuierliche Verbesserung voranzutreiben.
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Best Practices
Eine Datenqualitätskultur aufbauen
Fördern Sie Akzeptanz und Nachhaltigkeit durch Change Management, Schulungen und organisatorische Ausrichtung.
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Best Practices
10 häufige Fallstricke bei der Datenqualität
Vermeiden Sie die Fehler, die Datenqualitätsinitiativen zum Scheitern bringen, und lernen Sie Erholungsstrategien kennen.
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DQS verwenden
DQS im Überblick
Erfahren Sie, was Data Quality Sense ist, wie es funktioniert und warum eine Salesforce-native Architektur für Ihre Daten entscheidend ist.
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DQS verwenden
Definition-Builder-Leitfaden
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen von DQS-Definitionen mit dem 5-Schritte-Assistenten. Objekte, Felder, Schwellenwerte und Dimensionsgewichtungen konfigurieren.
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DQS verwenden
Scans ausführen
Erfahren Sie, wie Sie DQS-Scans ausführen, den Fortschritt überwachen, große Datenmengen handhaben und wiederkehrende Scans planen.
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DQS verwenden
Ergebnisse verstehen
Lernen Sie, DQS-Scan-Ergebnisse zu interpretieren, Dimensionsscores zu lesen, zu betroffenen Datensätzen zu navigieren und Daten zur Bereinigung zu exportieren.
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Salesforce
Datenqualität in Salesforce
Was Datenqualität in Salesforce bedeutet, warum CRM-Daten mit der Zeit verfallen, welche sechs Dimensionen wirklich zählen und wie Sie die Salesforce-Datenqualität nativ messen und steigern.
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Anwendungsfälle
Vollständigkeit: Konfigurationsszenarien
Drei praxisnahe Anleitungen, die zeigen, wie Sie die DQS-Vollständigkeitsanalyse für unterschiedliche Geschäftsanforderungen konfigurieren.
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Salesforce
Datenqualität in Salesforce messen
Wie ein Datenqualitäts-Score (Data Reliability Score) in Salesforce funktioniert: gewichtete Dimensionen, feldbezogene Aufschlüsselung und langfristiges Qualitäts-Tracking.
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Anwendungsfälle
Konsistenz: Konfigurationsszenarien
Drei praxisnahe Anleitungen, die zeigen, wie Sie die DQS-Konsistenzanalyse für unterschiedliche Geschäftsanforderungen konfigurieren.
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Salesforce
Salesforce-Datenqualität steigern: ein wiederholbarer Kreislauf
Wie Sie die Datenqualität in Salesforce nachhaltig verbessern: ein praktischer, wiederholbarer Kreislauf aus Erkennung, Priorisierung, Behebung, Prävention und Überwachung.
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Anwendungsfälle
Validität: Konfigurationsszenarien
Drei praxisnahe Anleitungen, die zeigen, wie Sie die DQS-Validitätsanalyse für unterschiedliche Geschäftsanforderungen konfigurieren.
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Salesforce
Salesforce Datenqualitäts-Dashboard: die Kennzahlen, die wirklich zählen
Was ein Salesforce Datenqualitäts-Dashboard messen sollte: Datenqualitäts-Score, Dimensionsaufschlüsselung, Feldzustand, Trendverlauf und PII-Exposition.
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Anwendungsfälle
Aktualität: Konfigurationsszenarien
Drei praxisnahe Anleitungen, die zeigen, wie Sie die DQS-Aktualitätsanalyse für unterschiedliche Geschäftsanforderungen konfigurieren.
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Anwendungsfälle
Eindeutigkeit: Konfigurationsszenarien
Drei praxisnahe Anleitungen, die zeigen, wie Sie die DQS-Eindeutigkeitsanalyse für unterschiedliche Geschäftsanforderungen konfigurieren.
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Anwendungsfälle
PII-Erkennung: Konfigurationsszenarien
Drei praxisnahe Anleitungen, die zeigen, wie Sie die DQS-PII-Erkennung für unterschiedliche Scan-Anforderungen konfigurieren.
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