Datenaustausch mit Dritten

Data Contracts legen Protokolle für das Datenmanagement fest. Dadurch fördern sie verantwortungsvolle Praktiken und stellen die Einhaltung rechtlicher und qualitativer Standards sicher – auch beim Datenaustausch zwischen Organisationen und ihren externen Partnern.

Datenaustausch mit Dritten

Data Contracts legen Protokolle für das Datenmanagement fest. Dadurch fördern sie verantwortungsvolle Praktiken und stellen die Einhaltung rechtlicher und qualitativer Standards sicher – auch beim Datenaustausch zwischen Organisationen und ihren externen Partnern.

Das Problem

Der Datenaustausch mit externen Partnern birgt Risiken wie Datenpannen, Nichteinhaltung von Vorschriften und Probleme mit der Datenqualität.

Die Lösung

Datenverträge sind verbindliche Vereinbarungen, die Richtlinien für das Datenmanagement, Sicherheitsstandards und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO oder HIPAA festlegen. Sie stellen sicher, dass Dritte die Daten angemessen behandeln und dass die ausgetauschten Daten den rechtlichen und qualitativen Standards entsprechen.

Das Problem

Der Datenaustausch mit externen Partnern birgt Risiken wie Datenpannen, Nichteinhaltung von Vorschriften und Probleme mit der Datenqualität.

Die Lösung

Datenverträge sind verbindliche Vereinbarungen, die Richtlinien für das Datenmanagement, Sicherheitsstandards und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO oder HIPAA festlegen. Sie stellen sicher, dass Dritte die Daten angemessen behandeln und dass die ausgetauschten Daten den rechtlichen und qualitativen Standards entsprechen.

Mehr Use Cases

Abteilungsübergreifender Datenaustausch

Data Contracts bieten einen gemeinsamen Datenrahmen, der eine effektive Kommunikation fördert und das Vertrauen zwischen den Abteilungen stärkt. Das Ergebnis ist eine vereinfachte Integration, die die Datenqualität im gesamten Unternehmen verbessert und langfristige Vorteile mit sich bringt.

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Machine-Learning-Modelle

Im Business-Kontext des maschinellen Lernens sind Data Contracts eine wesentliche Schutzmaßnahmen für die Modellleistung. Sie legen präzise Kriterien für Datenqualität, -umfang, -zeit und -struktur fest. Ihr Zweck ist es, sicherzustellen, dass Machine-Learning-Modelle immer die richtigen Daten für eine optimale Leistung erhalten – auch in sich verändernden Datenumgebungen.

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Dr. Larysa Visengeriyeva
Head of Data and AI
larysa.visengeriyeva@innoq.com
Termin vereinbaren

Wir begleiten auch Ihr Digitalisierungsvorhaben in Ihrer Branche über alle Phasen hinweg und freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.

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Head of Data and AI
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