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Auflistung HMD 48(3) - Juni 2011 - Stammdatenmanagement nach Titel
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- ZeitschriftenartikelAufbau und Weiterentwicklung der Datenqualitätsmessungen bei der Telekom Deutschland GmbH(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 3, 2011) Glaß, Marco; Schmidt, ThorstenDie Verarbeitung von großen Datenmengen erzeugt in Unternehmen hohe Kosten durch Datenqualitätsprobleme. Im Jahr 2007 erklärte man daher das Data Management zum strategischen Thema der IT. Lösungen, um die Datenqualität messbar zu machen, wurden in den darauf folgenden vier Jahren konzipiert, auf- und ausgebaut. Für die Identifikation von Brandherden in den IT-Prozessen wurde ein Verfahren entwickelt. So konnten relevante Datenqualitätsdimensionen, Datenobjekte und Messregeln ausgewählt werden. Zur Durchführung der Messungen wurde eine IT-Plattform aufgebaut. Die Darstellung der Messergebnisse erfolgt durch ein adressatengerechtes Dashboard.
- ZeitschriftenartikelBücher(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 3, 2011) Weisbecker, Anette; Hildebrand, Knut; Heilmann, Heidi; Jarosch, Jürgen
- ZeitschriftenartikelCartoon(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 3, 2011)
- ZeitschriftenartikelDatenqualitätsmessung von Kundenstammdaten bei Roche Diagnostics(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 3, 2011) Rohweder, Jan PhilippDer Index Netto-Datenbank-Qualität (NDQ) überzeugt sowohl mit einer allgemeinverständlichen Interpretation als auch als schlüssiges Controlling-Konzept, mit dem handlungsrelevante Informationen bezüglich des Status quo der Datenqualität (DQ) von Kundenstammdaten in Vertriebsanwendungssystemen vermittelt werden können. Der Index NDQ dient auch zur Kommunikation der Ziele des DQ-Managements im Vertrieb an alle Stakeholder auf allen Managementebenen. Die Ziele für das DQ-Management werden im Vertrieb der Roche Diagnostics Deutschland seit 2006 im Rahmen von Service Level Agreements auf Basis des Index NDQ zwischen Marketing und DQ-Management vereinbart.
- ZeitschriftenartikelEditorial(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 3, 2011) Hildebrand, Knut; Otto, Boris; Weisbecker, Anette
- ZeitschriftenartikelEin Reifegradmodell für Business-Intelligence-Lösungen(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 3, 2011) Dinter, BarbaraDie steigende Bedeutung von Business Intelligence (BI) für die Steuerung und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erfordert eine kontinuierliche, transparente und detaillierte Bewertung der BI-Lösungen in den Organisationen. Zu diesem Zweck wurde das BI-spezifische Reifegradmodell biMM (Business Intelligence Maturity Model) entwickelt. Im Beitrag werden dessen fünf Reifegradstufen in den Dimensionen Fachlichkeit, Technik und Organisation beschrieben. Auswertungen einer Studie, basierend auf biMM, zeigen den State of the Art von BI-Lösungen im deutschsprachigen Raum. Die durchschnittliche Reife der Unternehmen ist der dritten Stufe zuzuordnen. Aus den geplanten BI-Aktivitäten und dem zukünftig prognostizierten Reifegrad lassen sich Trends und künftige Herausforderungen für Praxis und Wissenschaft gleichermaßen ableiten. Dazu zählen aufbauorganisatorische Maßnahmen, wie die Einrichtung eines BI-Competence-Centers, ein stärkerer Fokus auf die Wirtschaftlichkeit und ein verbesserter Wirkungsgrad der BI-Architektur.
- ZeitschriftenartikelEine Datenqualitätsstrategie für große Organisationen am Beispiel der Bundeswehr(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 3, 2011) Fürber, Christian; Sobota, JoachimIm Rahmen der Ausführung von Geschäftsprozessen spielt die Qualität von Stammdaten eine übergeordnete Rolle, da Stammdaten Informationen bereitstellen, die benötigt werden für die fehlerfreie Prozessabwicklung und damit für den Erfolg einer Organisation. Um den störungsfreien Ablauf der logistischen Prozesse zu gewährleisten, hat die Bundeswehr eine Strategie zur Herstellung und Aufrechterhaltung einer hohen Stammdatenqualität basierend auf Best Practices der Industrie und Wissenschaft entwickelt. Die Datenqualitätsstrategie ist auf große Unternehmen mit verteiltem Wissen und Rollenträgern zugeschnitten und umfasst Methoden der Bereiche Data Governance, Datenqualitäts-management und Prozessmanagement.
- ZeitschriftenartikelFallstudie zum Führungssystem für Stammdatenqualität bei der Bayer CropScience AG(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 3, 2011) Ebner, Verena; Brauer, BertholdZur Konsolidierung der Systemlandschaft führte die Bayer CropScience AG eine globale Harmonisierung der Geschäftsprozesse mit Stammdatenkonsolidierung durch. Die dabei ermittelten Defizite in den Unternehmensprozessen konnten auf mangelnde Datenqualität zurückgeführt werden. Zur langfristigen Verbesserung der Prozesseffizienz wurden Geschäftsregeln definiert, die die Daten qualitativ bewerten und Verbesserungsmaßnahmen nach sich ziehen. Ein Kennzahlensystem dient der Auswertung der Regeln. Zur kontinuierlichen Überwachung der Datenqualität und Steuerung von Maßnahmen sind Aufgaben und Verantwortung definiert, zugewiesen und in den Zielsystemen der Mitarbeiter verankert.
- ZeitschriftenartikelFunktionales Stammdatenmanagement(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 3, 2011) Meyer, NorbertDie Abwicklung von Geschäftsprozessen benötigt Stammdaten. Art und Umfang werden durch die Anforderungen dieser Prozesse bestimmt. Deren Dynamik und Komplexität erfordern ein dediziertes Stammdatenmanagement in Verantwortung des Business, nicht der IT. Das Stammdatenmanagement regelt das Zusammenspiel von Geschäftsprozessen und Stammdaten, dokumentiert die Verantwortlichkeiten, einschließlich der organisatorischen Einbindung des Stammdatenmanagements im Unternehmen, und definiert den Datenlebenszyklus. Ebenfalls Aufgabe des Stammdatenmanagements ist die Behandlung von Änderungen an Stammdaten aufgrund geänderter funktionaler oder technischer Anforderungen von der Einflussanalyse bis zur funktionalen Datenmigration.
- ZeitschriftenartikelGlossar zu Stammdatenmanagement(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 3, 2011)