Winkelmann,AxelMatzner,MartinMüller,OliverBecker,JörgDinter,BarbaraWinter,RobertChamoni,PeterGronau,NorbertTurowski,Klaus2019-07-112019-07-112008978-3-88579-232-1https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/24088Eine Automatisierung von Prozessen mithilfe einer durchgehenden in­formationssystematischen Unterstützung stellt hohe Anforderungen an die Qualität der zugrundeliegenden Stammdaten. In der Domäne „Handel" adressieren Händler und Produzenten mangelnde Stammdatenqualität mit Projekten zur Vermeidung syntaktischer Datenfehler. Auch die Forschung widmet sich vornehmlich Metho­den und Techniken zur Entdeckung, Vermeidung und Korrektur syntaktischer Da­tenfehler (z.B. fehlender Werte, Tippfehler). Semantische Belange wurden und werden bislang vernachlässigt. Unzureichende semantische Datenqualität kommt in Abweichungen zwischen relevanten Realweltentitäten, deren Attributen und Be­ziehungen einerseits und ihrer Repräsentation durch Daten andererseits zum Aus­druck. Semantische Datenqualität bezieht sich primär auf die gegenwärtige (fachli­che) Verwendung gespeicherter Daten. Sie ist jedoch nicht auf die aktuelle Nutzung der Daten und ihren Einfluss auf bestehende Geschäftsprozesse be­schränkt, sondern beinhaltet darüber hinaus auch mögliche künftige Verwendungs­formen der Daten. Dieser Beitrag untersucht, inwiefern Ontologien ein geeignetes Instrument zur Identifikation und Bewertung semantischer Stammdatenfehler dar­stellen. Ein konzeptueller Ansatz und ein Vorgehensmodell zur Nutzung von Onto­logien zur Erhöhung semantischer Stammdatenqualität werden entwickelt. Als bei­spielhaftes Anwendungsszenario dient das automatische Coupon-Clearing an der Kasse im Einzelhandel.de1617-5468