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Stammdatenmanagement

Book Description

Stammdaten sind ein wichtiges Gut für Unternehmen, da sie die Grundlage für Geschäftsprozesse bilden, in Geschäftsdokumente eingehen und als Merkmale im Data Warehouse auftreten. Das Stammdatenmanagement ist daher eine der wichtigsten Aufgaben im Unternehmen, die Fach- und IT-Abteilungen nur gemeinsam bewältigen können. Das HMD-Heft 279 greift Themen wie Stammdatenqualität, Lebenzyklusmanagement von Stammdaten und Data Governance auf und liefert hierzu aktuelle praxisorientierte Beiträge sowie Projekt- und Erfahrungsberichte.

Table of Contents

  1. Cover
  2. Praxis der Wirtschaftsinformatik – Inhalt
  3. Cartoon
  4. Editorial
  5. Stemmen wir die Stammdaten!
  6. Stammdatenmanagement: Datenqualität für Geschäftsprozesse
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 Bedeutung für Unternehmen
      1. 1.1 Strategische Anforderungen an Stammdaten
      2. 1.2 Herausforderungen beim Stammdatenmanagement
    3. 2 Stand der Forschung und Praxis
      1. 2.1 Stammdaten
      2. 2.2 Stammdatenmanagement
    4. 3 Gestaltungsbereiche eines zentralen Stammdatenmanagements
      1. 3.1 Stammdatenmanagement im Kontext des Business Engineering
      2. 3.2 Gestaltungsbereiche auf strategischer Ebene
      3. 3.3 Gestaltungsbereiche auf organisatorischer Ebene
      4. 3.4 Gestaltungsbereiche auf Systemebene
    5. 4 Literatur
  7. Datenqualitätsmessung von Kundenstammdaten bei Roche Diagnostics
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 Datenqualität als Managementherausforderung
    3. 2 Datenqualitätsmetriken für Kundenstammdatenbanken
      1. 2.1 Bewertung der Vollständigkeit von Kundenstammdaten
      2. 2.2 Bewertung von Fehlerfreiheit, Aktualität und einheitlicher Darstellung
      3. 2.3 Aggregation der Qualitätswerte auf Datenbankebene
      4. 2.4 Bewertung der Wertschöpfung von Kundenstammdatensätzen
    4. 3 Datenqualität messen mit NDQ
    5. 4 Anwendung des NDQ in der Praxis
    6. 5 Literatur
  8. Funktionales Stammdatenmanagement
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 Positionierung von Stammdaten im Unternehmen
    3. 2 Lebenszyklusmanagement
      1. 2.1 Stammdatenanlage
      2. 2.2 Stammdatenfreigabe
      3. 2.3 Stammdatenpflege
      4. 2.4 Stammdatenauslauf
      5. 2.5 Stammdatenarchivierung
    4. 3 Standards für Stammdaten
      1. 3.1 Einflussbedingungen für Stammdatenstandards
      2. 3.2 Rollen im Stammdatenmanagement
        1. Stammdatenkoordinator
        2. Informationsprovider
        3. Stammdaten-Owner
      3. 3.3 Inhalte von Stammdatenstandards
    5. 4 Stammdatenorganisation
      1. 4.1 Positionierung und Aufgaben
      2. 4.2 Operatives Lebenszyklusmanagement
      3. 4.3 Pflege der organisatorischen Infrastruktur
      4. 4.4 Bereitstellung der technischen Infrastruktur
      5. 4.5 Funktionaler Support
    6. 5 Funktionales Änderungsmanagement
      1. 5.1 Auslöser von Änderungen
      2. 5.2 Rollen im Änderungsmanagement
    7. 6 Literatur
  9. Eine Datenqualitätsstrategie für große Organisationen am Beispiel der Bundeswehr
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 Konsistenz trotz Redundanz
    3. 2 Die Bedeutung von Datenqualität
    4. 3 Die Datenqualitätsstrategie der Bundeswehrlogistik
      1. 3.1 Prozessmanagement
      2. 3.2 Data Governance
      3. 3.3 Datenqualitätsmanagement
    5. 4 Stammdaten brauchen eine Strategie
    6. 5 Literatur
  10. Wirtschaftliche Aufbereitung komplexer Stammdaten in globalen Projekten
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 Herausforderung und Zielsetzung
    3. 2 Aufwandsreduzierung
      1. 2.1 Reduktion der zu migrierenden Datensätze
      2. 2.2 Reduktion der Bearbeitungsaufwände
    4. 3 Integration des Qualitätsmanagements
      1. 3.1 Langfristige Bedeutung des Stammdatenqualitätsmanagements
      2. 3.2 Maßnahmen
        1. Systemgestützter Anlageprozess
        2. Konzeptioneller Ausschluss von Dubletten
        3. Nur geprüfte Daten dürfen geladen werden
        4. Finden vorhandener Materialstämme
    5. 4 Umsetzung in der Praxis
      1. 4.1 Projektmanagement
      2. 4.2 Ressourcen
      3. 4.3 Teambildung
      4. 4.4 Training
      5. 4.5 Durchführung
    6. 5 Nachhaltigkeit als oberstes Gebot
    7. 6 Literatur
  11. Aufbau und Weiterentwicklung der Datenqualitätsmessungen bei der Telekom Deutschland GmbH
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 IT-Integration und Datenqualität
    3. 2 Fokussierte Datenqualitätsaspekte
    4. 3 Planung und Aufbau der DQ-Messung
    5. 4 Aufbau der Messplattform
    6. 5 Das DQ-Dashboard
    7. 6 Erkenntnisse aus vier Jahren Datenqualitätsmessung
    8. 7 Literatur
  12. Fallstudie zum Führungssystem für Stammdatenqualität bei der Bayer CropScience AG
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 Der Weg zur Datenqualität
    3. 2 Stammdatenmanagement und Datenqualität
    4. 3 Fallstudie Bayer CropScience
      1. 3.1 Unternehmensprofil
      2. 3.2 Ausgangssituation
      3. 3.3 Einführung des Führungssystems für Stammdatenqualität
        1. Hintergrund und Zielsetzung
        2. Einführung von Aufgaben und Verantwortlichkeiten
        3. Definition von Geschäftsregeln
        4. Definition von Kennzahlen
        5. Aufbau- und Ablauforganisation
        6. Systemarchitektur
        7. Repräsentation der Messwerte
        8. Aktueller Status
    5. 4 Erfolgsfaktoren
    6. 5 Literatur
  13. Pflege von B2B-Stammdaten
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 Rettet die Kundendaten!
    3. 2 Adressaktualisierung – proaktiv oder reaktiv
    4. 3 B2B-Stammdaten beim Bauverlag
      1. 3.1 Unternehmensprofil
      2. 3.2 Ausgangslage
      3. 3.3 Die Lösung
        1. Proaktive Stammdatenpflege
        2. Dublettenabgleich
        3. Umzugsdatenbanken
        4. Ungültigkeitsdatenbanken
        5. Datenbanken zu B2B-Stammdatenänderungen
        6. Reaktive Stammdatenpflege
      4. 3.4 Das Ergebnis
    5. 4 Empfehlungen zur Adresspflege
    6. 5 Literatur
  14. Prozess- und Data Governance als strategischer Ansatz zur Verbesserung der Prozess- und Datenqualität in Unternehmen
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 Stammdaten und ihre Qualität
    3. 2 Wie agiert die Praxis
    4. 3 Prozess- und Data Governance
    5. 4 Empfehlungen für MDM
      1. Wirkungszusammenhang Datenqualität und Unternehmenserfolg
      2. Einsatz eines Klassifikationsstandards schafft Nutzen
    6. 5 Literatur
  15. Ein Reifegradmodell für Business-Intelligence-Lösungen
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 Reifegradmodelle für Business Intelligence
    3. 2 Das BI-Reifegradmodell biMM
      1. 2.1 Modellentwicklung
      2. 2.2 Modellübersicht
        1. Erste Stufe: Einzelinformation
        2. Zweite Stufe: Informationsinseln
        3. Dritte Stufe: Informationsintegration
        4. Vierte Stufe: Information Intelligence
        5. Fünfte Stufe: Enterprise Information Management
      3. 2.3 Modelldimensionen
    4. 3 State of the Art und Zukunft von BI-Lösungen
      1. 3.1 Heutiger Reifegrad von BI-Lösungen
      2. 3.2 Herausforderungen und Trends für BI
    5. 4 Literatur
  16. Nicht fotorealistische Darstellung von 3D-Stadtmodellen
    1. Inhaltsübersicht
    2. 1 Geodaten als Basis räumlicher Modelle
    3. 2 3D-Stadtmodelle
      1. 2.1 Erstellung und Anwendungsmöglichkeiten
      2. 2.2 Datenstrukturen, Datentransfer und die Einbindung in das Geoweb
    4. 3 Nicht-Fotorealismus und 3D-Stadtmodelle
    5. 4 Nicht fotorealistische Darstellung des Stadtmodells der Stadt München als ETL-Prozess
      1. 4.1 Aufbereitung der Eingangsdaten mit der Software FME
      2. 4.2 FME zur nicht fotorealistischen Aufbereitung von 3D-Stadtmodellen
        1. Kantenhervorhebung
        2. Visualisierung semantischer Informationen
    6. 5 Beispiel einer nicht fotorealistischen Darstellung des 3D-Stadtmodells
    7. 6 Weitere Anwendungsgebiete
    8. 7 Literatur
  17. Glossar zu Stammdatenmanagement
    1. Datenarchitektur
    2. Dateneigner
    3. Datenlebenszyklus
    4. Datenqualität
    5. Datenqualitätsmanagement
    6. Datensteward
    7. Extrahieren-Transformieren-Laden (ETL)
    8. Globale Daten
    9. Gold Copy
    10. Lokale Daten
    11. Master Data Life Cycle (MDLC)
    12. Master Data Management (MDM)
    13. Stammdaten
    14. Stammdatenarchitektur
    15. Stammdaten-Governance
    16. Stammdatenmanagement
    17. Stammdatenmanagementsysteme
    18. Stammdatenqualität
  18. Notizen
    1. Ausbildungsprogramm zum IQ-Professional
      1. Nächste Kurse:
    2. German Information Quality Management Conference 2011
    3. 3. Würzburger eCl@ss Kongress 2011
    4. 3. Business Excellence Days
      1. Weitere Infos:
  19. Bücher
    1. Master Data Management
    2. Zwischenbetriebliches Stammdatenmanagement
    3. Die menschliche Seite des Projekterfolgs
    4. Unternehmensressource Gesundheit
  20. Vorschau
    1. HMD 280: Communitys im Web (08/11)
    2. HMD 281: IT-Sicherheit & Datenschutz (10/11)
    3. HMD 282: Führungssysteme für eine neue Manager-Generation (12/11)
    4. HMD 283: Open Source (02/12)
    5. HMD 284: IT im Mittelstand (04/12)
  21. Stichwortverzeichnis
  22. Impressum
  23. Fußnoten
    1. Chapter 2
    2. Chapter 4
    3. Chapter 9
    4. Chapter 11
    5. Glossar
    6. Vorschau