Datenqualitätsmanagement mit Six Sigma: Grundlagen des Einsatzes industrieller Qualitätsmanagementmethoden in der Business Intelligence
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Saarbrücken
VDM Verlag Dr. Müller
2007
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
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| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XIII, 136 S. graph. Darst. 240 mm x 170 mm |
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Titel: Datenqualitätsmanagement mit Six Sigma
Autor: Schieder, Christian
Jahr: 2007
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis.viii
Tabellenverzeichnis.x
Abkürzungsverzeichnis.xi
1 Einleitung 1
1.1 Prolog.1
1.2 Problemstellung.3
1.3 Zielsetzung und Aufbau. 5
2 Business Intelligence 8
2.1 Begriffsbestimmung. 9
2.1.1 Der Begriff der „Intelligence".9
2.1.2 Der Begriff der „Business Intelligence".10
2.2 Gestaltung der Business Intelligence.12
2.2.1 Prozesse in der Business Intelligence. 13
2.2.2 Applikationen in Business Intelligence Lösungen .,.17
2.3 Konsequenzen für das Datenqualitätsmanagement.21
Inhaltsverzeichnis
3 Management der Datenqualität 25
3.1 Datenqualität.26
3.1.1 Begriffliche Grundlagen.26
3.1.2 Datenqualitätsmerkmale.30
3.1.3 Datenqualitätsmetriken.32
3.2 Datenqualitätsmanagement.34
3.2.1 Einordnung und Definition.34
3.2.2 Aufbauorganisation.36
3.2.3 Ablauforganisation.40
3.3 Ausgewählte Ansätze des DQM.43
3.3.1 TDQM nach Wang .43
3.3.2 Data Quality Policy nach Redman .45
3.3.3 TIQM nach English .46
3.3.4 CLIQ.nach Hinrichs.49
3.3.5 Proaktives DQM nach Belfert .50
3.4 Kritische Würdigung aktueller Ansätze zum DQM. 52
4 SixSigma 55
4.1 Einführung.56
4.1.1 Definition von Six Sigma.56
4.1.2 Das Qualitätsverständnis von Six Sigma. 57
4.2 Die ontologischen Dimensionen von Six Sigma.58
4.2.1 Six Sigma als statistisches Maß.„.59
4.2.2 SixSigma als Ziel.63
4.2.3 Six Sigma als System für das Qualitätsmanagement.66
4.3 Der DMAIC-Zyklus und seine Instrumente.69
4.3.1 Phase der Problemspezifikation: Define.,._.„„., 70
4.3.2 Phase der Problembewertung', Measure.72
4.3.3 Phase der Problemanalyse: Analyze., 74
4.3.4 Phase der Problembehebung: Improve.76
Inhaltsverzeichnis
4.3.5 Phase der Lösungskontolle: Control.,.77
4.4 Kritische Würdigung von Six Sigma.78
4.4.1 Kritik am Six Sigma Ansatz.79
4.4.2 Vorzüge des Six Sigma Ansatzes.81
5 Six Sigma im Datenqualitätmanagement 83
5.1 Implikationen des Einsatzes von Six Sigma.83
5.1.1 Kulturelle Implikationen .84
5.1.2 Organisatorische Implikationen .86
5.1.3 Personelle Implikationen.87
5.1.4 Technische Implikationen.88
5.2 Der DMAIC-Zyklus im Datenqualitätsmanagement.89
5.2.1 Define.89
5.2.2 Measure.93
5.2.3 Analyze.96
5.2.4 Improve.99
5.2.5 Control.101
6 Schlussbetrachtung 104
6.1 Zusammenfassung.104
6.2 Ausblick.106
Literaturverzeichnis 109
Anhang 125
A.l Definitionen einzelner Datenqualitätsmerkmale.125
A.2 Metriken für Datenqualitätsindikatoren. 128
A,3 Tabellarischer Vergleich ausgewählter Ansätze im DQM.131
A.4 Sigma-DPMO-Konversionstabelle.,.133
Inhaltsverzeichnis
A.5 Die Geschichte von Six Sigma.134
A.6 Symbolsystem für das Information Product Mapping.136
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Probleme aufgrund unzureichender Datenqualität. 4
Abb. 2: Diskursfeld der Arbeit.6
Abb. 3: Anwendungsgebiet von BI-Lösungen.11
Abb. 4: Ordnungsrahmen für die Business Intelligence.13
Abb. 5: Der Transformationsprozess für die Datenbereitstellung.16
Abb. 6: Eigenschaftsprofile moderner Datenhaltungssysteme.18
Abb. 7: Analysesysteme für das Management.20
Abb. 8: Analogie zwischen industrieller Fertigung und „Datenfertigung".27
Abb. 9: Taxonomie der Datenqualitätsmerkmale.31
Abb. 10: Modell des Informationsmanagements nach Krcmar.35
Abb. 11: Organisatorische Grundstruktur im Data Warehousing.38
Abb. 12: Integriertes Qualitätsmanagement.40
Abb. 13: Das TIQM-Prozessmodell.48
Abb. 14: Das CLIQ.-Vorgehensmodell.49
Abb. 15: Konzept eines metadatenbasierten Datenqualitätssystems.51
Abb. 16: Klassifizierung aktueller Ansätze zumDQ_M.52
Abb. 17: Ausbeute, Sigma-Level und Normalverteilung----.60
Abb. 18: Verlustfunktion nach Taguchi.63
Abb. 19: QuaHty-Savmgs-Matrix.65
Abbildungsverzeichnis
Abb. 20: Organigramm eines Six Sigma Projektes.67
Abb. 21: DerDMAIC-Zyklus.69
Abb. 22: Das Schema des SIPOC-Prozessmodells.72
Abb. 23: Ishikawa-Diagramm.75
Abb. 24: Kulturdimensionen von Six Sigma.84
Abb. 25: SIPOC-Diagramm für Datenqualität.91
Abb. 26: Beispiel für VOC-CTC^-Analyse im DQM.92
Abb. 27: Ishikawa-Diagramm Beispiel für Datenqualität.97
Abb. 28: Pareto-Diagramm Beispiel für Datenqualität.97
Abb. 29: Der Data Life Cycle nach Redman.98
Abb. 30: IP Map für die Erstellung und Verwendung von Kundendaten.99
Abb. 31: Semantisches Datenmodell eines DQ-Marts in ADAPT-Notation . 102
TabeUenverzefchnis
Tab. 1: Beispiele für Datenqualitäts- und Informationsqualitätsmängel .29
Tab. 2: Fehlerniveau und Qualitätskosten .64
Tab. 3: Datenqualitätsmerkmale bezogen auf das Datenschema.126
Tab. 4: Datenqualitätsmerkmale bezogen auf die Datenwerte.127
Tab. 5: Aktuelle Ansätze zum Datenqualitätsmanagement im Vergleich . 132
Tab. 6: Konversionstabeüe für die DPMO-Sigma-Konversion.133
Tab. 7: Symbole für das IP Mapping .,.136 |
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Titel: Datenqualitätsmanagement mit Six Sigma
Autor: Schieder, Christian
Jahr: 2007
Inhaltsverzeichnis
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1 Einleitung 1
1.1 Prolog.1
1.2 Problemstellung.3
1.3 Zielsetzung und Aufbau. 5
2 Business Intelligence 8
2.1 Begriffsbestimmung. 9
2.1.1 Der Begriff der „Intelligence".9
2.1.2 Der Begriff der „Business Intelligence".10
2.2 Gestaltung der Business Intelligence.12
2.2.1 Prozesse in der Business Intelligence. 13
2.2.2 Applikationen in Business Intelligence Lösungen .,.17
2.3 Konsequenzen für das Datenqualitätsmanagement.21
Inhaltsverzeichnis
3 Management der Datenqualität 25
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3.1.1 Begriffliche Grundlagen.26
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3.2 Datenqualitätsmanagement.34
3.2.1 Einordnung und Definition.34
3.2.2 Aufbauorganisation.36
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3.3 Ausgewählte Ansätze des DQM.43
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3.4 Kritische Würdigung aktueller Ansätze zum DQM. 52
4 SixSigma 55
4.1 Einführung.56
4.1.1 Definition von Six Sigma.56
4.1.2 Das Qualitätsverständnis von Six Sigma. 57
4.2 Die ontologischen Dimensionen von Six Sigma.58
4.2.1 Six Sigma als statistisches Maß.„.59
4.2.2 SixSigma als Ziel.63
4.2.3 Six Sigma als System für das Qualitätsmanagement.66
4.3 Der DMAIC-Zyklus und seine Instrumente.69
4.3.1 Phase der Problemspezifikation: Define.,._.„„., 70
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4.3.4 Phase der Problembehebung: Improve.76
Inhaltsverzeichnis
4.3.5 Phase der Lösungskontolle: Control.,.77
4.4 Kritische Würdigung von Six Sigma.78
4.4.1 Kritik am Six Sigma Ansatz.79
4.4.2 Vorzüge des Six Sigma Ansatzes.81
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5.1 Implikationen des Einsatzes von Six Sigma.83
5.1.1 Kulturelle Implikationen .84
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5.2 Der DMAIC-Zyklus im Datenqualitätsmanagement.89
5.2.1 Define.89
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5.2.4 Improve.99
5.2.5 Control.101
6 Schlussbetrachtung 104
6.1 Zusammenfassung.104
6.2 Ausblick.106
Literaturverzeichnis 109
Anhang 125
A.l Definitionen einzelner Datenqualitätsmerkmale.125
A.2 Metriken für Datenqualitätsindikatoren. 128
A,3 Tabellarischer Vergleich ausgewählter Ansätze im DQM.131
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Inhaltsverzeichnis
A.5 Die Geschichte von Six Sigma.134
A.6 Symbolsystem für das Information Product Mapping.136
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Probleme aufgrund unzureichender Datenqualität. 4
Abb. 2: Diskursfeld der Arbeit.6
Abb. 3: Anwendungsgebiet von BI-Lösungen.11
Abb. 4: Ordnungsrahmen für die Business Intelligence.13
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Abb. 6: Eigenschaftsprofile moderner Datenhaltungssysteme.18
Abb. 7: Analysesysteme für das Management.20
Abb. 8: Analogie zwischen industrieller Fertigung und „Datenfertigung".27
Abb. 9: Taxonomie der Datenqualitätsmerkmale.31
Abb. 10: Modell des Informationsmanagements nach Krcmar.35
Abb. 11: Organisatorische Grundstruktur im Data Warehousing.38
Abb. 12: Integriertes Qualitätsmanagement.40
Abb. 13: Das TIQM-Prozessmodell.48
Abb. 14: Das CLIQ.-Vorgehensmodell.49
Abb. 15: Konzept eines metadatenbasierten Datenqualitätssystems.51
Abb. 16: Klassifizierung aktueller Ansätze zumDQ_M.52
Abb. 17: Ausbeute, Sigma-Level und Normalverteilung----.60
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Abb. 19: QuaHty-Savmgs-Matrix.65
Abbildungsverzeichnis
Abb. 20: Organigramm eines Six Sigma Projektes.67
Abb. 21: DerDMAIC-Zyklus.69
Abb. 22: Das Schema des SIPOC-Prozessmodells.72
Abb. 23: Ishikawa-Diagramm.75
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Abb. 28: Pareto-Diagramm Beispiel für Datenqualität.97
Abb. 29: Der Data Life Cycle nach Redman.98
Abb. 30: IP Map für die Erstellung und Verwendung von Kundendaten.99
Abb. 31: Semantisches Datenmodell eines DQ-Marts in ADAPT-Notation . 102
TabeUenverzefchnis
Tab. 1: Beispiele für Datenqualitäts- und Informationsqualitätsmängel .29
Tab. 2: Fehlerniveau und Qualitätskosten .64
Tab. 3: Datenqualitätsmerkmale bezogen auf das Datenschema.126
Tab. 4: Datenqualitätsmerkmale bezogen auf die Datenwerte.127
Tab. 5: Aktuelle Ansätze zum Datenqualitätsmanagement im Vergleich . 132
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