Daten- und Informationsqualität: auf dem Weg zur Information Excellence
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| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Springer Vieweg
2015
|
| Edition: | 3., erw. Aufl. |
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| Online Access: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XXIII, 422 S. Ill., graph. Darst. 240 mm x 168 mm |
| ISBN: | 3658092130 9783658092139 |
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Titel: Daten- und Informationsqualität
Autor: Hildebrand, Knut
Jahr: 2015
Inhaltsverzeichnis
Teil I Informationsqualität - Grundlagen
1 Was wissen wir über Information? . 3
Florian Engelmann und Christoph Großmann
1.1 Einleitung. 3
1.2 Grundlegung . 5
1.3 Information im Wissens- und Informationsmanagement. 7
1.4 SHANNONsche Informationstheorie . 11
1.5 STEINMÜLLERs Informationsmodell. 13
1.5.1 STEINMÜLLERs System- und Prozessverständnis. 14
1.5.2 Information als allgemeines Modell . 14
1.5.3 Modell eines Informationssystems unter Einbezug der Semiotik . 15
1.5.4 Fazit. 16
1.6 Information als Produktionsfaktor. 17
1.6.1 Perspektive der Produktionstheorie. 17
1.6.2 Produktionsfaktor Information. 20
1.6.3 Fazit. 21
1.7 Zusammenfassung des Beitrages. 21
Literatur. 21
2 Informationsqualität - Definitionen, Dimensionen und Begriffe. 25
Jan P. Rohweder, Gerhard Kasten, Dirk Malzahn, Andrea Piro
und Joachim Schmid
2.1 Einleitung. 25
2.2 IQ-Dimensionen und Definitionen. 27
2.2.1 Die 15 IQ-Dimensionen im Überblick. 28
2.2.2 Graphische Darstellung der 15 IQ-Dimensionen
und 4 IQ-Kategorien . 29
2.2.3 Die 15 IQ-Dimensionen: Definitionen und Beispiele. 31
2.3 Zusammenfassung und Ausblick. 44
Literatur. 44
XIII
XIV Inhaltsverzeichnis
Teil II Methoden - Techniken - Tools - Regelwerke/Standards
3 Datenqualitätsmetriken für ein ökonomisch orientiertes
Qualitätsmanagement. 49
Bernd Heinrich und Mathias Klier
3.1 Einleitung. 49
3.2 Anforderungen an Datenqualitätsmetriken . 51
3.3 Bisherige Beiträge zur Messung von Datenqualität . 52
3.4 Metriken und Messverfahren für DQ. 54
3.4.1 Metrik für die DQ-Dimension Vollständigkeit . 54
3.4.2 Metrik für die DQ-Dimension Fehlerfreiheit. 57
3.4.3 Metrik für die DQ-Dimension Konsistenz. 60
3.4.4 Metrik für die DQ-Dimension Aktualität. 62
3.5 Praktische Anwendung der Metrik für Aktualität. 63
3.6 Zusammenfassung und Ausblick. 65
Literatur. 65
4 Datenqualitätsmanagement - Steigerung der Datenqualität mit Methode . 69
Niels Weigel
4.1 Die Bedeutung des Total Data Quality Management . 70
4.1.1 Vorgehensmodelle . 70
4.1.2 Datenqualitätsmanagement sichert Ihren Unternehmenserfolg . 71
4.2 Phasen eines ganzheitlichen Datenqualitätsmanagements . 71
4.2.1 Initiierung des Datenqualitätsprojekts. 72
4.2.2 Definition der Datenqualitätsanforderungen. 75
4.2.3 Messung der vorhandenen Datenqualität. 77
4.2.4 Analyse der Fehlerursachen. 81
4.2.5 Verbesserung der Datenqualität. 82
4.2.6 Permanente Überwachung der Datenqualität. 84
4.3 Anreize für ein Datenqualitätsmanagement. 84
Literatur. 85
5 Strukturierte Datenanalyse, Profiling und Geschäftsregeln. 87
Marcus Gebauer und Ulrich Windheuser
5.1 Datenqualität . 87
5.2 Merkmale der Datenqualität . 89
5.3 Geschäftsregeln. 92
5.4 Methoden der Datenanalyse. 93
5.5 Metriken im Detail. 95
5.6 Datenqualität in der Anwendung. 96
Literatur. 99
Inhaltsverzeichnis XV
6 Datenbereinigung zielgerichtet eingesetzt zur permanenten
Datenqualitätssteigerung. 101
Marcus Zwirner
6.1 Definition "Datenbereinigung" . 102
6.2 Ursachenanalyse . 103
6.3 Bewertungskriterien für Datenfehler und Korrekturmaßnahmen . 103
6.4 Methoden des Datenqualitätsmanagements. 107
6.5 Datenqualitätsmaßnahmen im Detail. 109
6.6 Zusammenfassung. 120
7 Datenintegration und Deduplizierung . 121
Jens Bleiholder und Joachim Schmid
7.1 Schritt 1: Schema Matching. 124
7.2 Schritt 2: Dublettenerkennung. 127
7.2.1 Auswirkungen von Dubletten . 129
7.2.2 Entstehung von Dubletten. 130
7.2.3 Erkennen von Dubletten . 130
7.2.4 Durchführung der Dublettenerkennung. 132
7.3 Schritt 3: Datenfusion . 133
7.3.1 Konflikte ignorieren. 135
7.3.2 Konflikte vermeiden. 135
7.3.3 Konflikte auflösen . 136
7.4 Erweiterungen. 137
7.4.1 Strukturierung . 137
7.4.2 Standardisierung. 138
7.5 Zusammenfassung. 139
Literatur. 139
8 Definition von Datenarten zur konsistenten Kommunikation
im Unternehmen. 141
Andrea Piro und Marcus Gebauer
8.1 Einleitung und Zielsetzung . 141
8.1.1 Informationsqualität und Datenarten. 142
8.2 Datenarten in der Informationslandschaft. 143
8.3 Beschreibungskriterien . 143
8.3.1 Beschreibung der Eigenschaften . 144
8.3.2 Beschreibung des Kontextes . 147
8.4 Beispiele für den Praxiseinsatz . 148
8.4.1 Analyseebenen der Informationsqualität. 148
8.4.2 Visualisierung des IQ-Status . 149
8.5 Zusammenfassung. 153
Literatur. 153
XVI Inhaltsverzeichnis
9 Suchmaschinen und Informationsqualität: Status quo, Problemfelder,
Entwicklungstendenzen . 155
Christian Maaß und Gernot Gräfe
9.1 Ausgangssituation . 155
9.2 Charakterisierung algorithmenbasierter Suchmaschinen. 157
9.2.1 Funktionsweise algorithmenbasierter Suchmaschinen . 157
9.2.2 Anfrageabhängige Ranking-Faktoren . 157
9.2.3 Anfrageunabhängige Ranking-Kriterien . 159
9.3 Semantisches Web und semantische Suchmaschinen. 161
9.3.1 Vision und Grundlagen des semantischen Webs. 161
9.3.2 Technische Grundlagen des semantischen Web. 164
9.3.3 Problemfelder und Herausforderungen im Bereich
der semantischen Suche. 164
9.4 Fazit und Ausblick. 166
Literatur. 167
10 Bedeutung der Informationsqualität bei Kaufentscheidungen im Internet. 169
Gernot Gräfe und Christian Maaß
10.1 Einleitung. 169
10.2 Informationsqualität in EntScheidungsprozessen. 170
10.2.1 Informationen und Kaufentscheidungen. 170
10.2.2 Informationsqualitätskriterien. 172
10.3 Ursachen mangelnder Informationsqualität im Internet . 174
10.3.1 Opportunistische Verhaltensspielräume der Anbieter. 174
10.3.2 Informationsqualität aus der Nachfragerperspektive. 177
10.3.3 Gründe für Opportunismus im Internet. 180
10.4 Fazit und Handlungsempfehlungen. 185
Literatur. 188
11 Datenqualitäts-Audits in Projekten. 193
Marcus Gebauer und Michael Mielke
11.1 Einleitung. 193
11.2 Abstimmung mit anderen Regelwerken. 195
11.3 Glossar. 195
11.4 Gebrauch der Generischen Checkliste. 196
11.5 Datenqualitätsbewertung einer Datensammlung. 198
11.5.1 Anforderungen an das Management. 198
11.5.2 Service Level Agreements. 199
11.5.3 Organisatorische Spezifikationen. 199
11.5.4 Prozess-Definitionen . 200
Inhaltsverzeichnis XVII
11.5.5 Datensammlung, Datenverarbeitung und Datennutzung. 202
11.5.6 Messung, Maßnahmen und Überwachung. 203
11.5.7 Technische Anforderungen. 204
11.5.8 Dokumentation. 206
11.6 Zusammenfassung. 206
12 Bewertung der Informationsqualität im Enterprise 2.0. 209
Sven Ahlheid, Gernot Gräfe, Alexander Krebs und Dirk Schuster
12.1 Einführung. 209
12.2 Beurteilung der Informationsqualität einer Enterprise 2.0
Wissensplattform mittels eines hybriden Ansatzes . 210
12.2.1 Automatische Beurteilung der Informationsqualität . 211
12.2.2 Implizites Nutzer-Feedback. 213
12.2.3 Explizites Nutzer-Feedback. 214
12.2.4 Zusammenwirken der drei Ansätze und Fazit. 216
Literatur. 216
Teil III Organisation
13 Organisatorische Ansiedlung eines Datenqualitätsmanagements . 223
Jens Lüssem
13.1 Einführung. 223
13.1.1 Motivation. 223
13.1.2 Gliederung des Kapitels. 224
13.2 Datenqualitätsmanagement - Entwicklungsstufen und Aufgaben. 225
13.2.1 Sicherung der Datenqualität. 226
13.2.2 Management der Datenqualität . 226
13.3 Datenqualitätsmanagement - Ansiedlung im Unternehmen. 227
13.3.1 Kopplung von Datenqualitätsmanagement mit anderen
Unternehmensbereichen. 227
13.3.2 Folgerungen für die Ansiedlung eines
Datenqualitätsmanagements . 229
13.4 Datenqualitätsmanagement in Projekten. 230
13.4.1 Aufgaben des Datenqualitätsmanagements in Projekten. 231
13.4.2 Organisatorische Verankerung des Datenqualitätsmanagements
in Projekten . 231
13.5 Zusammenfassung und Ausblick. 232
13.5.1 Zusammenfassung. 232
13.5.2 Ausblick. 233
Literatur. 233
XVIII Inhaltsverzeichnis
14 Organisatorische Maßnahmen für gute Datenqualität. 235
Jürg Wolf
14.1 Messungen, Ursachen und generische Ansätze. 235
14.1.1 Möglichen Arten von Datenqualitätsmängeln. 235
14.1.2 Datenqualitätsmängel - Entstehung und Bekämpfung . 236
14.1.3 Vier Generische Ansätze . 237
14.1.4 Aus den generischen Ansätzen abgeleitete Strategien. 238
14.2 Strategie A: Transparenz schafft Vertrauen. 239
14.2.1 Ansatzpunkt dieser Strategie . 239
14.2.2 Nutzen dieser Strategie . 240
14.2.3 Nachteile und Risiken dieser Strategie . 240
14.3 Strategie B: Definition von Verantwortlichkeiten. 240
14.3.1 Ansatzpunkt dieser Strategie . 240
14.3.2 Positionierung dieser Businessrollen im Modell. 240
14.3.3 Nutzen dieser Strategie . 242
14.3.4 Nachteile und Risiken dieser Strategie . 242
14.4 Strategie C: gezielt Abhängigkeiten suchen . 243
14.4.1 Ansatzpunkt dieser Strategie. 243
14.4.2 Gezielte Definition von Master und Slave. 243
14.4.3 Nutzen dieser Strategie . 244
14.4.4 Nachteile und Risiken dieser Strategie . 244
14.5 Strategie D: Daten-Lifecycle auf Basis des Prozesses. 245
14.5.1 Ansatzpunkt dieser Strategie. 245
14.5.2 Der Prozess und Lebenszyklus . 245
14.5.3 Nutzen dieser Strategie . 246
14.5.4 Nachteile und Risiken dieser Strategie . 246
14.6 Strategie E: Niederschwellige Verbesserungs-Werkzeuge . 247
14.6.1 Ansatzpunkt dieser Strategie. 247
14.6.2 Beispiel eines niederschwelligen Verbesserungs-Werkzeuges . 247
14.6.3 Die Infrastruktur dieses Werkzeuges. 248
14.6.4 Nutzen dieser Strategie . 249
14.6.5 Nachteile und Risiken dieser Strategie . 249
14.7 Vor- und Nachteile aller erwähnter Strategien. 249
14.7.1 Der Prozess ist die Vorgabe. 249
14.7.2 Das Saatkorn ist der Beginn. 249
14.7.3 Komplexität des Systems und Datenvolumen. 250
14.8 Vorgehen bei der Umsetzung dieser Strategien. 250
14.8.1 Kontakt zwischen den Parteien . 250
14.8.2 Management-Unterstützung. 250
14.9 Schlussfolgerungen und Ausblick. 250
Literatur. 251
Inhaltsverzeichnis XIX
15 Informationsmanagementprozesse im Unternehmen . 253
Klaus Schwinn
15.1 Motivation. 253
15.2 Ausgangslage. 254
15.3 Bewertung . 255
15.4 Informationsmanagementprozess . 257
15.5 Schema einer Informationsplanung. 259
15.6 Datenlandkarte und Datenarchitektur . 260
15.7 Geschäftsprozesse und Informationsmanagementprozess. 261
15.8 Qualitätsaspekte. 263
15.9 Ökonomische Aspekte. 266
15.10 Zusammenfassung. 267
Literatur . 268
16 Data Governance. 269
Boris Otto und Kristin Weber
16.1 Einführung. 269
16.2 Stand der Wissenschaft und Praxis . 271
16.2.1 Abgrenzung des DQM. 271
16.2.2 Bedeutung des Governance-Begriffs. 271
16.2.3 Data Governance. 272
16.2.4 Grundmuster für IT Governance. 273
16.2.5 Einflussfaktoren auf IT Governance . 274
16.3 Ein Modell für Data Governance. 276
16.3.1 Rollen. 276
16.3.2 Aufgaben . 277
16.3.3 Zuständigkeiten. 280
16.3.4 Einflussfaktoren und Gestaltungsparameter . 281
16.4 Zusammenfassung. 284
Literatur. 285
17 IQM-Reifegradmodell für die Bewertung und Verbesserung des
Information Lifecycle Management Prozesses. 287
Sasa Baäkarada, Marcus Gebauer, Andy Koronios und Jing Gao
17.1 Einleitung. 287
17.2 Hintergrund . 288
17.2.1 Total Quality Management. 288
17.2.2 QM-Reifegrad . 289
17.2.3 Information Quality Management. 290
17.2.4 Existierende lQM-Reifegradmodelle. 291
XX Inhaltsverzeichnis
17.3 Methodologie. 291
17.3.1 Die Delphi-Methode .-. 292
17.4 IQM-Reifegradmodell. 292
17.4.1 Chaotisch . 293
17.4.2 Reaktiv. 294
17.4.3 Messend. 294
17.4.4 Steuernd. 295
17.4.5 Optimierend. 296
17.5 Zusammenfassung und Ausblick. 296
Literatur. 296
18 Master Data Life Cycle - Stammdatenprozesse am Beispiel
Materialstamm in SAP ERP . 301
Knut Hildebrand
18.1 Stammdaten - die Basis der Informationssysteme . 301
18.2 Stammdatenqualität führt zu Prozessqualität. 303
18.2.1 Qualitätseigenschaften. 303
18.2.2 Probleme der Datenqualität und ihre Auswirkungen. 303
18.3 Master Data Life Cycle (MDLC) - der Stammdatenprozess . 304
18.3.1 Statuskonzept. 304
18.3.2 Hindernisse und Problemfälle. 308
18.3.3 Tools der SAP. 309
18.4 Implementierung des MDLC. 309
Literatur. 311
19 Prinzipien erfolgreichen Informationsqualitätsmanagements im Lichte
von Industrie 4.0. 313
Michael Mielke
19.1 Big Data = Big Data Quality?. 313
19.2 Datenqualität und Industrie 4.0. 315
19.3 Übergeordnete Grundsätze und Einordnung der IQM-Grundsätze. 317
19.4 Verantwortung für die Daten übernehmen. 320
19.5 Agile DQ-Entwicklung . 321
Teil IV Praxisbeispiele
20 Ein Entscheidungsmodell zur Weitergabe persönlicher Daten im Internet. 327
Horst Treiblmaier
20.1 Einleitung. 327
20.2 Entscheidungsmodell. 329
20.2.1 Intention. 33i
20.2.2 Nutzen . 33l
Inhaltsverzeichnis XXI
20.2.3 Vertrauen . 333
20.2.4 Datenarten . 336
20.2.5 Eingabefehler. 338
20.3 Ausblick. 338
Literatur. 339
21 Einführung eines proaktiven DQ-Managements. 341
Volker Landt
21.1 Die Bremer Landesbank . 341
21.1.1 DerAuftrag . 342
21.2 Proaktives Datenqualitätsmanagement . 342
21.3 Datenqualitätsorganisation. 344
21.4 Eskalationsinstanz. 345
21.5 Reporting. 345
21.6 Messung von Datenqualität. 346
21.6.1 Die Themen. 346
21.6.2 Messsysteme . 350
21.6.3 Messung bankfachlicher Datenzusammenhänge. 351
21.7 Visualisierung der Messergebnisse . 352
21.8 Messergebnisse und Fazit . 356
22 Informationsqualität für das Management mit TOPAS®. 359
Otto-Ernst Brust, Frank Möller und Werner Skrablies
22.1 Informationsmanagement für Führungskräfte. 359
22.1.1 Qualitätskriterien von Informationen für das Management. 360
22.1.2 Absicherung der Informationsqualitätskriterien:
TOPAS®-Methodik. 361
22.2 TOPAS®: Methode und Modell. 361
22.2.1 Geschäftsprozessmanagement (GPM) mit der TOPAS®-Methode . 361
22.2.2 Regelkreis für das Geschäftsprozessmanagement. 362
22.2.3 4-Ebenen-Modell (Business Excellence Kriterien). 363
22.3 Anwendung: Management von Informationen und Daten. 366
22.3.1 Informationen über Strukturen und Abläufe . 366
22.3.2 Informationen und Daten für die strategische
und operative Planung. 367
22.4 Informationserfassung. 369
22.4.1 Quellen zur Informationserfassung. 370
22.4.2 Anforderungen zur Sicherung der Informations-
und Datenqualität. 370
22.5 Informationsverarbeitung. 370
22.5.1 Operative Planung, Ziele. 371
XXII Inhaltsverzeichnis
22.5.2 Festlegung von Kennzahlenstrukturen (KPI) in der Balanced
Scorecard. 371
22.5.3 Sicherung der Informations- und Datenqualität:
Kennzahlensteckbrief. 372
22.5.4 Erfolgskontrolle via KPIs: Reviews und Audits . 373
22.6 Informationsdarstellung. 373
22.6.1 Standard-Reporting mit dem TOPAS®-Prozessmodell . 373
22.6.2 IT-Portal für das Management: Business Cockpit. 374
22.6.3 Effizienzsicherung der Prozess-Architektur . 374
22.6.4 Identifizierung von Korrekturmaßnahmen und Kontinuierlicher
Verbesserungsprozess (KVP). 375
22.7 Wirkungsspektrum von TOPAS®. 376
Literatur. 377
23 Datenqualitäts-Modell der Volkswagen Financial Services AG. 379
Helena Moser
23.1 Einleitung. 379
23.2 Das Projekt "Datenqualität Strukturen/Standards
und Drittmarktfähigkeit". 381
23.2.1 Warum ist Datenqualität nötig?. 381
23.2.2 Projektauftrag. 381
23.2.3 Projektziel . 382
23.2.4 Ist-Analyse. 382
23.2.5 Prozessanalyse. 383
23.2.6 Sollkonzept . 384
23.2.7 Das Datenqualitäts-Modell und deren Zuständigkeiten
(Abb. 23.1). 386
23.2.8 Das Datenqualitäts-Modell und sein Regelwerk. 390
23.2.9 Monitoring/Reports. 391
23.2.10 Realisierungs- und Einführungsphase. 392
23.3 Fazit. 393
24 Verknüpfung von DQ-Indikatoren mit KPIs und Auswirkungen auf das
Return on Investment. 395
Frank Block
24.1 Beispiele zur Illustration von DQ-Problemen. 39g
24.2 Wie wirken sich DQ-Probleme auf Unternehmen aus - Der
Zusammenhang zwischen Daten- und Prozessqualität . 397
24.2.1 Beispiel - Call Center . 398
24.2.2 Beispiel - Kundenbeziehungsmanagement (CRM). 398
24.2.3 Beispiel - Data Mining Prozess im Marketingumfeld. 399
24.2.4 Beispiel - Direktmailprozess. 400
Inhaltsverzeichnis XXIII
24.3 Wie viel kosten schlechte Daten den Unternehmer?. 402
24.4 Der Einfluss von DQ-Indikatoren auf KP-Indikatoren - wie beeinflusst
Datenqualität den Unternehmenserfolg?. 403
24.5 Beschreibung eines KPI orientierten DQ-Managementprozesses. 405
24.5.1 Phase 1 - Selektiere zu untersuchende Komponenten. 406
24.5.2 Phase 2 - Mitarbeiterbefragung. 407
24.5.3 Phase 3 - DQ-Assessment. 409
24.5.4 Phase 4 - Validieren und Quantifizieren . 410
24.5.5 Phase 5 - DQ-Projekte definieren, Korrekturmaßnahmen
durchführen . 411
24.6 Fallstudie - Banque Cantonale Vaudoise (BCV). 413
Literatur. 415
Stichwortverzeichnis. 417 |
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