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Abstract
Abstract
Produktstammdaten bilden die Basis für sämtliche operative Prozesse innerhalb eines Unternehmens und die Beziehungen zu seiner Umwelt. Neben einer Beeinträchtigung des Materialflusses und der Transaktionen mit Lieferanten und Kunden führen falsche Materialstammdatensätze zu Qualitätsproblemen im Berichtswesen und Controlling.
Um dem entgegenzuwirken, reagieren Unternehmen mit der Einführung von Programmen zum
Stammdatenmanagement, sodass ein generelles Bewusstsein für die Wichtigkeit der Stammdatenqualität zu verzeichnen ist. Demgegenüber wird die Qualität der Stammdaten oftmals als mangelhaft wahrgenommen, wobei als primäre Ursache die meist dezentrale Form des Stammdatenmanagements und die sich daraus ergebenden unterschiedlichen Anforderungen an die
Produktstammdatenqualität gelten.
Zwar existieren wissenschaftliche und praktische Arbeiten, die sich mit der Daten- und Informationsqualität auseinandersetzen, allerdings enthalten diese bisher keine Ausführungen zu einer stammdatenspezifischen Ausgestaltung der Qualitätsmerkmale.
Das Konferenzpaper von Marcel Scheibmayer und Günther Schuh im Rahmen der Multikonferenz Wirtschaftsinformatik 2014 reagiert auf diesen Bedarf und präsentiert eine Untersuchung, in der in mehreren Phasen Qualitätsmerkmalen für Produktstammdaten identifiziert und beschrieben werden. Das Resultat ist ein Modell mit spezifischen Qualitätsmerkmalen, das Unternehmen dazu benutzen können, um Anforderungen an ihre Stammdaten abzuleiten.
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6 Literaturquellen
Competence Site: Marcel Scheibmayer, online unter: http://www.competencesite.de/pers/marcel-scheibmayer/, 2015, abgerufen am: 21.10.2015
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT: Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Günther
Schuh, online unter: http://www.ipt.fraunhofer.de/de/kontakt/Ansprechpartner/GuentherSchuh.html, 2015, abgerufen am 21.10.2015
Hildebrand, K.: Master Data Lifecycle – Stammdatenprozesse am Beispiel Materialstamm in
SAP ERP, in: Hildebrand, K. et al. (Hrsg.): Daten- und Informationsqualität. Auf dem Weg zur Information Excellence, 3. Auflage, Wiesbaden 2015, S. 301 – 309
Kemper, H. et al.: Business Intelligence – Grundlagen und praktische Anwendungen, 2. Auflage, Wiesbaden 2006
Krcmar, H.: Informationsmanagement, 6. Auflage, Berlin/Heidelberg 2015
Mack, M. et al.: Datenqualitätsmanagement: Organisation und Initiativen, Würzburg 2011
Messerschmidt, M.; Stüben, J.: Verborgene Schätze - Eine internationale Studie zum MasterData-Management, online unter: http://www.pwc.de/de/prozessoptimierung/assets/studie_master_data_management.pdf, Düsseldorf/Hamburg 2011
Müller, R.; Lenz, H.: Business Intelligence, Berlin/Heidelberg 2013
Otto, B.; Österle, H.: Corporate Data Quality. Voraussetzung erfolgreicher Geschäftsmodelle,
Berlin/Heidelberg 2016
Otto, B. et al.: Stammdatenmanagement: Datenqualität für Geschäftsprozesse, in: Hildebrand,
K. et al. (Hrsg.): Stammdatenmanagement, Heidelberg 2011, S. 5 – 16
Otto, B. et al.: Unternehmensweites Datenqualitätsmanagement: Ordnungsrahmen und Anwendungsbeispiele, in: Töpfer, J.; Winter, R. (Hrsg.): Active Enterprise Intelligence. Unternehmensweite Informationslogistik als Basis einer wertorientierten Unternehmenssteuerung,
Berlin/Heidelberg 2008, S. 201 – 220
Scheibmayer, M.; Schuh, G.: Identifikation und Beschreibung von Qualitätsmerkmalen für
Produktstammdaten, in: Kundisch, D. et al. (Hrsg.): Tagungsband Multikonferenz Wirtschaftsinformatik, Paderborn 2014, S. 131 – 141
Schemm, J. W.: Zwischenbetriebliches Stammdatenmanagement. Lösungen für die Datensynchronisation zwischen Handel und Konsumgüterindustrie, Berlin/Heidelberg 2009
Verwaayen, E.; Scholle, B.: Stammdaten-Management – Strategische Bedeutung von Unternehmens-Stammdaten, in: Keuper, F. et al. (Hrsg.): transformIT. Optimale Geschäftsprozesse durch eine transformierende IT, Wiesbaden 2010, S. 253 – 276
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