Datenqualitätsmanagement Aus Prozessperspektive : Methoden und Modelle.

Long description: Datenqualität ist ein Erfolgsfaktor der Prozessausführung und -leistung. Datendefekte sind das Ergebnis fehlerbehafteter Geschäftsprozesse und können unvorhergesehene Auswirkungen auf nachgelagerte Geschäftsprozesse haben, die gleiche Daten als gemeinsame Ressource verwenden....

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Clasificación:Libro Electrónico
Autor principal: Ofner, Martin
Formato: Electrónico eBook
Idioma:Alemán
Publicado: Berlin : Logos Verlag Berlin, 2013.
Temas:
Management.
Gestion.
management.
Management
Acceso en línea:Texto completo

MARC

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505 0 |a Intro; Teil A; 1 EinfÃơhrung; 1.1 Ausgangslage und Handlungsbedarf; 1.2 Ziele, Adressaten und Nutzen der Arbeit; 1.3 Forschungsmethodik und Gestaltungsprozesse; 1.4 Aufbau der Arbeit; 2 Grundlagen; 2.1 Business Engineering als Bezugsrahmen; 2.2 Prozessmanagement; 2.3 DatenqualitÃÞtsmanagement; 2.4 Reifegradmodelle; 3 Ergebnisse und Bewertung; 3.1 Ergebnisse; 3.2 Erkenntnistheoretische Betrachtung; 3.3 Kosten-/Nutzenbetrachtung; 4 Zusammenfassung und Ausblick; 4.1 Erkenntnisse; 4.2 EinschrÃÞnkungen; 4.3 Weiterer Forschungsbedarf; Teil B. 
505 8 |a 1 Integrating a data quality perspective into business process management1.1 Introduction; 1.2 Theoretical foundations; 1.3 Related work; 1.4 Research methodology; 1.5 Method design; 1.6 Case study; 1.7 Evaluation; 1.8 Conclusions; 2 Towards a model for information supply chain management; 2.1 Introduction; 2.2 Research design; 2.3 Related work and objectives of the model; 2.4 Process Reference Model for Information Supply Chain Management (IPSCM-Model); 2.5 Evaluation; 2.6 Conclusion; 3 Management of the master data lifecycle; 3.1 Introduction; 3.2 Theoretical foundations. 
505 8 |a 3.3 Limitations of existing frameworks for the master data lifecycle3.4 Research methodology; 3.5 Master Data Lifecycle Management map; 3.6 Case Study; 3.7 Evaluation; 3.8 Conclusions; 4 Gestaltung der Datenversorgungskette; 4.1 Einleitung; 4.2 Grundlagen; 4.3 Stand der Forschung; 4.4 Referenzprozessmodell fÃơr die Datenversorgungskette; 4.5 Anwendung des Referenzprozessmodells anhand eines Fallbeispiels; 4.6 Evaluation; 4.7 Zusammenfassung; 5 A method to adapt and implement a maturity model for CDQM; 5.1 Introduction; 5.2 Background; 5.3 Research methodology; 5.4 Method design process. 
505 8 |a 5.5 Method components5.6 Conclusion and further research; 6 A maturity model for enterprise data quality management; 6.1 Introduction; 6.2 Theoretical foundations; 6.3 Related work; 6.4 Research approach; 6.5 Model design; 6.6 Evaluation; 6.7 Conclusion; 7 A design theory for dynamic capability maturity models; 7.1 Introduction; 7.2 Related work; 7.3 Research approach; 7.4 Artifact design; 7.5 Discussion; 7.6 Conclusion; Teil C; 1 Modellierungswerkzeug; 2 Referenzprozesskatalog; 3 Reifegraderhebungswerkzeug; Literaturverzeichnis; Anhang A Komplette Publikationsliste des Autors. 
505 8 |a Anhang B GestaltungsprozesseB. 1 Modellierungsmethode; B.2 Referenzprozessmodell; B.3 Reifegradmodell; Anhang C Erweiterungen des BE-Methodenkerns; Anhang D AnhÃÞnge zu Publikation B1; Anhang E AnhÃÞnge zu Publikation B3; Anhang F AnhÃÞnge zu Publikation B4; F.1 Glossar; F.2 Entwurfsentscheidungen; F.3 Interview-Leitfaden; F.4 Fokusgruppen- und Experteninterviews; Anhang G AnhÃÞnge zu Publikation B6; G.1 Research context and interviews; G.2 Methods and models; G.3 Assessment methodology; G.4 Practices and measures; Anhang H AnhÃÞnge zu Publikation B7; H.1 Research context; H.2 Interviews. 
520 |a Long description: Datenqualität ist ein Erfolgsfaktor der Prozessausführung und -leistung. Datendefekte sind das Ergebnis fehlerbehafteter Geschäftsprozesse und können unvorhergesehene Auswirkungen auf nachgelagerte Geschäftsprozesse haben, die gleiche Daten als gemeinsame Ressource verwenden. Die Folgen von wiederholt auftretenden Datendefekten nachträglich zu beheben, bedeutet ständig wiederkehrende Kosten und zeitliche Verzögerungen im Prozessablauf. Die Ursachen sind aber in den Prozessentwürfen zu suchen und können nachhaltig nur dort gelöst werden. Deshalb sollte sich ein Unternehmen vor allem auf die Gestaltung und Lenkung betroffener Geschäftsprozesse konzentrieren, um trotz sich stark ändernder Wettbewerbsbedingungen (wie beispielsweise Mergers&Acquisition, Technologiefortschritt oder eCommerce) die langfristige Sicherung der Datenqualität zu ermöglichen. 
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