„Viele Unternehmen arbeiten heute mit inkonsistenten und mehrfach vorhandenen Daten, die das reibungslose Zusammenspiel in einem zunehmend globalen Firmengeflecht erschweren.“
Die betroffenen Unternehmen stehen vor einer großen Herausforderung, die sie aufgrund der Komplexität der Datenorganisation zu bewältigen haben. Die Ursache des Problems sind Daten wie die Adressdaten eines Kunden, die innerhalb der Systemlandschaft eines Unternehmens nicht einheitlich sind. Dateninkonsistenz wäre z. B. gegeben, wenn die Adressdaten nicht gelöscht sind, obwohl die Geschäftsbeziehung zum Kunden bereits beendet wurde. Bei mehrfach vorhandenen Daten – auch Datenredundanzen genannt – besteht das Problem, dass die Adressdaten eines Kunden z. B. doppelt erfasst und gespeichert wurden. Durch Eingabefehler kann es dabei zu Inkonsistenzen bei den Daten kommen, welche weitreichende Folgen für das Unternehmen haben können. Es werden Kosten verursacht, Geschäftsabläufe gestört oder die Kundenzufriedenheit beeinträchtigt. [...]
Bei der ganzen Problematik geht es jedoch nicht um Daten im Allgemeinen, sondern speziell um Stammdaten. Da sie für sämtliche Geschäftsprozesse und Anwendungssysteme eines Unternehmens benötigt werden, kommt ihnen eine besondere Bedeutung zu.
In der vorliegenden Arbeit werden die grundlegenden Begrifflichkeiten und Zusammenhänge in Bezug auf Daten und Datenqualität innerhalb eines Unternehmens erläutert. Dabei werden zunächst der zentrale Begriff der „Daten“ und seine Einordnung im Unternehmen betrachtet. Nicht zuletzt aufgrund der eng verwandten Begriffe „Information“ und „Wissen“ ist es sinnvoll, hier zunächst eine klare Abgrenzung vorzunehmen. Vom allgemeinen Datenbegriff ausgehend wird anschließend auf den enger gefassten Begriff der „Stammdaten“ eingegangen und seine zentrale Bedeutung für Unternehmen verdeutlicht. Danach wird auf den Begriff der „Datenqualität“ übergeleitet, die den kritischen Faktor für Stammdaten darstellt.
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
1. Daten im unternehmerischen Umfeld
1.1. Definition des Datenbegriffs
1.2. Abgrenzung zu den verwandten Begriffen Information und Wissen
1.3. Stellenwert und Eigenschaften von Daten
1.4. Datenarten und ihr Zusammenhang
2. Stammdaten
2.1. Arten
2.2. Einfluss auf nachgelagerte Prozesse
3. Datenqualität
3.1. Definition des Qualitätsbegriff
3.2. Definition des Datenqualitätsbegriffs
3.3. Merkmale
3.4. Ursachen von Datenqualitätsmängeln
3.5. Auswirkungen von Datenqualitätsmängeln
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die grundlegenden Zusammenhänge von Daten, Stammdaten und deren Datenqualität im unternehmerischen Kontext, um die kritische Bedeutung präziser Daten für effiziente Geschäftsprozesse und IT-Systeme aufzuzeigen.
- Grundlagen zum Datenbegriff und Abgrenzung zu Information und Wissen
- Charakterisierung von Stammdaten und deren Rolle in Unternehmen
- Einfluss von Stammdaten auf interne und externe Prozesse
- Definition und Merkmale von Datenqualität
- Ursachen und Auswirkungen von Datenqualitätsmängeln
Auszug aus dem Buch
3.4. Ursachen von Datenqualitätsmängeln
Doch wie entstehen Probleme im Hinblick auf die Datenqualität? Dieser Frage wird im Folgenden nachgegangen. Es wird sich zeigen, dass die Ursachen nicht monokausal sind, sondern vielschichtig und komplex.
Von Qualitätsmängeln kann immer dann gesprochen werden, wenn ein oder mehrere der Qualitätsmerkmale, die für einen reibungslosen Geschäftsablauf im Unternehmen gegeben sein müssen, nicht gegeben sind. Dabei kann es sein, dass schon in der Konzeptionsphase Mängel bezüglich der Datenqualität entstehen, d. h. bereits beim Entwurf des semantischen Datenmodells oder der Umsetzung im Datenbankmodell. Möglich ist aber auch, dass Qualitätsmängel erst im Laufe der Zeit entstehen, die auf unterschiedliche Probleme zurückzuführen sind.
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Beschreibt die Herausforderungen von Unternehmen durch heterogene IT-Landschaften sowie inkonsistente Daten und führt in das Thema Stammdaten ein.
1. Daten im unternehmerischen Umfeld: Definiert den Begriff Daten, grenzt ihn von Wissen und Informationen ab und beleuchtet den Stellenwert sowie die verschiedenen Arten von Daten.
2. Stammdaten: Analysiert verschiedene Arten von Stammdaten und erläutert deren zentralen Einfluss auf interne Geschäftsprozesse sowie auf das Data Warehouse.
3. Datenqualität: Erörtert den Qualitätsbegriff, definiert Datenqualität, beschreibt deren Merkmale sowie die Ursachen und geschäftskritischen Folgen von Datenqualitätsmängeln.
Schlüsselwörter
Stammdaten, Datenqualität, Datenmanagement, Dateninkonsistenz, Datenredundanz, Geschäftsprozesse, Information, Wissen, Data Warehouse, Datenmodell, Datenrichtigkeit, Datenvollständigkeit, Datenaktualität, IT-Landschaft, Unternehmensressourcen.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit den begrifflichen Grundlagen von Daten sowie einer Einführung in die spezifische Problematik von Stammdaten und deren Qualität im Unternehmen.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der Definition und Abgrenzung von Daten, der Rolle von Stammdaten in Geschäftsprozessen und der detaillierten Analyse von Datenqualität.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Ziel ist es, die Bedeutung korrekter Stammdaten als Basis für erfolgreiche Geschäftsprozesse und IT-Systeme aufzuzeigen und die komplexen Ursachen sowie Folgen mangelnder Datenqualität darzustellen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturanalyse und der Aufarbeitung bestehender Definitionen und Ansätze aus der Wirtschaftsinformatik.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Definition von Daten, die Untersuchung von Stammdaten und deren Einfluss auf Prozesse sowie eine umfassende Auseinandersetzung mit Datenqualitätsmerkmalen und -mängeln.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Stammdaten, Datenqualität, Datenredundanz, Geschäftsprozesse und Datenmanagement.
Warum sind Stammdaten für Unternehmen so kritisch?
Stammdaten beschreiben essenzielle Zustände der Realwelt und bilden die notwendige Grundlage für nahezu sämtliche Geschäftsprozesse; Fehler wirken sich hier systemübergreifend negativ aus.
Was ist der Unterschied zwischen Daten und Stammdaten?
Daten sind allgemein Zeichenkombinationen zur Informationsverarbeitung, während Stammdaten eine spezielle, langfristig gültige Teilmenge von Daten darstellen, die Kerndaten über Objekte wie Kunden oder Produkte beschreiben.
Können Stammdaten auch Bestandsdaten sein?
Ja, Bestandsdaten werden als eine spezielle Form von Stammdaten betrachtet, die sich auf Zustände wie Bestände beziehen, auch wenn sie sich im Vergleich zu anderen Stammdaten häufiger ändern.
Welche Auswirkungen hat schlechte Datenqualität?
Schlechte Datenqualität führt zu hohen Kosten, verzögerten oder blockierten Geschäftsprozessen, Fehlentscheidungen im Management und beeinträchtigter Kundenzufriedenheit.
- Quote paper
- Zoran Zimmermann (Author), 2005, Was sind Stammdaten? Begriffliche Grundlagen und Einführung in die Stammdaten-Problematik, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/282187
