17, 2021, 24-26
Erfolgsfaktor Data Governance

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						@Article{Klingenberg+Weber,
							Cite-key = "klingenberg2021", 
							Year= "2021", 
							Number= "3", 
							 Volume= "17", 
							Pages= "24-26", 
							Journal   = "ERP-Management",
							 Title= "Erfolgsfaktor Data Governance", 
							Author= "Christiana {Klingenberg}, Kristin {Weber}", 
							Doi= "https://doi.org/10.30844/ERP21-3_24-26", 
							 Abstract= "Von Master Data Management (MDM) versprechen sich Unternehmen Effizienz, Transparenz und Risikominimierung im Umgang mit ihren Stammdaten. MDM soll dazu beitragen, Stammdaten als „Asset“ im Unternehmen zu bewirtschaften. Der vorliegende Beitrag liefert praktische Tipps, wie MDM-Implementierungen nachhaltig gestaltet werden können, damit die Daten einen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten. Er stellt das qualitätsorientierte Data Governance Framework vor. Das Framework stellt sicher, dass bei einer Implementierung alle Aspekte von MDM adressiert werden inkl. strategischer und organisatorischer Fragestellungen. Die konsequente Ausrichtung an der Datenqualität sorgt dafür, dass alle Unternehmensbereiche Stammdaten nutzenstiftend einsetzen können.", 
							 Keywords= "Data Governance, Master Data Management, qualitätsorientiertes Data Governance Framework, Datenqualität", 
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Christiana {Klingenberg}, Kristin {Weber}(2021): Erfolgsfaktor Data Governance. 173(2021), S. 24-26. Online: https://doi.org/10.30844/ERP21-3_24-26 (Abgerufen 28.03.24)

Abstract

Abstract

Von Master Data Management (MDM) versprechen sich Unternehmen Effizienz, Transparenz und Risikominimierung im Umgang mit ihren Stammdaten. MDM soll dazu beitragen, Stammdaten als „Asset“ im Unternehmen zu bewirtschaften. Der vorliegende Beitrag liefert praktische Tipps, wie MDM-Implementierungen nachhaltig gestaltet werden können, damit die Daten einen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten. Er stellt das qualitätsorientierte Data Governance Framework vor. Das Framework stellt sicher, dass bei einer Implementierung alle Aspekte von MDM adressiert werden inkl. strategischer und organisatorischer Fragestellungen. Die konsequente Ausrichtung an der Datenqualität sorgt dafür, dass alle Unternehmensbereiche Stammdaten nutzenstiftend einsetzen können.

Keywords

Schlüsselwörter

Data Governance, Master Data Management, qualitätsorientiertes Data Governance Framework, Datenqualität

References

Referenzen

[1] R. Scheuch, T. Gansor, und C. Ziller, Master Data Management: Strategie, Organisation, Architektur, 1. Aufl. Heidelberg: dpunkt.Verl, 2012.

[2] C. Klingenberg und K. Weber, „Informations- und Datenmanagement“, in Handbuch IT-Management – Konzepte, Methoden, Lösungen und Arbeitshilfen für die Praxis, 7. Auflage., München: Hanser, 2020, S. 225–280.

[3] K. Weber und C. Klingenberg, Data Governance: Der Leitfaden für die Praxis. Hanser, 2020.

[4] C. Klingenberg und T. Brandstätter, „Einführung eines Datenqualitätsmanagements durch Etablierung von Quality Gates in der Datenproduktion“, BI-SPEKTRUM, Bd. 5/2020, S. 19–22, Dez. 2020.

[5] K. Hildebrand, „Management der Materialstammdaten in SAP®-Systemen“, in Daten- und Informationsqualität, K. Hildebrand, M. Gebauer, und M. Mielke, Hrsg. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2021, S. 307–319.

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