Führungssysteme und ausgewählte Massnahmen zur Steuerung von Konzerndatenqualität

Datendefekte gefährden den Geschäftserfolg von Unternehmen. So können veraltete, ungenaue oder unvollständige Daten bei der Ausführung vermeintlich einfacher Prozessaktivitäten wie dem Transport von Shampoo-Flaschen, der Verfügbarkeitsprüfung von Telekommunikationsprodukten oder dem Zählen von Gleisen falsche Ergebnisse, Verzögerungen oder andere Minderungen der Prozessleistung verursachen. Um kritische Datendefekte frühzeitig erkennen und beheben zu können, sollten Unternehmen die Qualität insbesondere ihrer konzernweit genutzten Daten dauerhaft und systematisch überwachen. Unternehmen können ausserdem versuchen, mit präventiven Massnahmen das Auftreten von Datendefekten zu verhindern oder zumindest ihre Wirkung auf die Leistung betroffener Geschäftsprozesse zu reduzieren.Die Dissertation stellt zur Unterstützung eines qualitätsorientierten Managements konzernweit genutzter Daten vier Artefakte vor. Eine Methode zur Spezifikation geschäftsorientierter Datenqualitätskennzahlen unterstützt die Identifikation geschäftskritischer Datendefekte und die Spezifikation von Datenqualitätskennzahlen für die dauerhafte Überwachung dieser Defekte. Ein Reifegradmodell ermöglicht die Bewertung und den Vergleich von Strukturen für qualitätsorientiertes Konzerndatenmanagement. Ein Wiki-basierter fachlicher Metadatenkatalog unterstützt die kollaborative Definition und Pflege eines unternehmensweit einheitlichen Verständnisses von Geschäftsobjekten und Konzerndaten. Und ein Funktionsreferenzmodell unterstützt die bedarfsorientierte Analyse und Weiterentwicklung der Funktionalität von Informationssystemen für qualitätsorientiertes Management von Konzerndaten.