Metadaten







Promotionsordnung


PromO07

Kumulative Dissertation


ja

Titel


Datenqualitätsmanagement aus Prozessperspektive : Methoden und Modelle

Titel (englisch)


Business Process Perspective on Data Quality Management : Methods and Models

Autor/Autorin


Ofner, Martin H.

Unter Mitarbeit von


Otto, Boris (Prof. Dr.); Österle, Hubert (Prof. Dr.); Hüner, Kai; Straub, Kevin

Geburtsdatum


13.06.1980

Geburtsort


München

Matrikelnummer


08612194

Schlagwörter (GND)


Datenqualität; Informationsqualität; Prozessmanagement; Stammdaten; Reifegradmodell

DDC (Dewey Decimal Classification)


Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft - 000

Freie Stichwörter (deutsch)


Datenqualitätsmanagement; Reifegrad; Stammdatenmanagement

Freie Stichwörter (englisch)


Data quality management; Busines process management; Maturity model; Master data management

Kurzfassung


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.
Die vorliegende Arbeit überträgt Konzepte und Ansätze des Prozessmanagements auf das Datenqualitätsmanagement und stellt folgende Methoden und Modelle bereit. Eine Modellierungsmethode ermöglicht, unterschiedliche Prozessentwürfe aus Sicht der Datenqualität zu untersuchen und zu vergleichen. Ein Referenzprozessmodell für die Datenversorgung dient als Vorlage in der Prozessgestaltung und versteht sich als Ausgangspunkt für die Ableitung unternehmensspezifischer Prozessmodelle. Ein Reifegradmodell unterstützt Unternehmen bei dem Aufbau bzw. der Verbesserung des Datenqualitätsmanagements, um die Qualität der Daten unternehmensweit sicherstellen zu können.

Kurzfassung (englisch)


Data quality is a critical factor for process execution and process performance. Data defects may result from error prone business processes and may have unpredictable effects on subsequent business processes using the same data. Dealing with data defects only after they have occurred means to accept permanently recurring costs and time delays in the sequence of processes. When searching for the root causes of data defects, however, how business processes are designed becomes a relevant factor. In order to ensure data quality in the long run, companies primarily should focus on the design and control of affected business processes, which is one of the main tasks of data quality management. Companies need to be able to develop such capabilities, given permanently changing market conditions and requirements (mergers and acquisitions, technological progress, e-commerce etc.).
The thesis takes approaches and concepts from process management and applies them to the domain of data quality management. It provides a set of methods and models: a modeling method that allows to examine and compare different process designs from a data quality perspective; a reference process model for data supply that serves as a template for process design and can be used as a starting point for developing company specific process models; a maturity model that supports companies in their effort of developing data quality management capabilities allowing them to ensure data quality on a corporate wide level.

Universität


Universität St.Gallen

Referent/Referentin


Österle, Hubert (Prof. Dr.)

Korreferent/Korreferentin


Jung, Reinhard (Prof. Dr.)

Erweitertes Diss. Komitee



Fachgebiet


Betriebswirtschaftslehre (PMA)

Sprache


ENG

Promotionstermin (dd.mm.yyyy)


16.09.2013

Erstellungsjahr (yyyy)


2013

Dokumentart


Dissertation

Format


PDF

Dissertationsnummer


4168

Quelle



PDF-File


dis4168.pdf

Dokumentverknüpfung


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letzte Änderung: 08/22/2013 - Allgemeine rechtliche Informationen - Datenschutz [ Nach oben ]