Daten- und Informationsqualität - Auf dem Weg zur Information Excellence

von: Knut Hildebrand, Marcus Gebauer, Holger Hinrichs, Michael Mielke

Vieweg+Teubner (GWV), 2009

ISBN: 9783834892669 , 415 Seiten

Format: PDF, OL

Kopierschutz: DRM

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Preis: 34,99 EUR

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Daten- und Informationsqualität - Auf dem Weg zur Information Excellence


 

Editorial

6

Danksagung

8

Inhaltsverzeichnis

10

A Informationsqualität – Grundlagen

12

1 Was wissen wir über Information?

13

1.1 Einleitung

13

1.2 Grundlegung

15

1.3 Information im Wissens- und Informationsmanagement

17

1.4 SHANNONsche Informationstheorie

21

1.5 STEINMÜLLERs Informationsmodell

24

1.6 Information als Produktionsfaktor

29

1.7 Zusammenfassung des Beitrages

32

Literaturverzeichnis

33

2 Informationsqualität – Definitionen, Dimensionen und Begriffe

35

2.1 Einleitung

35

2.2 IQ-Dimensionen und Definitionen

36

2.3 Zusammenfassung und Ausblick

54

Literaturverzeichnis

55

B Methoden – Techniken – Tools – Regelwerke/Standards

56

1 Datenqualitätsmetriken für ein ökonomisch orientiertes Qualitätsmanagement

57

1.1 Einleitung

57

1.2 Anforderungen an Datenqualitätsmetriken

59

1.3 Bisherige Beiträge zur Messung von Datenqualität

59

1.4 Metriken und Messverfahren für DQ

62

1.5 Praktische Anwendung der Metrik für Aktualität

72

1.6 Zusammenfassung und Ausblick

73

Literaturverzeichnis

74

2 Datenqualitätsmanagement – Steigerung der Datenqualität mit Methode

76

2.1 Die Bedeutung des Total Data Quality Management

76

2.2 Phasen eines ganzheitlichen Datenqualitätsmanagements

78

2.3 Anreize für ein Datenqualitätsmanagement

93

Literaturverzeichnis

95

3 Strukturierte Datenanalyse, Profiling und Geschäftsregeln

96

3.1 Datenqualität

96

3.2 Merkmale der Datenqualität

98

3.3 Geschäftsregeln

101

3.4 Methoden der Datenanalyse

102

3.5 Metriken im Detail

104

3.6 Datenqualität in der Anwendung

106

Literaturverzeichnis

109

4 Datenbereinigung zielgerichtet eingesetzt zur permanenten Datenqualitätssteigerung

110

4.1 Definition “Datenbereinigung”

110

4.2 Ursachenanalyse

111

4.3 Bewertungskriterien für Datenfehler und Korrekturmaßnahmen

112

4.4 Methoden des Datenqualitätsmanagements

116

4.5 Datenqualitätsmaßnahmen im Detail

118

4.6 Zusammenfassung

130

5 Datenintegration und Deduplizierung

131

5.1 Schritt 1: Schema Matching

134

5.2 Schritt 2: Dublettenerkennung

137

5.3 Schritt 3: Datenfusion

143

5.4 Erweiterungen

147

5.5 Zusammenfassung

149

6 Definition von Datenarten zur konsistenten Kommunikation im Unternehmen

151

6.1 Einleitung und Zielsetzung

151

6.2 Datenarten in der Informationslandschaft

152

6.3 Beschreibungskriterien

153

6.4 Beispiele für den Praxiseinsatz

159

6.5 Zusammenfassung

164

7 Suchmaschinen und Informationsqualität: Status quo, Problemfelder, Entwicklungstendenzen

165

7.1 Ausgangssituation

165

7.2 Charakterisierung algorithmenbasierter Suchmaschinen

166

7.3 Semantisches Web und semantische Suchmaschinen

171

7.4 Fazit und Ausblick

177

Literaturverzeichnis

178

8 Bedeutung der Informationsqualität bei Kaufentscheidungen im Internet

180

8.1 Einleitung

180

8.2 Informationsqualität in Entscheidungsprozessen

181

8.3 Ursachen mangelnder Informationsqualität im Internet

185

8.4 Fazit und Handlungsempfehlungen

197

Literaturverzeichnis

200

9 Datenqualitäts-Audits in Projekten

206

9.1 Einleitung

206

9.2 Abstimmung mit anderen Regelwerken

207

9.2 Abstimmung mit anderen Regelwerken

207

9.3 Glossar

208

9.4 Gebrauch der Generischen Checkliste

208

9.5 Datenqualitätsbewertung einer Datensammlung

211

9.6 Zusammenfassung

221

C Organisation

222

1 Organisatorische Ansiedlung eines Datenqualitätsmanagements

223

1.1 Einführung

223

1.2 Datenqualitätsmanagement – Entwicklungsstufen und Aufgaben

225

1.3 Datenqualitätsmanagement – Ansiedlung im Unternehmen

227

1.4 Datenqualitätsmanagement in Projekten

231

1.5 Zusammenfassung und Ausblick

233

Literaturverzeichnis

234

2 Organisatorische Maßnahmen für gute Datenqualität

235

2.1 Messungen, Ursachen und generische Ansätze

235

2.2 Aus den generischen Ansätzen abgeleitete Strategien

239

2.3 Strategie A: Transparenz schafft Vertrauen

240

2.4 Strategie B: Definition von Verantwortlichkeiten

241

2.5 Strategie C: gezielt Abhängigkeiten suchen

243

2.6 Strategie D: Daten-Lifecycle auf Basis des Prozesses

246

2.7 Strategie E: Niederschwellige Verbesserungs-Werkzeuge

248

2.8 Vor- und Nachteile aller erwähnter Strategien

250

2.9 Vorgehen bei der Umsetzung dieser Strategien

251

Literaturverzeichnis

253

3 Informationsmanagementprozesse im Unternehmen

254

3.1 Motivation

254

3.2 Ausgangslage

254

3.3 Bewertung

256

3.4 Informationsmanagementprozess

258

3.5 Schema einer Informationsplanung

260

3.6 Datenlandkarte und Datenarchitektur

261

3.7 Geschäftsprozesse und Informationsmanagementprozess

264

3.8 Qualitätsaspekte

265

3.9 Ökonomische Aspekte

269

3.10 Zusammenfassung

270

Literaturverzeichnis

270

4 Data Governance

271

4.1 Einführung

271

4.2 Stand der Wissenschaft und Praxis

273

4.3 Ein Modell für Data Governance

278

4.4 Zusammenfassung

287

Literaturverzeichnis

288

5 IQM-Reifegradmodell für die Bewertung und Verbesserung des Information Lifecycle Management Prozesses

290

5.1 Einleitung

290

5.2 Hintergrund

291

5.3 Methodologie

294

5.4 IQM-Reifegradmodell

295

5.5 Zusammenfassung und Ausblick

299

Literaturverzeichnis

299

D Praxisbeispiele

303

1 Ein Entscheidungsmodell zur Weitergabe persönlicher Daten im Internet

304

1.1 Einleitung

304

1.2 Entscheidungsmodell

305

1.3 Ausblick

315

Literaturverzeichnis

317

2 Einführung eines proaktiven DQ-Managements

318

2.1 Die Bremer Landesbank

318

2.2 Proaktives Datenqualitätsmanagement

319

2.3 Datenqualitätsorganisation

320

2.4 Eskalationsinstanz

322

2.5 Reporting

322

2.6 Messung von Datenqualität

322

2.7 Visualisierung der Messergebnisse

329

2.8 Messergebnisse und Fazit

333

3 Informationsqualität für das Management mit TOPAS

335

3.1 Informationsmanagement für Führungskräfte

335

3.2 TOPAS®: Methode und Modell

337

3.3 Anwendung: Management von Informationen und Daten

342

3.4 Informationserfassung

345

3.5 Informationsverarbeitung

346

3.6 Informationsdarstellung

350

3.7 Wirkungsspektrum von TOPAS

352

Literaturverzeichnis

354

4 Datenqualitäts-Modell der Volkswagen Financial Services AG

355

4.1 Einleitung

355

4.2 Das Projekt „Datenqualität Strukturen/Standards und Drittmarktfähigkeit“

357

4.3 Fazit

371

5 Verknüpfung von DQ-Indikatoren mit KPIs und Auswirkungen auf das Return on Investment

373

5.1 Beispiele zur Illustration von DQ-Problemen

374

5.2 Wie wirken sich DQ-Probleme auf Unternehmen aus – Der Zusammenhang zwischen Daten- und Prozessqualität

375

5.3 Wie viel kosten schlechte Daten den Unternehmer?

380

5.4 Der Einfluss von DQ-Indikatoren auf KP-Indikatoren – wie beeinflusst Datenqualität den Unternehmenserfolg?

381

5.5 Beschreibung eines KPI orientierten DQManagementprozesses

384

5.6 Fallstudie – Banque Cantonale Vaudoise (BCV)

392

Literaturverzeichnis

395

Über die Autorinnen und Autoren

396

Stichwortverzeichnis

413