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Stammdatenmanagement: Datenqualität für Geschäftsprozesse

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Zusammenfassung

Stammdatenmanagement ist eine Unternehmensfunktion, die sämtliche Planungs-, Überwachungs- und Bereitstellungsaktivitäten für Stammdaten umfasst und deren Ziel die Sicherung der Stammdatenqualität ist. Stammdaten von hoher Qualität sind die Voraussetzung, damit Unternehmen verschiedene strategische Anforderungen erfüllen können. Dieser Beitrag beschreibt diejenigen Bereiche, die beim Aufbau eines unternehmensweiten Stammdatenmanagements zu gestalten sind.

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Literatur

  1. Deloitte: Telecommunications Predictions: TMT Trends 2009. Deloitte Touche Tohmatsu, 2009.

  2. ISO: ISO/TS 8000-110:2008(E): Data quality, Part 110, Master data: Exchange of characteristic data: Syntax, semantic encoding, and conformance to data specification. ISO, Genf, 2008.

  3. ISO/IEC: Corporate governance of information technology (ISO/IEC 38500). ISO, Genf, 2008.

  4. Kokemüller, J.: Stammdatenmanagementsysteme 2009: Eine Marktübersicht zu aktuellen Systemen. Fraunhofer-Verlag, Stuttgart, 2009.

    Google Scholar 

  5. Lee, Y. W.; Pipino, L. L.; Funk, J. D.; Wang, R. Y.: Journey to Data Quality. MIT Press, Cambridge, MA, 2006

    Google Scholar 

  6. Legner, C.; Otto, B.: Stammdatenmanagement. WISU — Das Wirtschaftsstudium 36 (2007), 4, S. 562–568.

    Google Scholar 

  7. Loshin, D.: Master Data Management. Morgan Kaufmann, Burlington, 2008.

    Google Scholar 

  8. Österle, H.; Winter, R.: Business Engineering. In: Österle, H.; Winter, R. (Hrsg.): Business Engineering. Springer-Verlag, Berlin, 2003, S. 3–18.

  9. Otto, B.; Hüner, K.: Funktionsarchitektur für unternehmensweites Stammdatenmanagement. Universität St. Gallen, Institut für Wirtschaftsinformatik, St. Gallen, 2009.

    Google Scholar 

  10. Priglinger, S.; Friedrich, D.: Master Data Management: Bestandsaufnahme und Ausblick. BARC GmbH, Würzburg, 2008.

    Google Scholar 

  11. Schwinn, A.; Schelp, J.: Design patterns for data integration. Journal of Enterprise Information Management 18 (2005), 4, pp. 471–482.

    Article  Google Scholar 

  12. Smith, H. A.; McKeen, J. D.: Developments in Practice XXX: Master Data Management: Salvation Or Snake Oil? Communications of the AIS 23 (2008), 1, pp. 63–72.

    Google Scholar 

  13. Wang, R. Y.; Strong, D.: Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers. Journal of Management Information Systems 12 (1996), 4, pp. 5–34.

    MATH  Google Scholar 

  14. White, A.:_The Five Vectors of Complexity That Define Your MDM Strategy. G00175538, Gartner, Inc., Stamford, CT, USA, 2010.

  15. White, A.; Radcliffe, J.: Four Dimensions of MDM: Understanding the Complexity. G00151500, Gartner, Inc., Stamford, CT, USA, 2007.

    Google Scholar 

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Otto, B., Kokemüller, J., Weisbecker, A. et al. Stammdatenmanagement: Datenqualität für Geschäftsprozesse. HMD 48, 5–16 (2011). https://doi.org/10.1007/BF03340582

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