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Kundendatenqualität im Zeitalter der digitalen Transformation

September 2017

Project: Data Governance

Authors:

Christiana Klingenberg

iDIGMA GmbH

Kristin Weber

Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt

Von der Digitalisierung versprechen sich viele etablierte Unternehmen Umsatzzuwächse durch maßgeschneiderte Marketingkampagnen und die Identifizierung zahlreicher potenzieller Kunden. Manche Unternehmen streben komplett neue Geschäfts- oder Vertriebsmodelle an. Vorher sollte allerdings geklärt werden, ob die Qualität der vorhandenen Kundendaten dafür gut genug ist. Mit einer Data Quality Scorecard lässt sich die aktuelle Qualität der Kundendaten messen. Mit gezielten Optimierungsmaßnahmen können die Daten dann fit für die Digitalisierung gemacht werden. Und vor dem Hintergrund der im Mai 2018 in Kraft tretenden Europäischen Datenschutz- Grundverordnung (DSGVO) kann der Datenschutzbeauftragte prüfen, ob alle Kundendaten den Anforderungen entsprechen.

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Valide Kundendaten – Das Fundament für Omni-Channel Marketing

Chapter

Jul 2021

Simone Braun

In die neuen Verfahren, wie Big Data, Machine Learning und Predictive Analytics, werden von Marketing und Vertrieb hohe Erwartungen gesetzt. Doch dem „Garbage in – Garbage out“-Prinzip folgend lassen die Ergebnisse zu wünschen übrig. Grund hierfür ist häufig eine nicht ausreichende Qualität in den zugrunde liegenden Kundendaten. Dieser Beitrag beleuchtet diese Problematik anhand der Wert-Pyramide. Je weiter oben die Daten in der Wertschöpfungskette angesiedelt sind, desto höher ist deren Qualität und umso mehr Wert haben sie für das Unternehmen. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie sich mit Hilfe von Monitoring-Systemen, wie einer Datenqualitäts-Scorecard, Aussagen zur Datenqualität treffen und Verbesserungen derselben messen lassen. So wird der tatsächliche Wert von Daten für Unternehmen ersichtlich.

Data Governance – Organisation des Stammdatenmanagements

Article

Full-text available

Nov 2012

Kristin Weber

Die Grundlage vieler Geschäfts- und Entscheidungsprozesse sind hochqualitative Stammdaten. Mangelnde unternehmensweite Koordination der Aktivitäten und Verantwortlichen des Stammdatenmanagements führt häufig zu schlechter Stammdatenqualität aus Sicht des Gesamtkonzerns. Data Governance definiert unternehmensweit Verantwortlichkeiten und Entscheidungsprozesse und legt somit den organisatorischen Rahmen für das Stammdatenmanagement fest. Der vorliegende Beitrag führt den Begriff Data Governance ein, zeigt die Bedeutung von Data Governance für das Stammdatenmanagement auf, erklärt wesentliche organisatorische Gestaltungselemente (Aufgaben, Rollen und Zuständigkeiten) und schließt mit Herausforderungen in der praktischen Umsetzung von Data Governance.

Data Governance-Referenzmodell – Organisatorische Gestaltung des unternehmensweiten Datenqualitätsmanagements

Thesis

Full-text available

Jan 2009

Kristin Weber

Die Grundlage für viele Geschäfts- und Entscheidungsprozesse ist die Verfügbarkeit von Daten in hoher Qualität. Die organisatorische Trennung von Datenpflege und Datennutzung führt jedoch häufig zu mangelhafter Datenqualität aus Gesamtkonzernsicht. Mit unternehmensweitem Datenqualitätsmanagement decken Unternehmen den Bedarf an hochqualitativen Daten über die Grenzen einzelner Organisationseinheiten hinaus. Spezielle geschäftliche Treiber für Datenqualitätsmanagement sind Kundenmanagement, regulatorische Anforderungen, Risikomanagement, Geschäftsprozessharmonisierung und Entscheidungsunterstützung. Der Begriff Data Governance bezeichnet dabei organisatorische Massnahmen zur unternehmensweiten Koordination aller Verantwortlichen im Datenqualitätsmanagement. Die vorliegende Arbeit entwickelt ein Data Governance-Referenzmodell, welches global tätigen Konzernen als Ausgangspunkt für die organisatorische Gestaltung des unternehmensweiten Datenqualitätsmanagements dient. Das Referenzmodell zeigt Gestaltungsoptionen und Lösungsvorschläge und spricht Empfehlungen für die unternehmensspezifische Organisation aus. Das Modell beschreibt Verantwortliche, die Verankerung der Verantwortlichen in der Aufbauorganisation, deren Zusammenarbeit und Koordination sowie einen Ordnungsrahmen für die Gestaltung des Datenqualitätsmanagements.

IT-Management im Zeitalter der Digitalisierung

Book

Jan 2016

Dieses Buch thematisiert den drastischen Wandel, den die Geschäftswelt derzeit unter dem Stichwort Digitalisierung erlebt. Technologische Innovationen üben einen signifikanten Einfluss auf Prozesse, Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle aus. Die resultierende Digitale Transformation hat disruptive Konsequenzen für viele Unternehmen und Branchen. Bislang haben sich viele IT-Organisationen darauf konzentriert, die Anforderungen der Fachbereiche möglichst effektiv und effizient in qualitativ hochwertige IT-Services zu übersetzen und diese zu betreiben. Nun sind sie in zunehmenden Maße gefordert, das Gesamtunternehmen aktiv mitzugestalten. Informationstechnologie realisiert Innovationen für das Business, und die IT-Organisation muss proaktiv und frühzeitig mit den Fachbereichen kooperieren, um solche Innovationen auf den Weg zu bringen. Dieses Buch zeigt, welche Implikationen die Digitalisierung für heutige IT-Organisationen mit ihren Strukturen, Prozessen und Menschen hat. Damit wendet es sich an IT-Führungskräfte, Manager, in deren Verantwortungsbereich die IT liegt, sowie praktisch interessierte Akademiker. Das Buch hilft, auf die Digitale Transformation nicht nur zu reagieren, sondern eine proaktive Rolle einzunehmen. „Getrieben von der Digitalisierung werden IT-Organisationen in den kommenden Jahren einem deutlichen Wandel unterliegen. Dieses Buch zeigt auf, wohin die Reise geht. Eine empfehlenswerte Lektüre für alle, die in Unternehmen IT verantworten oder sich auf die Digitalisierung vorbereiten wollen.“ Dr. Roland Schütz, Chief Information Officer, Deutsche Lufthansa AG „Die Digitalisierung bedeutet für mich Automation und neue Geschäftsmodelle. Automation macht eine IT-Organisation schon immer, aber neue Geschäftsmodelle sind zum Teil eine existenzielle Herausforderung für Unternehmen und deren IT-Organisationen. Dieses Buch zeigt umfassend auf, was das für heutige IT-Organisationen und IT-Führungskräfte bedeuten wird.“ Michael Neff, Chief Information Officer, RWE AG

Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers

Article

Mar 1996
J MANAGE INFORM SYST

Poor data quality (DQ) can have substantial social and economic impacts. Although firms are improving data quality with practical approaches and tools, their improvement efforts tend to focus narrowly on accuracy. We believe that data consumers have a much broader data quality conceptualization than IS professionals realize. The purpose of this paper is to develop a framework that captures the aspects of data quality that are important to data consumers.A two-stage survey and a two-phase sorting study were conducted to develop a hierarchical framework for organizing data quality dimensions. This framework captures dimensions of data quality that are important to data consumers. Intrinsic DQ denotes that data have quality in their own right. Contextual DQ highlights the requirement that data quality must be considered within the context of the task at hand. Representational DQ and accessibility DQ emphasize the importance of the role of systems. These findings are consistent with our understanding that high-quality data should be intrinsically good, contextually appropriate for the task, clearly represented, and accessible to the data consumer.Our framework has been used effectively in industry and government. Using this framework, IS managers were able to better understand and meet their data consumers' data quality needs. The salient feature of this research study is that quality attributes of data are collected from data consumers instead of being defined theoretically or based on researchers' experience. Although exploratory, this research provides a basis for future studies that measure data quality along the dimensions of this framework.

Klöckner & Co. Will der Amazon des Stahlhandels werden

J Stübner

Stübner 2016) Stübner, J.: Klöckner & Co. Will der Amazon des Stahlhandels werden;

Online verfügbar unter

Jan 2016

Derwesten

DerWesten, 06.03.2016. Online verfügbar unter:

Uniserv: Success Story Vorwerk International

Jan 2016

Uniserv Gmbh

Uniserv GmbH, 2016. https://www.uniserv.com/services/downloads/#White-Paper (Uniserv 2016b) Uniserv: Success Story Vorwerk International;

Am Ende zä hlt die Frage, wie Kundendaten beschaffen sein mü ssen, damit sie fü r den konkreten Verwendungszweck im Zeitalter der Digitalisierung genutzt werden kö nnen

Folgemessungen

Folgemessungen. Am Ende zä hlt die Frage, wie Kundendaten beschaffen sein mü ssen, damit sie fü r den konkreten Verwendungszweck im Zeitalter der Digitalisierung genutzt werden kö nnen.

Wenn der Algorithmus die Macht ü bernimmt