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Trovarit - the IT-Matchmaker
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Datenmanagement

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  • Datenmanagement

Während der letzten Jahrzehnte haben viele Unternehmen intensiv am Ausbau und an der dauernden Optimierung ihrer Geschäftsprozesslandschaften und deren Abbildung in operativen Systemen wie ERP, CRM, … gearbeitet. In vielen Unternehmen ist dabei das Thema Datenqualität bzw. Datenfluss fachlich, organisatorisch und technisch nicht nachhaltig etabliert worden. Dabei ist ein verlässlicher Informationsaustausch – unternehmensintern oder mit externen Partnern (wie Kunden, Lieferanten, …) – nur mit qualitativ hochwertigen Daten möglich.  Somit ist ein effizienter Datenfluss ein kritischer Erfolgsfaktor für die Prozesseffizienz und stellt eine wesentliche Basis für eine ganzheitliche Unterstützung von Geschäftsfällen dar. So wie in der Logistik „Datenfluss vor Materialfluss“ gilt, so gilt allgemein in den Geschäftsprozessen „Datenfluss vor Aktivitätenfluss/Prozessen“.

 

Unsere Kompetenz im Datenmanagement

Im Competence Center „Datenmanagement“ unterstützen wir Unternehmen in den Belangen „Informationsaufbereitung“ und „Informationsfluss“

  • durch die Untersuchung der Qualität von Stamm- und Transaktionsdaten, der Datenmodelle und der Datenflüsse in den Applikationslandschaften,
  • durch eine auf diesen Datenqualitätsuntersuchungen beruhende Sanierung, Optimierung und Migration der Daten
    • in der bestehenden Applikationslandschaft und
    • bei der Einführung von neuen Applikationen,
  • durch die Einrichtung eines optimalen Datenflusses von den operativen Applikationen zu neu einzurichtenden oder schon vorhandenen Business-Intelligence-Lösungen und
  • durch die Konzeption und Umsetzung von „Product-Life-Cycle“-Projekten (d.h. die Verbindung von CAD/CAM, PDM und Systems Engineering).

Whitepaper

Datenmigration bei der Software-Implementierung

Datenqualität als Schlüssel zur erfolgreichen Systemeinführung

Das Whitepaper zeigt auf, was die Herausforderungen und die ersten Schritte bei Datenmigrationsprojekten sind.

Datenqualität als Schlüssel zur erfolgreichen Systemeinführung
Stammdatenanalyse in Datenmigrationsprojekten
Autor: Alex Ron, Jost Enderle, Trovarit AG
Erschienen: 06.11.2019
Dateigröße: 686,83 KB
Schlagworte: Datenanalyse, Datenbereinigung, Datenmanagement, Datenqualität, ImplAiX, Implementierung, Stammdatenanalyse, Stammdatenmanagement
Das Whitepaper beschreibt anhand des Beispiels der fiktiven Eisenmeiser GmbH, welche Herausforderungen die Datenmigration im Zuge der Einführung einer neuen Unternehmenssoftware birgt. Aufwand und Komplexität dieser Aufgabe werden von Unternehmen meist unterschätzt. Deutlich erleichtert wird die Datenmigration durch eine gute und stukturierte Vorbereitung. Die Autoren geben Tipps rund um die Analyse und Bereinigung der Daten.
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Weitere Downloads zum Thema

 

datenqualität datenmanagement
4 + 8 Gründe, weshalb sich Unternehmen bei schlechter Datenqualität ausbremsen lassen
Autor: Alex Ron und Jost Enderle, Competence Center Datenmanagement der Trovarit AG
Erschienen: 10.10.2019
Schlagworte: Business Software, Datenmanagement, Datenqualität, Digitalisierung
„Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts“, bemerkte unsere Bundeskanzlerin bereits 2015. Solche oder ähnliche Sätze sind in den letzten Jahren immer häufiger zu hören. In der Tat bilden Daten das Fundament der digitalisierten Wirtschaft und dienen als Treibstoff für neue Dienstleistungen, neue Kundenzugänge, neue Preismodelle und neue Ökosysteme (Otto und Österle 2016). Für Unternehmen sind insbesondere die Stammdaten, die kritischen Geschäftsobjekte wie Produkte, Lieferanten, Kunden oder Mitarbeiter des Unternehmens ein wertvolles Gut. Daten können jedoch bei nachlässiger Handhabung auch in der Qualität leiden. Tippfehler bei der manuellen Dateneingabe, Fehler beim automatisierten Datenimport, doppeltes Vorhandensein von Daten (Dubletten) oder veraltete Daten sind Wasser im Tank für jeden Datenbestand.
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Competence Center Datenmanagement
Informationsbroschüre
Autor: Trovarit AG
Erschienen: 01.11.2019
Schlagworte: Datenanalyse, Datenbereinigung, Datenmanagement, Datenqualität, Stammdatenmanagement
Unsere Kompetenz: Beratung bei der Datenanalyse, -bereinigung, -migration, Qualitätssicherung
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Stammdatenqualität im Zuge der Digitalisierung
Strategie, Methode und Werkzeuge für die Praxis
Autor: DataQualityCenter - dqc.de
Erschienen: 20.06.2018
Schlagworte: Datenmanagement, Datenqualität, Digitalisierung, Industrie 4.0, Master Data Management (MDM), Stammdatenmanagement
Im Zuge der Digitalisierung sehen sich Unternehmen zunehmend mit komplexeren und umfangreicheren IT-Systemen zur Unterstützung ihrer Geschäftsprozesse konfrontiert. Daten und Informationen sind zum kritischen Faktor für den erfolgreichen Geschäftsbetrieb geworden und bilden die Basis von technologischen Trends wie Industrie 4.0. Obwohl eine gesteigerte Sensibilität für die Bedeutung von Daten spürbar ist, wird das Thema Datenqualität in vielen Unternehmen immer noch vernachlässigt. Studien zufolge haben nur ca. 40% der Unternehmen (klar) definierte Strukturen und Prozesse im Stammdatenmanagement. Mit Data Governance existiert bereits ein umfangreiches Konzept zur Sicherstellung definierter Datenqualitätsziele im eigenen Unternehmen. Der Umfang eines solchen Projekts ist für viele Unternehmen jedoch abschreckend und darüber hinaus ist die eigene Datenqualität als Ausgangssituation kaum transparent. Die Forschungsinitiative DataQualityCenter (DQC) hat mit dem „Datenqualitäts-Assessment“ eine Methode entwickelt, mit dem die Ermittlung des Status Quo der Stammdatenqualität insbesondere auch für mittelständische Unternehmen mit vertretbarem Aufwand möglich ist. Abgerundet wird das Whitepaper durch einen Überblick darüber, wie Software bei der Bewertung und Verbesserung der Datenqualität unterstützen kann und was bei der Auswahl einer Datenmanagement-Software zu beachten ist.
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Spezial: Stammdatenmanagement
Sonderteil aus dem IT-Matchmaker.guide Industrie 4.0
Autor: Div.
Erschienen: 19.04.2018, IT-Matchmaker.guide Industrie 4.0
Schlagworte: Industrie 4.0, Master Data Management (MDM), Softwareauswahl, Stammdatenmanagement
Im "DataQuality Center" widmen sich Experten und Forscher der Hochschule Heilbronn, des Forschungsinstitutts für Rationalisierung (FIR) an der RWTH Aachen und des Trovarit Competence Centers Datenmanagement gemeinsam der Frage, mit welchen Werkzeugen und Methoden Unternehmen effizient die Qualität ihrer Stammdaten messen und verbessern können. Der Beitrag liefert erste Ergebnisse sowie eine Marktübersicht zu MDM-Lösungen.
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Industrie 4.0 als Herausforderung für das Stammdatenmanagement in Unternehmen
Auszug aus dem IT-Matchmaker.guide 4.0
Autor: Thomas Schäffer, Prof. Helmut Beckmann, Hochschule Heilbronn
Erschienen: 18.04.2017, IT-Matchmaker.guide Industrie 4.0
Schlagworte: Datenmanagement, Datenqualität, Industrie 4.0, Stammdatenmanagement
Die zunehmende Digitalisierung in Wirtschaft und Gesellschaft hat zu drastischen Veränderungen in den Unternehmen geführt, und derzeit sind fast alle Unternehmen mit enormen externen und internen Herausforderungen konfrontiert, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Da Stammdaten die Grundlage der digitalen Wirtschaft bilden, ist ein gewisses Maß an Datenqualität notwendig, um effiziente Geschäftsprozesse zu gewährleisten. Daher ist ein adäquates Stammdaten-Qualitätsmanagement sowohl auf Unternehmens- als auch auf interorganisationaler Ebene von wesentlicher Bedeutung. Erkenntnisse aus aktuellen Forschungen zeigen jedoch, dass in vielen Unternehmen beispielsweise der Produktstammaustausch aufgrund mangelhafter Stammdatenqualität problembehaftet, fehleranfällig, arbeits- und kostenintensiv ist. Der vorliegende Beitrag erläutert die Herausforderungen im Stammdatenmanagement aufgrund einer immer intensiveren Zusammenarbeit zwischen den Unternehmen und gibt Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der unternehmensübergreifenden Stammdatenqualität.
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Produkttabellen Industrie 4.0
Auszug aus dem IT-Matchmaker.guide 4.0
Autor:
Erschienen: 19.04.2018, IT-Matchmaker.guide Industrie 4.0
Schlagworte: Advanced Planning & Scheduling (APS), Anbietermarkt, ERP, Manufacturing Execution Systems (MES), Master Data Management (MDM), Stammdatenmanagement, Supply Chain Management
Zusammenstellung der Übersichtstabellen zur Industrie 4.0, MES, APS, SCM, ERP und Stammdatenmanagement.
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Data Quality Center

Das DataQualityCenter (DQC), eine Forschungsinitiative bestehend aus Datenmanagement-Experten der Hochschule Heilbronn, des FIR (e.V.) an der RWTH Aachen und der Trovarit AG, hat mit dem „Datenqualitäts-Assessment“ eine Methode entwickelt, mit dem die Ermittlung des Status Quo der Stammdatenqualität insbesondere auch für mittelständische Unternehmen mit vertretbarem Aufwand möglich ist.

Die Methodik basiert auf einem Best-of-Breed-Ansatz von über 20 Qualitätsmodellen zur Beurteilung der Datenqualität, wie zum Beispiel AIMQ, EFQM-Qualitätsmodell, TDQM oder TdQM. Zielsetzung der DQC-Methodik ist es, eine einfache und ressourcenschonende Vorgehensweise bereitzustellen mit deren Hilfe ein Datenqualitäts-Index berechnet und in regelmäßigen Abständen überprüft werden kann.

Weitere Informationen finden Sie unter www.dataqualitycenter.org

 

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Ihr Ansprechpartner

  • Peter Treutlein
    Vorstand / Leiter Competence Center Datenmanagement
    Peter Treutlein
    Peter Treutlein

    Peter Treutlein Vorstand / Leiter Competence Center Datenmanagement

  • Alex Ron
    Consultant
    Alex Ron
    Alex Ron

    Alex Ron Consultant

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Michael Schober
Michael Schober, Leiter des Trovarit-Büros Österreich
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