Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-03
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Daten sind die strategische Ressource des 21. Jahrhunderts. Es findet kein Geschäftsprozess, keine Kommunikation zwischen Geschäftspartnern, keine Wertschöpfung statt, ohne dass die involvierten Personen, Maschinen und IT-Systeme Daten nutzen, erzeugen oder verändern. Trends wie die Digitalisierung, Industrie 4.0 und Social Media tragen ebenfalls dazu bei, dass Datenmanagement zu einer Kernkompetenz für erfolgreiche Unternehmen dieser Zeit geworden ist. Damit Daten ihren ganzen Wert entfalten können, müssen sie stets in angemessener Qualität zur Verfügung stehen. Dies gilt besonders für Stammdaten, die zentralen Geschäftsobjekte eines Unternehmens. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen Ansatz zum qualitätsbewussten Management von Stammdaten auf und richtet sich damit sowohl an Praktiker als auch an die Wissenschaft. Das „Framework für Stammdatenqualitätsmanagement“ wurde im Rahmen des „Competence Center Corporate Data Quality“ der Universität St. Gallen seit dem Jahr 2006 gemeinsam mit Unternehmen aus unterschiedlichen Industrien in zahlreichen praktischen Anwendungen entwickelt und verbessert. Neben den theoretischen Grundlagen räumt das Buch der praktischen Sicht mit 10 Fallstudien großen Raum ein, die erfolgreich durchgeführte Datenqualitätsprojekte praxisnah aufbereiten. Schließlich führt das Buch noch Methoden und Werkzeuge für das Datenqualitätsmanagement auf, die (Stamm-)datenmanager bei Projekten im eigenen betrieblichen Umfeld unterstützen können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Daten sind die strategische Ressource des 21. Jahrhunderts. Es findet kein Geschäftsprozess, keine Kommunikation zwischen Geschäftspartnern, keine Wertschöpfung statt, ohne dass die involvierten Personen, Maschinen und IT-Systeme Daten nutzen, erzeugen oder verändern. Trends wie die Digitalisierung, Industrie 4.0 und Social Media tragen ebenfalls dazu bei, dass Datenmanagement zu einer Kernkompetenz für erfolgreiche Unternehmen dieser Zeit geworden ist. Damit Daten ihren ganzen Wert entfalten können, müssen sie stets in angemessener Qualität zur Verfügung stehen. Dies gilt besonders für Stammdaten, die zentralen Geschäftsobjekte eines Unternehmens. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen Ansatz zum qualitätsbewussten Management von Stammdaten auf und richtet sich damit sowohl an Praktiker als auch an die Wissenschaft. Das „Framework für Stammdatenqualitätsmanagement“ wurde im Rahmen des „Competence Center Corporate Data Quality“ der Universität St. Gallen seit dem Jahr 2006 gemeinsam mit Unternehmen aus unterschiedlichen Industrien in zahlreichen praktischen Anwendungen entwickelt und verbessert. Neben den theoretischen Grundlagen räumt das Buch der praktischen Sicht mit 10 Fallstudien großen Raum ein, die erfolgreich durchgeführte Datenqualitätsprojekte praxisnah aufbereiten. Schließlich führt das Buch noch Methoden und Werkzeuge für das Datenqualitätsmanagement auf, die (Stamm-)datenmanager bei Projekten im eigenen betrieblichen Umfeld unterstützen können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Daten sind die strategische Ressource des 21. Jahrhunderts. Es findet kein Geschäftsprozess, keine Kommunikation zwischen Geschäftspartnern, keine Wertschöpfung statt, ohne dass die involvierten Personen, Maschinen und IT-Systeme Daten nutzen, erzeugen oder verändern. Trends wie die Digitalisierung, Industrie 4.0 und Social Media tragen ebenfalls dazu bei, dass Datenmanagement zu einer Kernkompetenz für erfolgreiche Unternehmen dieser Zeit geworden ist. Damit Daten ihren ganzen Wert entfalten können, müssen sie stets in angemessener Qualität zur Verfügung stehen. Dies gilt besonders für Stammdaten, die zentralen Geschäftsobjekte eines Unternehmens. Dieses Buch zeigt einen ganzheitlichen Ansatz zum qualitätsbewussten Management von Stammdaten auf und richtet sich damit sowohl an Praktiker als auch an die Wissenschaft. Das „Framework für Stammdatenqualitätsmanagement“ wurde im Rahmen des „Competence Center Corporate Data Quality“ der Universität St. Gallen seit dem Jahr 2006 gemeinsam mit Unternehmen aus unterschiedlichen Industrien in zahlreichen praktischen Anwendungen entwickelt und verbessert. Neben den theoretischen Grundlagen räumt das Buch der praktischen Sicht mit 10 Fallstudien großen Raum ein, die erfolgreich durchgeführte Datenqualitätsprojekte praxisnah aufbereiten. Schließlich führt das Buch noch Methoden und Werkzeuge für das Datenqualitätsmanagement auf, die (Stamm-)datenmanager bei Projekten im eigenen betrieblichen Umfeld unterstützen können.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Entwickeln Sie eine Stammdatenstrategie mit SAP MDG und optimieren Sie so die Arbeitsabläufe in Ihrem Unternehmen! Neben der Cloud Edition von SAP MDG stellen die Autoren auch die neue Konsolidierungskomponente vor, die die Überführung von Stammdaten in das Geschäftspartner-Modell von SAP S/4HANA stark vereinfacht.
Aus dem Inhalt:
Projekt aufsetzen und umsetzen
Governance Board einrichten
Geeignete Tools auswählen
Data Quality Management
Konsolidierung zum Geschäftspartner
Business Rule Framework/BRF+
SAP MDG, Consolidation
SAP Business Process Management
SAP Fiori
SAP Cloud Integration
SAP Analytics Cloud
Aktualisiert: 2023-06-14
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Was müssen Sie beachten, wenn Sie eine Stammdatenstrategie mit SAP MDG entwickeln wollen, und welche Möglichkeiten und Chancen bieten sich dadurch? Die Autoren zeigen Ihnen an verschiedenen Fallbeispielen, wie Sie geschäftskritische Stammdaten so vorhalten, dass die Abläufe im Unternehmen verbessert werden und der Unternehmenserfolg maximiert werden kann. Nicht nur die technische Perspektive, sondern auch die organisatorischen, prozess- und metrikorientierten Aspekte werden umfassend behandelt. Die entscheidende Integration mit anderen SAP-Komponenten wie z.B. SAP Lumira oder SAP Process Orchestration wird detailliert beschrieben. Aktuell zu SAP MDG 8.0.
Aus dem Inhalt:
Stammdatenprojekte
Projekt aufsetzen und umsetzen
Governance Board einrichten
Zugriff über SAP Business Client und SAP Enterprise Portal
Geeignete Tools auswählen
Integrationsszenarien
Business Rule Framework
SAP Busines Process Management
SAP Fiori
SAP Lumira
SAP Business Workflow
Aktualisiert: 2023-06-12
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Aktualisiert: 2023-06-11
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Entwickeln Sie eine Stammdatenstrategie mit SAP MDG und optimieren Sie so die Arbeitsabläufe in Ihrem Unternehmen! Neben der Cloud Edition von SAP MDG stellen die Autoren auch die neue Konsolidierungskomponente vor, die die Überführung von Stammdaten in das Geschäftspartner-Modell von SAP S/4HANA stark vereinfacht.
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Aktualisiert: 2023-06-07
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Mit Stammdaten beschäftigen sich viele Unternehmen nur notgedrungen bei der Systemmigration, denn eigentlich hat man sich sonst mit der vorhandenen Qualität abgefunden und seine spezifischen Workarounds gefunden. Ein Systemwechsel bietet eine gute Gelegenheit, bisherige Prozesse zu hinterfragen. Lassen Sie sich von Erfahrungen mit Erfolgsfaktoren und Fallstricken inspirieren, auch in Ihrem Unternehmen das Stammdatenmanagement voranzubringen.
Aktualisiert: 2023-06-01
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Was müssen Sie beachten, wenn Sie eine Stammdatenstrategie mit SAP MDG entwickeln wollen, und welche Möglichkeiten und Chancen bieten sich dadurch? Die Autoren zeigen Ihnen an verschiedenen Fallbeispielen, wie Sie geschäftskritische Stammdaten so vorhalten, dass die Abläufe im Unternehmen verbessert werden und der Unternehmenserfolg maximiert werden kann. Nicht nur die technische Perspektive, sondern auch die organisatorischen, prozess- und metrikorientierten Aspekte werden umfassend behandelt. Die entscheidende Integration mit anderen SAP-Komponenten wie z.B. SAP Lumira oder SAP Process Orchestration wird detailliert beschrieben. Aktuell zu SAP MDG 8.0.
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SAP Business Workflow
Aktualisiert: 2023-05-16
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Um eine Funktionsintegration unterschiedlicher Systeme realisieren zu können, müssen Stammdaten systemübergreifend harmonisiert sein, da sich ansonsten unweigerlich ökonomische Folgen ergeben. Bis heute existiert keine wissenschaftlich fundierte Methodik, die es erlaubt, Nutzenpotenziale in Bezug auf harmonisierte Stammdaten ex ante zu bewerten. Dementsprechend war es das Ziel dieser Dissertation, die Grundlagen zur Bewertung von Harmonisierungseffekten zu schaffen und diese in ein anwendungsorientiertes Verfahren zu überführen.
Dazu wurde zunächst die Problemstellung unter Berücksichtigung der Prinzipien der Managementkybernetik im Produktionsmanagementsystem nach Brosze dargestellt. Auf die sich hierdurch ergebenden Anforderungen wurde sowohl bei der Modellierung der Informationsstrukturen der Auftragsabwicklung als auch bei der Ableitung des strategischen Zielsystems eingegangen. Logisch parallel erfolgte die Modellierung der Auftragsabwicklungsprozesse. Auf dieser Basis wurde anschließend eine Analyse der datenorientierten Informationsbedarfe der einzelnen Prozessen der Auftragsabwicklung durchgeführt. Die Herleitung von Nutzenpotenzialen aus den Effekten von Informationsdefiziten und die Zuordnung der Potenziale zu den Aufgaben des kybernetischen Produktionsmanagementsystems stellt ein erstes Kernergebnis der Dissertation dar. Dieses erfährt eine substanzielle Aufwertung, indem die bisher fehlende Verknüpfung der lokalen Nutzenpotenziale mit den Elementen eines übergeordneten Zielsystems durch den Aufbau von Referenzwirkungsketten geleistet wird. Die Spezifikation der jeweiligen funktionalen Zusammenhänge mit Hilfe von Nomogrammen vervollständigt die Modellierung. Im Anschluss erfolgte die Überführung der Teilmodelle in ein anwendungsorientiertes Verfahren, welches im Rahmen einer direkten und einer indirekten Überprüfung evaluiert wurde.
Diese Arbeit liefert ein Referenzmodell der Wirkzusammenhänge zwischen Nutzenpotenzialen harmonisierter Stammdaten und dem unternehmerischen Zielsystem. Sie erweitert darüber hinaus das Modell des kybernetischen Produktionsmanagementsystems nach Brosze um eine daten- und integrationsorientierte Sicht. Durch die Ableitung und Bereitstellung eines Bewertungsverfahrens wird das aufgebaute Beziehungswissen der praktischen Anwendung zugänglich gemacht und befähigt Unternehmen, in Zukunft Harmonisierungsprojekte wissenschaftlich fundiert hinsichtlich des zu erwartenden Nutzen zu bewerten.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Unternehmensdaten und deren Qualität und Verfügbarkeit werden mehr und mehr zu einem kritischen Erfolgsfaktor. Master Data Management (MDM) sorgt durch die strukturierte Bewirtschaftung und Qualitätssicherung für Orientierung und Übersicht im Datendschungel. Dieses Buch beschreibt MDM aus betriebswirtschaftlicher und technischer Sicht. Der Nutzen, das Einsatzgebiet und die Positionierung werden analysiert, um die Planung, Konzeption und Umsetzung solcher Lösungen zu realisieren. Auch auf die verschiedenen heute gängigen Ansätze mit ihren jeweiligen Stärken und Schwächen wird eingegangen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Unternehmensdaten und deren Qualität und Verfügbarkeit werden mehr und mehr zu einem kritischen Erfolgsfaktor. Master Data Management (MDM) sorgt durch die strukturierte Bewirtschaftung und Qualitätssicherung für Orientierung und Übersicht im Datendschungel. Dieses Buch beschreibt MDM aus betriebswirtschaftlicher und technischer Sicht. Der Nutzen, das Einsatzgebiet und die Positionierung werden analysiert, um die Planung, Konzeption und Umsetzung solcher Lösungen zu realisieren. Auch auf die verschiedenen heute gängigen Ansätze mit ihren jeweiligen Stärken und Schwächen wird eingegangen.
Aktualisiert: 2023-05-08
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