Planung und Messung der Datenqualität in Data-Warehouse-Systemen

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1 Planung und Messung der Datenqualität in Data-Warehouse-Systemen DISSERTATION der Universität St. Gallen, Hochschule für Wirtschafts-, Rechts- und Sozialwissenschaften (HSG) zur Erlangung der Würde eines Doktors der Wirtschaftswissenschaften vorgelegt von Markus Helfert aus Deutschland Genehmigt auf Antrag von Herrn Prof. Dr. Robert Winter und Frau Prof. Dr. Andrea Back Dissertation Nr Difo-Druck GmbH, Bamberg 2002

2 Inhaltsverzeichnis Vorwort. iii Abbildungsverzeichnis xiii Tabellenverzeichnis xv Abkürzungsverzeichnis xvii 1 Einleitung Motivation und Problemstellung Zielsetzung und Zielgruppe der Arbeit Forschungsmethodische Grundlagen Aufbau der Arbeit 9 2 Konzeptionelle Grundlagen Daten und Information Architektur betrieblicher Informationssysteme Betriebliche Informationssysteme Systemtheoretische Grundlagen Systemabbildungen durch Modelle Informationssystemarchitekturen Datenhaltungssysteme 27

3 viii Inhaltsverzeichnis, Datenmodelle Kommunikationsschnittstelle Analytische Informationssysteme Vielfalt der Informations(teil)systeme Data-Warehouse-Systeme Komponenten eines Data-Warehouse-Systems Organisatorische Gestaltung und Anspruchsgruppen Datentransformation Metadatenverwaltung Betrachtungsebenen für Data-Warehouse- Systeme 60 3 Datenqualität Qualitätsbegriff und Qualitätssichten Ausgewählte Ansätze zum Begriff der Datenqualität Innere Datenqualität nach WAND und WANG Ansatz von REDMAN et al Qualitätsmerkmale nach ENGLISH Empirische Untersuchung von WANG und STRONG Qualitätsfaktoren für Data-Warehouse-Systeme nach JARKE et al Datenqualität in Data-Warehouse-Systemen Theoretischer Bezugsrahmen und Untersuchungskonzeption Ergebnis und Fazit der empirischen Untersuchung Problembereiche und Massnahmen Datenqualitätsvorgaben 88

4 Inhaltsverzeichnis ' ix Datenqualitätsprüfungen Datenqualitätsmängel Sicherstellung der Datenqualität Datenqualitätseigenschaften Datenqualitätsmanagement Historische Entwicklung des Qualitätsmanagements Konzept eines proaktiven Datenqualitätsmanagements Operatives Datenqualitätsmanagement Qualitätsplanung Qualitätslenkung Anforderungen an das operative Datenqualitätsmanagement Kennzahlen und Kennzahlensysteme Bewertungsrahmen Ausgewählte Ansätze zum operativen Datenqualitätsmanagement Erfassung und Modellierung von Datenqualitätsforderungen Qualitätsbeurteilung und Qualitätsprüfung Schlussfolgerungen Ansatz für ein operatives Datenqualitätsmanagement Rahmenbedingungen und Data-Warehouse-System Architektur Zentrale Problemfelder im Bereich der Datenqualität Ein metadatenbasiertes Datenqualitätssystem Datenqualitätsforderungen Prüfung der Ausführungsqualität Glaubwürdigkeit 148

5 Inhaltsverzeichnis Ausgewählte charakteristische Eigenschaften Univariate Methoden Multivariate Methoden Data Mining zur Musterbeschreibung Segmentierung Klassifizierung Assoziierung Einsatzgebiet des Data Mining Berücksichtigung von Datenschwankungen Komplexitätsreduktion Plausibilitätsintervalle Regressionsmodelle Zeitreihenmodelle Berücksichtigung mengenmässiger Aspekte Aktualität und zeitliche Konsistenz Auswertung der Datenqualität Zusammenfassung und Ausblick Zentrale Forschungsergebnisse Kritische Würdigung des Ansatzes Weiterer Forschungsbedarf 198 A Empirische Untersuchung 201 A.l Fragebogen 201 A.2 Detailergebnisse 206

6 Inhaltsverzeichnis xi B Fallstudie 209 B.l Technisch orientierte Qualitätsangaben 209 B.2 Gesprächstermine und Teilnehmer 211 Literaturverzeichnis 213

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