Das Dokument erörtert Strategien für das Corporate Data Management, einschließlich betriebswirtschaftlicher Motivation, Inhalte und Praxisbeispiele. Es werden Beispiele von Unternehmen wie Migros, ZF Friedrichshafen und Andritz vorgestellt, die die Vorteile einer strategischen Integration von Datenmanagement verdeutlichen. Zudem werden zentrale Prinzipien der Datenqualität und Methoden zur Umsetzung einer effektiven Datenverwaltung präsentiert.

1. Strategien für Corporate Data Management
Bedeutung, Inhalte, Praxisbeispiele
Dr. Boris Otto
Frankfurt am Main, 27.9.2010
Institut für Wirtschaftsinformatik
Lehrstuhl Prof. Dr. Hubert Österle

2. Inhalt
1. Betriebswirtschaftliche Motivation
2. Inhalte
3. Praxisbeispiele
4. «Lean MDM»
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3. 1.1 Beispiel Migros
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4. 1.2 Beispiel ZF Friedrichshafen
«[…] hat die ZF Friedrichshafen AG die beiden Geschäftsfelder ZF
Services, die das weltweite Handelsgeschäft mit Ersatzteilen
verantwortet, und die Vertriebs- und Service-Organisation zum
neuen Geschäftsfeld ZF Services zusammengeführt. […] Die
Zusammenführung der vormals separat agierenden
Geschäftsfelder eröffnet dem ZF-Konzern umfangreiche
Wachstums- und Synergiepotenziale. Mit einem verbesserten
Marktauftritt kann innerhalb des neuen Geschäftsfelds das
bestehende Kundenspektrum effizienter bearbeitet werden.»
Quelle: zf.com, abgerufen am 2010-02-12.
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5. 1.3 Beispiel Andritz
«The strong growth of the
Andritz group of the years has
added a variety of organizational
procedures and IT systems. This
creates a challenge for inter-
company integration of Business
Areas, […]. The main goal of the
new Andritz Global ERP system
is to support the business
activities as efficiently as
existing systems do today, with
the added advantage of being
able to function globally for all
Andritz organizations […]»
Quelle: andritz.com, abgerufen am 2010-02-04.
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6. 1.4 Strategische Treiber für Corporate Data Management
Konzernebene
Geschäftsbereich A Geschäftsbereich B Geschäftsbereich C
Sparten Sparten Sparten
Regionen/Länder Regionen/Länder Regionen/Länder
Funktionen Funktionen Funktionen
Compliance und Risikomanagement
Berichtswesen
Geschäftsprozessintegration
Kundenzentrierte Geschäftsmodelle
Strategische Beschaffung
Komplexitätsmanagement und Konsolidierung in der Informatik
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7. Inhalt
1. Betriebswirtschaftliche Motivation
2. Inhalte
3. Praxisbeispiele
4. «Lean MDM»
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8. 2.1 Inhalte einer Strategie für Corporate Data Management
 Bedeutung von Corporate Data für das Unternehmen
 Definition von Corporate Data
 Entscheidungsbefugnisse und Pflichten sowie Rollen für den Umgang mit
Corporate Data («Corporate Data Governance»)
 Kosten- und Nutzenbewertung
 Verbindung des Corporate Data Management mit
 Geschäftsprozessmanagement
 Portfoliomanagement
 Veränderungsmanagement
 Prinzipien der Datenqualitätsmessung
 Umsetzungsplan («Corporate Data Governance»)
Quelle: Ergebnisse eines Fokusgruppeninterviews am 7. CC CDQ2-Workhop am 10.2.2010 in Köln.
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9. 2.2 Das «CDQ Framework»
Mandat Kennzahlensystem
Strategie
Leitbild Messverfahren
CDQ-Strategie
Wertmanagement Datenqualitäts-
Roadmap dimensionen
Organisation
Führungssystem
Datenlebenszyklus-
Management
Data Governance
Metadaten-
Rollenmodell Management
CDQ- CDQ-Prozesse und
Change Management Methoden und
Organisation -methoden
Prozesse
Standards & Richtlinien
lokal global
Software für
Integrationsobjekt-
Stammdaten-
modell
management
Architekturszenarien
Integrationsarchitektur für CDQ Business Data
Verteilungsarchitektur Dictionarys
Datenhaltungs- Integrationswerkzeuge
architektur
Applikationen für CDQ
Systeme
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10. 2.3 Konsortialpartner des Kompetenzzentrums Corporate Data Quality
Bayer CropScience AG Beiersdorf AG Corning Cable Systems GmbH & Co. Daimler AG
DB Netz AG Telekom Deutschland GmbH E.ON AG ETA SA
Hewlett-Packard GmbH IBM Deutschland GmbH Migros-Genossenschafts-Bund Nestlé SA
Novartis Pharma AG Siemens Enterprise Communications Syngenta AG ZF Friedrichshafen AG
GmbH & Co. KG
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11. Inhalt
1. Betriebswirtschaftliche Motivation
2. Inhalte
3. Praxisbeispiele
4. «Lean MDM»
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12. 3.1 Prinzipien zur Stammdatenqualität bei einem Einzelhandelskonzern
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13. 3.2 Konzernrichtlinie bei einem führenden Automobilzulieferer
Sicherstellung notwendiger Rahmenbedingungen innerhalb der Organisation:
 Geltungsbereich
 Konzernstammdaten
 Unterteilung in Stammdatenklassen
 Ordnungsfunktion (Fachlich und IT)
 Aufgaben und Gesamtverantwortung
 Dauerhafte Wahrnehmung
 Rollen und Legitimation
 Stammdatenverantwortliche (zentral)
 Stammdatenbeauftragte (zentral und dezentral)
 Gremien
 Methoden, Kommunikation
 IT
 Vorgehens- und Zusammenarbeitsmodell
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14. 3.3 Organisation und Rollen bei einem führenden Automobilzulieferer
Executive Management
report
corporate sector/
corporate department
overall responsibility Master data
(MD Owner, IT, ..)
Interdisciplinary
for a master data class
Master data Master data management
(specialist/organizational owner A owner X steering committee
level)
working group /
responsibility Master data Master data competence team
in relevant units (data officer officer
maintenance/ application) … …
governance governance
function function
IT projects
concepts concepts IT platforms, IT target systems
master data master data
class 1 … class N
e. g. Supplier master data Chart of accounts
NB: Englisch im Einklang mit Originalprojektsprache.
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15. 3.4 Das «Information Management Programme» bei BT
Reactive to Proactive
Batch to Real Time
Application to Enterprise
MDM
Global
OSS Name &
Address
Service Systems
Management Alignment
Customer
Inventory
Service
Sales &
Marketing Circuit
Recovery
Consumer /
SME
TIME (1997 – 2006)
Quelle: Otto, B.; Weber, K.: From Health Checks to the Seven Sisters: The Data Quality Journey at BT, University of St. Gallen, Institute of
Information Management, St. Gallen, 2009
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16. Inhalt
1. Betriebswirtschaftliche Motivation
2. Inhalte
3. Praxisbeispiele
4. «Lean MDM»
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17. 4.1 «Lean MDM»: Das Toyota-Produktionssystem
 «Pull»-Prinzip
 Just-in-Time, Just-in-Sequence
 Vermeidung von Verschwendung
 Überproduktion
 Bewegungen
 Leerzeiten
 Transporte
 «Over Engineering»
 Bestandspuffer
 Ausschuss
 Kanban
 Prozessstandardisierung
 Total Quality Management
 Training
 Kaizen
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18. Ansprechpartner
Dr. Boris Otto
Universität St. Gallen
Institut für Wirtschaftsinformatik
E-Mail: Boris.Otto@unisg.ch
Telefon: +41 71 224 32 20
http://cdq.iwi.unisg.ch
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