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Prozess- und Data Governance im industriellen Anlagenmanagement: Unterschied zwischen den Versionen

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|Beschreibung DE=Stammdaten haben Auswirkungen auf den Erfolg eines Unternehmens und rücken zunehmend in den Mittelpunkt betrieblicher Entscheidungen. Erfüllen die Stammdaten für den Nutzer in den Geschäfts-prozessen nicht den verlangten Zweck, wird vielfach die Schuld der schlechten Datenqualität gege-ben. Das Stammdatenmanagement im Unternehmen steht somit zunehmend unter Druck, ihren ge-leisteten Beitrag zum Unternehmenserfolg aufzuzeigen. Der Wertbeitrag der Stammdatennutzung in den Geschäftsprozessen ist meist nicht oder nur indirekt erkennbar.
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Für die Implementierung einer prozessorientierten Data Governance steht derzeit in Forschung und Praxis kein systematisches Vorgehen zur Verfügung. Unternehmen fehlt es an Handlungsempfehlun-gen, um Data-Governance-Strategien in Geschäftsprozessen und IT-Anwendungen operativ nutzen zu können.
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Im Rahmen dieser Arbeit werden mit dem entwickelten Lösungsansatz Prozess- und Data Governance die Anforderungen zur Nutzung, Wertsteigerung und Nachhaltigkeit an eine prozessorientierte Data Governance im industriellen Anlagenmanagement produzierender Unternehmen ganzheitlich festgelegt. Prozess- und Data Governance beinhaltet ein systematisches Vorgehen, um aufzuzeigen, wie Stammdaten harmonisiert und durchgängig in den Geschäftsprozessen genutzt werden können, mit dem Ziel, in der gesamten Wertschöpfungskette durch hohe Datenqualität einen hohen Wertbeitrag zu erreichen und diesen auch messen zu können. Der positive Einfluss von Stammdaten auf den Unternehmenserfolg wird somit erfasst und transparent dargestellt.
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Die Entwicklung standardisierter Lösungen zu eBusiness-Prozessen für industrielle Dienstleistungen ist in den letzten Jahren bei den Industrieunternehmen zu einem Trendthema geworden. Der Fokus dieser Arbeit liegt daher auf Nutzung von Stammdaten zu industriellen bzw. hybriden Dienstleistungen (Material- und Leistungsstammdaten) und Standards am Beispiel des Klassifikationsstandards eCl@ss für das Anlagenmanagement produzierender Unternehmen (sekundärer Sektor).
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Basierend auf den Ergebnissen der Arbeit werden Handlungsempfehlungen für die Implementierung einer prozessorientierten Data Governance im Unternehmen gegeben. In der  Data Governance erfolgt die ganzheitliche Festlegung der Anforderungen an Datenqualitätsmanagement sowie operatives und analytisches Stammdatenmanagement.
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|Beschreibung EN=Stammdaten haben Auswirkungen auf den Erfolg eines Unternehmens und rücken zunehmend in den Mittelpunkt betrieblicher Entscheidungen. Erfüllen die Stammdaten für den Nutzer in den Geschäfts-prozessen nicht den verlangten Zweck, wird vielfach die Schuld der schlechten Datenqualität gege-ben. Das Stammdatenmanagement im Unternehmen steht somit zunehmend unter Druck, ihren ge-leisteten Beitrag zum Unternehmenserfolg aufzuzeigen. Der Wertbeitrag der Stammdatennutzung in den Geschäftsprozessen ist meist nicht oder nur indirekt erkennbar.
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Für die Implementierung einer prozessorientierten Data Governance steht derzeit in Forschung und Praxis kein systematisches Vorgehen zur Verfügung. Unternehmen fehlt es an Handlungsempfehlun-gen, um Data-Governance-Strategien in Geschäftsprozessen und IT-Anwendungen operativ nutzen zu können.
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Im Rahmen dieser Arbeit werden mit dem entwickelten Lösungsansatz Prozess- und Data Governance die Anforderungen zur Nutzung, Wertsteigerung und Nachhaltigkeit an eine prozessorientierte Data Governance im industriellen Anlagenmanagement produzierender Unternehmen ganzheitlich festgelegt. Prozess- und Data Governance beinhaltet ein systematisches Vorgehen, um aufzuzeigen, wie Stammdaten harmonisiert und durchgängig in den Geschäftsprozessen genutzt werden können, mit dem Ziel, in der gesamten Wertschöpfungskette durch hohe Datenqualität einen hohen Wertbeitrag zu erreichen und diesen auch messen zu können. Der positive Einfluss von Stammdaten auf den Unternehmenserfolg wird somit erfasst und transparent dargestellt.
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Die Entwicklung standardisierter Lösungen zu eBusiness-Prozessen für industrielle Dienstleistungen ist in den letzten Jahren bei den Industrieunternehmen zu einem Trendthema geworden. Der Fokus dieser Arbeit liegt daher auf Nutzung von Stammdaten zu industriellen bzw. hybriden Dienstleistungen (Material- und Leistungsstammdaten) und Standards am Beispiel des Klassifikationsstandards eCl@ss für das Anlagenmanagement produzierender Unternehmen (sekundärer Sektor).
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Basierend auf den Ergebnissen der Arbeit werden Handlungsempfehlungen für die Implementierung einer prozessorientierten Data Governance im Unternehmen gegeben. In der  Data Governance erfolgt die ganzheitliche Festlegung der Anforderungen an Datenqualitätsmanagement sowie operatives und analytisches Stammdatenmanagement.
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|Veranstaltungsart=Graduiertenkolloquium
 
|Veranstaltungsart=Graduiertenkolloquium
 
|Start=2011/09/07 15:45:00
 
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Version vom 22. August 2011, 09:36 Uhr

Prozess- und Data Governance im industriellen Anlagenmanagement

Veranstaltungsart:
Graduiertenkolloquium




Stammdaten haben Auswirkungen auf den Erfolg eines Unternehmens und rücken zunehmend in den Mittelpunkt betrieblicher Entscheidungen. Erfüllen die Stammdaten für den Nutzer in den Geschäfts-prozessen nicht den verlangten Zweck, wird vielfach die Schuld der schlechten Datenqualität gege-ben. Das Stammdatenmanagement im Unternehmen steht somit zunehmend unter Druck, ihren ge-leisteten Beitrag zum Unternehmenserfolg aufzuzeigen. Der Wertbeitrag der Stammdatennutzung in den Geschäftsprozessen ist meist nicht oder nur indirekt erkennbar.

Für die Implementierung einer prozessorientierten Data Governance steht derzeit in Forschung und Praxis kein systematisches Vorgehen zur Verfügung. Unternehmen fehlt es an Handlungsempfehlun-gen, um Data-Governance-Strategien in Geschäftsprozessen und IT-Anwendungen operativ nutzen zu können.

Im Rahmen dieser Arbeit werden mit dem entwickelten Lösungsansatz Prozess- und Data Governance die Anforderungen zur Nutzung, Wertsteigerung und Nachhaltigkeit an eine prozessorientierte Data Governance im industriellen Anlagenmanagement produzierender Unternehmen ganzheitlich festgelegt. Prozess- und Data Governance beinhaltet ein systematisches Vorgehen, um aufzuzeigen, wie Stammdaten harmonisiert und durchgängig in den Geschäftsprozessen genutzt werden können, mit dem Ziel, in der gesamten Wertschöpfungskette durch hohe Datenqualität einen hohen Wertbeitrag zu erreichen und diesen auch messen zu können. Der positive Einfluss von Stammdaten auf den Unternehmenserfolg wird somit erfasst und transparent dargestellt.

Die Entwicklung standardisierter Lösungen zu eBusiness-Prozessen für industrielle Dienstleistungen ist in den letzten Jahren bei den Industrieunternehmen zu einem Trendthema geworden. Der Fokus dieser Arbeit liegt daher auf Nutzung von Stammdaten zu industriellen bzw. hybriden Dienstleistungen (Material- und Leistungsstammdaten) und Standards am Beispiel des Klassifikationsstandards eCl∂ss für das Anlagenmanagement produzierender Unternehmen (sekundärer Sektor).

Basierend auf den Ergebnissen der Arbeit werden Handlungsempfehlungen für die Implementierung einer prozessorientierten Data Governance im Unternehmen gegeben. In der Data Governance erfolgt die ganzheitliche Festlegung der Anforderungen an Datenqualitätsmanagement sowie operatives und analytisches Stammdatenmanagement.

(Jörg Schumacher)




Start: 07. September 2011 um 15:45
Ende: 07. September 2011 um 16:45


Im Gebäude 11.40, Raum: 231

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Veranstalter: Forschungsgruppe(n) Betriebliche Informationssysteme