Das Rütli in der Gemeinde Seelisberg (CH)

Was die Rütli-Wiese - die "Wiege der Schweiz" genannt - mit der comperdi zu tun hat, erfahren Sie bald hier.

Methoden / Controlling

Datenmanagement

Die Betriebswirtschaft spricht von der Aufgabe des Managements, das informationswirtschaftliche Gleichgewicht im Unternehmen oder der Organisation sicherzustellen (Informationsmanagement). Wir empfehlen, zwischen Information und Daten zu unterscheiden. Daten sind formale Strukturen. Nur sie können gespeichert, transportiert und vom Computer verarbeitet werden. Information ist ein Ereignis im Bewusstsein. Sie kann weder transportiert noch gespeichert werden. Nur Daten können als Produktionsfaktoren verstanden werden, kann also hergestellt werden. Wir sprechen daher vom Datenmanagement. Der Aufgabenbereich umfasst:

  • Erfassen des Datenbedarfs: Alle zur optimalen Aufgabenerfüllung notwendigen Daten müssen identifiziert werden und detailliert verfestigt werden. Notwendig ist hier die Präzisierung des Dateninhaltes, die Darstellungsform, der Zeitpunkt des Bedarfs und des Kontextes.
  • Planen des Datenangebotes: Alle internen Datenbestände und Datenquellen müssen erfasst werden. Ebenso muss das externe Datenangebot analysiert werden. Diese Schritte resultieren in die Definition eines Datenquellenportfolios.
  • Verfügbarmachen der benötigten Daten: Der Zugriff auf interne Datenquellen muss in technischer und rechtlicher Hinsicht sichergestellt werden, dies gilt auch für externe Datenquellen. Die Daten müssen geeignet aufbereitet werden (physisch und logisch).
  • Organisation der Datenversorgung: Die Daten müssen den Organisationseinheiten zugeordnet werden. Die Verantwortung für Pflege der Datenbestände muss geregelt werden. Die Datennutzung muss mit geeigneten Mechanismen und Verfahren erfolgen.


Unsere Methoden zur Datenbeschaffung und Datenhaltung stellen wir im folgenden dar unter den Überschriften:

Datenquellen

Die Beschaffung von Daten ist in Abhängigkeit von der Art der Datenquelle und von ihrem Eigentümer unterschiedlich schwierig. Wir unterscheiden:

  • Eigene Datenquellen mit vorgefertigten Schnittstellen (z.B. SAP-Systeme)
  • Eigene Datenquellen mit Anpassungsbedarf der Schnittstellen (z.B. Bestandssysteme)
  • Fremde Datenquellen mit vorgefertigten Schnittstellen (z.B. Reuters)
  • Fremde Datenquellen mit Anpassungsbedarf der Schnittstellen (z.B. Partnersysteme)
  • Spontan erstellte Datenquellen (z.B. Excel, Access)


Bei den verschiedenen Typen von Datenquellen wenden wir unterschiedliche Vorgehensmodelle bei der Analyse, Konzeption und Realisierung des Datenbezugs an.

Der Datenbezug erfolgt in Abhängigkeit der Anforderungen, der Realisierbarkeit und der Kosten in periodischen Abständen oder spontan.

Data Warehouse

Ein Data-Warehouse ist eine zentrale Datensammlung, deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher Quellen zusammensetzt. Die Daten werden von den Datenquellen in das Data-Warehouse geladen und dort langfristig gespeichert.

Der Erstellung eines Data-Warehouses liegen zwei Leitgedanken zugrunde:

  • Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Datenbeständen, um im Data-Warehouse eine globale Sicht auf die Quelldaten und damit übergreifende Auswertungen zu ermöglichen.
  • Separation der Daten, die für das operative Geschäft genutzt werden, von solchen Daten, die im Data-Warehouse z. B. für Aufgaben des Berichtswesens, der Entscheidungsunterstützung, der Geschäftsanalyse sowie des Controllings und der Unternehmensführung verwendet werden.


Das Data-Warehouse ist die zentrale Komponente eines Data-Warehouse-Systems. Daten werden aus verschiedenen Quellen extrahiert, durch Transformation bereinigt und vereinheitlicht, um danach in das Data-Warehouse geladen zu werden. Dieser Prozess kann turnusgemäß durchgeführt werden, so dass im Data-Warehouse nicht nur Daten nach inhaltlichen Aspekten, sondern auch nach dem Aspekt Zeit – also langfristig – vorgehalten werden, was auch Analysen über die Zeit ermöglicht.

Statt einer turnusmäßiger Beladung ist auch ein Real-Time-Data-Warehousing möglich.

Qualitätssicherung

Die Datenqualität ist ein zentrales Moment der Datenversorgung. Ihre Sicherung erfolgt unter besonderer Berücksichtigung fogender Einflussfaktoren:

  • Veränderungen im Datenmodell der Liefersysteme
  • Veränderungen der Interpretationen des Datenmodells der Liefersysteme
  • Veränderungen in der Technik der Liefersysteme
  • Fehler bei der Befüllung der Liefersysteme
  • Fehler bei der Datenübertragung aus den Liefersystemen


Für die laufende Kontrolle der Daten kommen bewährte Methoden zum Einsatz.

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