Entwicklung und Implementierung eines Lebenszyklusstatus-abhängigen Datenqualitätsframeworks für Artikelstammdaten bei der Next.e.GO Mobile SE
- Im Rahmen der Arbeit wird ein Framework für Datenqualität (DQ) für Artikelstammdaten für ein Elektromobilitätsunternehmen entwickelt und für das Quellsystem der Entwicklung (PLM) implementiert. Zunächst werden dazu Anforderungen an die Datenqualität durch Experteninterviews erhoben und in Geschäftsregeln zur Bestimmung der Datenqualität überführt. Die Geschäftsregeln werden dabei in Abhängigkeit des Lebenszyklusstatus (Entwicklungsstatus) der Artikel definiert. Durch einen Abgleich mit gängigen Datenqualitätsframeworks werden die Geschäftsregeln Datenqualitätsdimensionen zugeordnet und dadurch ein individualisiertes Framework für Datenqualität in Abhängigkeit des Lebenszyklusstatus der Artikelstammdaten entwickelt.
Anschließend werden Dashboards zur Visualisierung der Datenqualitätsergebnisse und Ableitung von Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität mittels Tableau entwickelt und implementiert, mit Hilfe dessen das entwickelte Datenqualitätsframework validiert wird.
eingesetzte Methoden:
Literaturrecherche, Experteninterviews, Modellbildung
Ergebnisse:
Lebenszyklusstatus-basiertes Datenqualitäts-Framework für Artikelstammdaten
initiale Datenqualitätsmessung und Darstellung der Ergebnisse mittels Datenqualitäts-Dashboards
