Marcolini berichtet über Ergebnisse von Tests mit großen Datenbeständen, die zeigen, dass das Datenvolumen durch Komprimierung bei Anwendung stringorientierter Methoden auf 55 % bis 60 % reduziert werden kann. Bei Anwendung vertikaler, strukturorientierter Methoden kann das Datenvolumen auf 20 % bis 25 % reduziert werden.
Marcolini, M.: Komprimieren mit FLAM. In: COM – Siemens Computermagazin 6/1986, 41-42
Wang/Kon haben ein Rahmenkonzept für Total Data Quality Management mit den Dimensionen „components of the continuous data quality enhancement process“ (MAI = Measurement, Analysis, Improvement) und „perspectives on which to base solutions“ (ETO = Economics, Technology, Organizations) entwickelt. In empirischen Studien stellten die Autoren u. a. fest, dass 77 % der Liefermängel, die zu einem Umsatzverlust von rd. 1 Mio. US$ führten, auf mangelhafte Datenqualität zurückzuführen waren.
Wang, R. Y. / Kon, H. B.: Toward Total Data Quality Management (TDQM). In: Wang, R. Y. (Ed.): Information Technology in Action. Englewood Cliffs/NY 1993, 179-200
Neumann et al. haben mit dem folgenden Ergebnis den Migrationsaufwand ermittelt und mit dem Aufwand für eine komplette Neuentwicklung verglichen (Fallstudie, 53 ADABAS-Dateien mit rd. 1500 Anwendungen): Der Migrationsaufwand beträgt fünf, der Aufwand für die Neuentwicklung 20 Personenjahre. Mit dem vorgeschlagenen Portierungsmodell wird also eine Aufwandsreduzierung um den Faktor 4 gegenüber der Neuentwicklung erreicht.
Neumann, K. / Koschel, A. / Porscha, W.: Eine Portierungsstrategie für ADABAS-Datenbestände und -Anwendungen nach DB2. In: WIRTSCHAFTSINFORMATIK, 4/1993, 339-345
Schlögl berichtet über die Ergebnisse einer empirischen Untersuchung zum Datenmanagement u. a. (Stichprobenanalyse, N = 11, Interviewtechnik, Untersuchungszeitraum Mitte 1994): Eine unternehmensweite Informationsbedarfsplanung wird in fünf Unternehmen durchgeführt; in zwei Unternehmen existiert ein unternehmensweites Datenmodell; fünf Unternehmen haben Datenelemente-Standards entwickelt; fünf Unternehmen verwenden ein Datenkatalog-System.
Schlögl, Ch.: Ausprägungsgrad des Datenmanagements in steirischen Großunternehmen. In: In: Rauch, W. et al. (Hrsg.): Mehrwert von Information – Professionalisierung der Informationsarbeit. Konstanz 1994, 527-535
Röthlin berichtet über die Ergebnisse einer Studie zum Datenqualitätsmanagements in ERP-Systemen (schriftliche Befragung Schweizer ERP-Anbieter, N = 111, R rd. 45 %). Themen waren die Relevanz der Datenqualität, der Marktauftritt in Bezug auf Datenqualität, technische und betriebliche Einflussfaktoren auf die Datenqualität sowie die Verbreitung von Sicherungsmaßnahmen. Die Studie zeigt, dass Datenqualität im Marktauftritt der ERP-Anbieter eine wichtige Rolle spielt; ERP wird mit hoher Datenqualität assoziiert. Bei den Einflussfaktoren auf die Datenqualität zeigte sich, dass Benutzerschulung als wichtigste Einflussgröße angesehen wird, gefolgt von Support Organisation und Dokumentation.
Röthlin, M.: Datenqualitätsmanagement in ERP-Systemen von Schweizer Unternehmen. Arbeitsbericht 156, Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Bern, 12/2003
Jeusfeld/Jarke berichten über ein Forschungsprojekt, das sich mit Qualitätsmanagement in Data Warehouses beschäftigt. Ein erstes Ergebnis ist eine Variante des Goal-Question-Metric-Ansatzes, die über die Metadatenbank des Data Warehouses operationalisiert wird. Ziel ist eine Entwurfsmethode, mit der ein Data Warehouse so entworfen wird, dass die Qualitätsforderungen der Beteiligten berücksichtigt werden. Dazu ist zunächst ein Rahmenkonzept erforderlich, mit und in dem die Qualitätsforderungen formuliert und ihr gegebener Erfüllungsgrad analysiert werden kann.
Jeusfeld, M. A. / Jarke, M.: Qualitätsanalyse im Data Warehousing. jeusfeld@kub.nl. Abruf am 11.10.2004
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Frühere Auflagen